خمس أدوات ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر يجب معرفتها - IBM Blog

يشير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر (AI) إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي حيث يكون كود المصدر متاحًا مجانًا لأي شخص لاستخدامه وتعديله وتوزيعه. عندما تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي والنماذج المدربة مسبقًا ومجموعات البيانات متاحة للاستخدام العام والتجريب، تظهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإبداعية كمجتمع من المتحمسين المتطوعين يعتمد على العمل الحالي ويسرع تطوير حلول الذكاء الاصطناعي العملية. ونتيجة لذلك، تؤدي هذه التقنيات في كثير من الأحيان إلى أفضل الأدوات للتعامل مع التحديات المعقدة عبر العديد من حالات الاستخدام المؤسسية.

تعمل مشاريع ومكتبات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، والمتوفرة مجانًا على منصات مثل GitHub، على تعزيز الابتكار الرقمي في صناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتعليم. تعمل الأطر والأدوات المتوفرة بسهولة على تمكين المطورين من خلال توفير الوقت والسماح لهم بالتركيز على إنشاء حلول مخصصة لتلبية متطلبات المشروع المحددة. من خلال الاستفادة من المكتبات والأدوات الموجودة، يمكن لفرق صغيرة من المطورين إنشاء تطبيقات قيمة لمنصات متنوعة مثل Microsoft Windows وLinux وiOS وAndroid.

يتيح تنوع الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر وإمكانية الوصول إليه مجموعة واسعة من حالات الاستخدام المفيدة، مثل الحماية من الاحتيال في الوقت الفعلي، وتحليل الصور الطبية، والتوصيات الشخصية، والتعلم المخصص. وهذا التوفر يجعل المشاريع مفتوحة المصدر ونماذج الذكاء الاصطناعي شائعة لدى المطورين والباحثين والمنظمات. من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، تتمكن المؤسسات بشكل فعال من الوصول إلى مجتمع كبير ومتنوع من المطورين الذين يساهمون باستمرار في التطوير والتحسين المستمر لأدوات الذكاء الاصطناعي. تعزز هذه البيئة التعاونية الشفافية والتحسين المستمر، مما يؤدي إلى أدوات معيارية غنية بالميزات وموثوقة. بالإضافة إلى ذلك، تضمن حيادية البائع للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر عدم ربط المؤسسات بمورد محدد.

في حين أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يوفر إمكانيات جذابة، فإن إمكانية الوصول إليه مجانًا تشكل مخاطر يجب على المؤسسات التعامل معها بعناية. يمكن أن يؤدي الخوض في تطوير الذكاء الاصطناعي المخصص دون أهداف وغايات محددة جيدًا إلى نتائج غير متسقة وإهدار الموارد وفشل المشروع. علاوة على ذلك، يمكن للخوارزميات المتحيزة أن تنتج نتائج غير قابلة للاستخدام وتديم الافتراضات الضارة. تثير طبيعة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر أيضًا مخاوف أمنية؛ يمكن للجهات الفاعلة الخبيثة الاستفادة من نفس الأدوات للتلاعب بالنتائج أو إنشاء محتوى ضار.

يمكن أن تؤدي بيانات التدريب المتحيزة إلى نتائج تمييزية، في حين أن انحراف البيانات يمكن أن يجعل النماذج غير فعالة ويمكن أن تؤدي أخطاء التصنيف إلى نماذج غير موثوقة. قد تعرض الشركات أصحاب المصلحة لديها للمخاطر عندما تستخدم تقنيات لم تقم ببنائها داخل الشركة. تسلط هذه القضايا الضوء على الحاجة إلى دراسة متأنية وتنفيذ مسؤول للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.

حتى كتابة هذه السطور، عمالقة التكنولوجيا هم منقسمون في الرأي حول الموضوع (هذا الارتباط موجود خارج IBM). ومن خلال تحالف الذكاء الاصطناعي، تدعو شركات مثل ميتا وآي بي إم إلى الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، مع التركيز على التبادل العلمي المفتوح والابتكار. في المقابل، تفضل شركات جوجل ومايكروسوفت وOpenAI اتباع نهج مغلق، مشيرة إلى المخاوف بشأن سلامة الذكاء الاصطناعي وإساءة استخدامه. وتستكشف حكومات مثل الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي سبل تحقيق التوازن بين الابتكار والمخاوف الأمنية والأخلاقية.

القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

على الرغم من المخاطر، تستمر شعبية الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في النمو. يختار العديد من المطورين أطر عمل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر بدلاً من واجهات برمجة التطبيقات والبرامج الخاصة. بحسب ال تقرير حالة المصادر المفتوحة لعام 2023 (هذا الرابط موجود خارج شركة IBM)، أفاد 80% من المشاركين في الاستطلاع عن زيادة في استخدام البرمجيات مفتوحة المصدر خلال العام الماضي، مع إشارة 41% إلى زيادة "كبيرة".

مع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر بين المطورين والباحثين، ويرجع ذلك في المقام الأول إلى استثمارات عمالقة التكنولوجيا، فإن المؤسسات ستجني الثمار وتتمكن من الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي التحويلية.

في مجال الرعاية الصحية، يستخدم IBM Watson Health TensorFlow لتحليل الصور الطبية وإجراءات التشخيص المحسنة والطب الأكثر تخصيصًا. تستخدم أثينا من جي بي مورجان الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر القائم على بايثون لابتكار إدارة المخاطر. تدمج أمازون الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لتحسين أنظمة التوصيات الخاصة بها وتبسيط عمليات المستودعات وتعزيز الذكاء الاصطناعي Alexa. وبالمثل، تستخدم المنصات التعليمية عبر الإنترنت مثل Coursera وedX الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لتخصيص تجارب التعلم، وتصميم توصيات المحتوى، وأتمتة أنظمة التصنيف.

ناهيك عن التطبيقات وخدمات الوسائط العديدة، بما في ذلك شركات مثل Netflix وSpotify، التي تدمج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مع حلول خاصة، وتوظف مكتبات التعلم الآلي مثل TensorFlow أو PyTorch لتعزيز التوصيات وتعزيز الأداء.

خمس أدوات ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر يجب معرفتها

توفر أطر الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر التالية الابتكار وتعزز التعاون وتوفر فرص التعلم عبر مختلف التخصصات. إنها أكثر من مجرد أدوات؛ كل منها يعهد للمستخدمين، من المبتدئ إلى الخبير، بالقدرة على تسخير الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي.

• TensorFlow هو إطار عمل تعليمي مرن وقابل للتوسيع يدعم لغات البرمجة مثل Python وJavascript. يتيح TensorFlow للمبرمجين إنشاء ونشر نماذج التعلم الآلي عبر منصات وأجهزة مختلفة. يعمل الدعم المجتمعي القوي والمكتبة الواسعة من النماذج والأدوات المعدة مسبقًا على تبسيط عملية التطوير، مما يسهل على المبتدئين والممارسين ذوي الخبرة الابتكار والتجربة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

• PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي يقدم واجهة بديهية تتيح تصحيح الأخطاء بشكل أسهل ونهجًا أكثر مرونة لبناء نماذج التعلم العميق. يضمن تكاملها القوي مع مكتبات Python ودعم تسريع GPU تدريبًا وتجريبًا فعالاً للنماذج. إنه خيار شائع بين الباحثين والمطورين للنماذج الأولية للتطوير السريع للبرمجيات وأبحاث الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.

• تشتهر Keras، وهي مكتبة شبكة عصبية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Python، بسهولة الاستخدام ونمطيتها، مما يسمح بإعداد نماذج أولية سهلة وسريعة لنماذج التعلم العميق. إنه يتميز بواجهة برمجة التطبيقات (API) عالية المستوى، والتي تعد بديهية للمبتدئين مع الحفاظ على المرونة والقوة للمستخدمين المتقدمين، مما يجعله خيارًا شائعًا للأغراض التعليمية ومهام التعلم العميق المعقدة.

• Scikit-learn هي مكتبة Python قوية ومفتوحة المصدر للتعلم الآلي وتحليل البيانات التنبؤية. من خلال توفير خوارزميات تعلم قابلة للتطوير خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف، فقد كان لها دور فعال في أنظمة الذكاء الاصطناعي للشركات الكبرى مثل جي بي مورغان وسبوتيفاي. إن إعداده البسيط ومكوناته القابلة لإعادة الاستخدام ومجتمعه النشط الكبير يجعله سهل الوصول إليه وفعالاً لاستخراج البيانات وتحليلها عبر سياقات مختلفة.

• OpenCV هي مكتبة لوظائف البرمجة ذات إمكانيات رؤية حاسوبية شاملة، وأداء في الوقت الفعلي، ومجتمع كبير وتوافق مع النظام الأساسي، مما يجعلها خيارًا مثاليًا للمؤسسات التي تسعى إلى أتمتة المهام، وتحليل البيانات المرئية، وبناء حلول مبتكرة. وتسمح قابليتها للتوسع بالنمو مع الاحتياجات التنظيمية، مما يجعلها مناسبة للشركات الناشئة والمؤسسات الكبيرة.

الشعبية المتزايدة لأدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، من أطر عمل مثل TensorFlow، وApache، وPyTorch؛ إلى منصات مجتمعية مثل Hugging Face، يعكس إدراكًا متزايدًا بأن التعاون مفتوح المصدر هو مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي. تساعد المشاركة في هذه المجتمعات والتعاون في استخدام الأدوات المؤسسات في الوصول إلى أفضل الأدوات والمواهب.

مستقبل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

يعيد الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر تصور كيفية توسيع نطاق مؤسسات المؤسسة وتحولها. نظرًا لأن تأثير التكنولوجيا يمتد عبر الصناعات، مما يلهم التبني على نطاق واسع وتطبيقًا أعمق لقدرات الذكاء الاصطناعي، إليك ما يمكن أن تتطلع إليه المؤسسات مع استمرار الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في دفع الابتكار.

إن التقدم في معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، وأدوات مثل Hugging Face Transformers ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ومكتبات الرؤية الحاسوبية مثل OpenCV ستفتح تطبيقات أكثر تعقيدًا ودقة، مثل روبوتات الدردشة الأكثر تطورًا، وأنظمة التعرف على الصور المتقدمة وحتى الروبوتات وتقنيات الأتمتة. .

تنبئ مشاريع مثل Open Assistant، وهو مساعد الذكاء الاصطناعي القائم على الدردشة مفتوح المصدر، وGPT Engineer، وهي أداة ذكاء اصطناعي توليدية تسمح للمستخدمين بإنشاء تطبيقات من المطالبات النصية، بمستقبل مساعدي الذكاء الاصطناعي المتواجدين في كل مكان والمخصصين للغاية والقادرين على التعامل مع المهام المعقدة. يشير هذا التحول نحو حلول الذكاء الاصطناعي التفاعلية وسهلة الاستخدام إلى تكامل أعمق للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية.

في حين أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يعد تطورًا تكنولوجيًا مثيرًا مع العديد من التطبيقات المستقبلية، إلا أنه يتطلب حاليًا تنقلًا دقيقًا وشراكة قوية لأي مؤسسة لتبني حلول الذكاء الاصطناعي بنجاح. غالبًا ما تكون النماذج مفتوحة المصدر أقل من أحدث النماذج وتتطلب ضبطًا دقيقًا كبيرًا للوصول إلى مستوى الفعالية والثقة والأمان المطلوب لاستخدام المؤسسة. في حين أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يوفر إمكانية الوصول، إلا أن المؤسسات لا تزال بحاجة إلى استثمارات كبيرة في الموارد الحاسوبية والبنية التحتية للبيانات والشبكات والأمن وأدوات البرمجيات والخبرة للاستفادة منها بفعالية.

تحتاج العديد من المؤسسات إلى حلول مخصصة للذكاء الاصطناعي لا يمكن لأدوات وأطر الذكاء الاصطناعي الحالية مفتوحة المصدر أن توفر سوى ظل لها. أثناء تقييم تأثير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر على المؤسسات في جميع أنحاء العالم، فكر في كيفية الاستفادة من أعمالك؛ اكتشف كيف تقدم شركة IBM الخبرة والخبرة اللازمة لبناء ونشر حل الذكاء الاصطناعي الموثوق به على مستوى المؤسسات.

احصل على المزيد حول كيفية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها وضبطها ونشرها