پنج ابزار منبع باز AI برای دانستن – IBM Blog

هوش مصنوعی منبع باز (AI) به فناوری‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که در آن کد منبع آزادانه برای استفاده، تغییر و توزیع برای همه در دسترس است. زمانی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی، مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و مجموعه داده‌ها برای استفاده عمومی و آزمایش در دسترس هستند، برنامه‌های هوش مصنوعی خلاقانه به‌عنوان جامعه‌ای از مشتاقان داوطلب که بر اساس کارهای موجود ساخته می‌شوند و توسعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی عملی را تسریع می‌کنند، پدیدار می‌شوند. در نتیجه، این فناوری‌ها اغلب به بهترین ابزار برای رسیدگی به چالش‌های پیچیده در بسیاری از موارد استفاده سازمانی منجر می‌شوند.

پروژه‌ها و کتابخانه‌های منبع باز هوش مصنوعی، که به صورت رایگان در پلتفرم‌هایی مانند GitHub در دسترس هستند، به نوآوری دیجیتال در صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و آموزش دامن می‌زنند. چارچوب‌ها و ابزارهای در دسترس به توسعه‌دهندگان با صرفه‌جویی در زمان و امکان تمرکز بر ایجاد راه‌حل‌های سفارشی برای برآوردن نیازهای پروژه، توانمند می‌شوند. با استفاده از کتابخانه ها و ابزارهای موجود، تیم های کوچکی از توسعه دهندگان می توانند برنامه های کاربردی ارزشمندی را برای پلتفرم های مختلف مانند مایکروسافت ویندوز، لینوکس، iOS و اندروید بسازند.

تنوع و دسترسی به هوش مصنوعی منبع باز مجموعه وسیعی از موارد استفاده سودمند مانند حفاظت از کلاهبرداری بلادرنگ، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی، توصیه های شخصی و یادگیری سفارشی را امکان پذیر می کند. این در دسترس بودن پروژه های منبع باز و مدل های هوش مصنوعی را در بین توسعه دهندگان، محققان و سازمان ها محبوب می کند. با استفاده از هوش مصنوعی منبع باز، سازمان ها به طور موثر به یک جامعه بزرگ و متنوع از توسعه دهندگان دسترسی پیدا می کنند که به طور مداوم در توسعه و بهبود مداوم ابزارهای هوش مصنوعی مشارکت دارند. این محیط مشارکتی شفافیت و بهبود مستمر را تقویت می‌کند که منجر به ابزارهای غنی، قابل اعتماد و مدولار می‌شود. علاوه بر این، بی‌طرفی فروشنده از AI منبع باز تضمین می‌کند که سازمان‌ها به یک فروشنده خاص وابسته نیستند.

در حالی که هوش مصنوعی منبع باز امکانات فریبنده ای را ارائه می دهد، دسترسی رایگان آن خطراتی را ایجاد می کند که سازمان ها باید با دقت به آن ها پیمایش کنند. پرداختن به توسعه هوش مصنوعی سفارشی بدون اهداف و اهداف کاملاً تعریف شده می تواند منجر به نتایج نامناسب، هدر رفتن منابع و شکست پروژه شود. علاوه بر این، الگوریتم‌های مغرضانه می‌توانند نتایج غیرقابل استفاده ایجاد کنند و مفروضات مضر را تداوم بخشند. ماهیت به راحتی در دسترس هوش مصنوعی منبع باز نگرانی های امنیتی را نیز افزایش می دهد. بازیگران مخرب می توانند از همان ابزارها برای دستکاری نتایج یا ایجاد محتوای مضر استفاده کنند.

داده های آموزشی مغرضانه می تواند منجر به نتایج تبعیض آمیز شود، در حالی که جابجایی داده ها می تواند مدل ها را بی اثر کند و خطاهای برچسب زدن می تواند منجر به مدل های غیر قابل اعتماد شود. شرکت‌ها ممکن است وقتی از فناوری‌هایی استفاده می‌کنند که در داخل خود ساخته نشده‌اند، ذینفعان خود را در معرض خطر قرار دهند. این مسائل نیاز به بررسی دقیق و اجرای مسئولانه هوش مصنوعی منبع باز را برجسته می کند.

از زمان نوشتن این مقاله، غول های فناوری هستند اختلاف نظر در مورد موضوع (این پیوند خارج از IBM قرار دارد). از طریق AI Alliance، شرکت هایی مانند Meta و IBM از هوش مصنوعی منبع باز حمایت می کنند و بر مبادلات علمی باز و نوآوری تأکید دارند. در مقابل، گوگل، مایکروسافت و OpenAI با اشاره به نگرانی‌ها در مورد ایمنی و سوء استفاده از هوش مصنوعی، از رویکرد بسته حمایت می‌کنند. دولت‌هایی مانند ایالات متحده و اتحادیه اروپا در حال بررسی راه‌هایی برای ایجاد تعادل بین نوآوری و نگرانی‌های امنیتی و اخلاقی هستند.

قدرت تغییردهنده هوش مصنوعی منبع باز

علیرغم خطرات، هوش مصنوعی منبع باز همچنان به محبوبیت خود ادامه می دهد. بسیاری از توسعه دهندگان چارچوب های AI منبع باز را به جای API ها و نرم افزارهای اختصاصی انتخاب می کنند. بر اساس گزارش وضعیت منبع باز 2023 (این پیوند خارج از آی‌بی‌ام است)، 80 درصد از پاسخ‌دهندگان نظرسنجی افزایش استفاده از نرم‌افزار متن‌باز را در سال گذشته گزارش کردند که 41 درصد نشان‌دهنده افزایش «قابل توجه» است.

از آنجایی که هوش مصنوعی منبع باز به طور گسترده در میان توسعه دهندگان و محققان مورد استفاده قرار می گیرد، عمدتاً به دلیل سرمایه گذاری های غول های فناوری، سازمان ها می خواهند از مزایای آن بهره ببرند و به فناوری های هوش مصنوعی متحول کننده دسترسی پیدا کنند.

در مراقبت های بهداشتی، IBM Watson Health از TensorFlow برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی، روش های تشخیصی پیشرفته و پزشکی شخصی تر استفاده می کند. آتنا جی پی مورگان از هوش مصنوعی منبع باز مبتنی بر پایتون برای نوآوری در مدیریت ریسک استفاده می کند. آمازون هوش مصنوعی منبع باز را ادغام می کند تا سیستم های توصیه خود را اصلاح کند، عملیات انبار را ساده کند و هوش مصنوعی الکسا را ​​تقویت کند. به طور مشابه، پلتفرم‌های آموزشی آنلاین مانند Coursera و edX از هوش مصنوعی منبع باز برای شخصی‌سازی تجربیات یادگیری، سفارشی کردن توصیه‌های محتوا و خودکارسازی سیستم‌های درجه‌بندی استفاده می‌کنند.

ناگفته نماند برنامه های کاربردی و سرویس های رسانه ای متعدد، از جمله شرکت هایی مانند Netflix و Spotify که هوش مصنوعی منبع باز را با راه حل های اختصاصی ادغام می کنند و از کتابخانه های یادگیری ماشینی مانند TensorFlow یا PyTorch برای بهبود توصیه ها و افزایش عملکرد استفاده می کنند.

پنج ابزار منبع باز هوش مصنوعی که باید بدانید

چارچوب‌های AI منبع باز زیر نوآوری را ارائه می‌دهند، همکاری را تقویت می‌کنند و فرصت‌های یادگیری را در رشته‌های مختلف ارائه می‌دهند. آنها فراتر از ابزار هستند. هر کدام به کاربران، از مبتدی تا متخصص، توانایی بهره برداری از پتانسیل عظیم هوش مصنوعی را واگذار می کنند.

• TensorFlow یک چارچوب یادگیری انعطاف‌پذیر و قابل توسعه است که از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و Javascript پشتیبانی می‌کند. TensorFlow به برنامه نویسان اجازه می دهد تا مدل های یادگیری ماشین را در پلتفرم ها و دستگاه های مختلف بسازند و به کار گیرند. پشتیبانی قوی جامعه و کتابخانه گسترده مدل‌ها و ابزارهای از پیش ساخته شده، روند توسعه را ساده می‌کند و نوآوری و آزمایش هوش مصنوعی را برای مبتدیان و متخصصان با تجربه آسان‌تر می‌کند.

• PyTorch یک چارچوب AI منبع باز است که یک رابط بصری را ارائه می دهد که اشکال زدایی آسان تر و رویکردی انعطاف پذیرتر برای ساخت مدل های یادگیری عمیق را امکان پذیر می کند. ادغام قوی آن با کتابخانه های پایتون و پشتیبانی از شتاب GPU، آموزش و آزمایش مدل کارآمد را تضمین می کند. این یک انتخاب محبوب در میان محققان و توسعه دهندگان برای نمونه سازی توسعه سریع نرم افزار و تحقیقات هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است.

• Keras، یک کتابخانه شبکه عصبی منبع باز که به زبان پایتون نوشته شده است، به دلیل کاربرپسند بودن و ماژولار بودن خود شناخته شده است که امکان نمونه سازی آسان و سریع مدل های یادگیری عمیق را فراهم می کند. این API سطح بالای خود را متمایز می کند، که برای مبتدیان بصری است و در عین حال برای کاربران پیشرفته انعطاف پذیر و قدرتمند است، و آن را به یک انتخاب محبوب برای اهداف آموزشی و وظایف پیچیده یادگیری عمیق تبدیل می کند.

• Scikit-learn یک کتابخانه قدرتمند پایتون منبع باز برای یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی شده است. با ارائه الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت مقیاس‌پذیر، در سیستم‌های هوش مصنوعی شرکت‌های بزرگی مانند J.P. Morgan و Spotify مفید بوده است. راه اندازی ساده، اجزای قابل استفاده مجدد و جامعه بزرگ و فعال آن را برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل در زمینه های مختلف در دسترس و کارآمد می کند.

• OpenCV کتابخانه ای از توابع برنامه نویسی با قابلیت های دید کامپیوتری جامع، عملکرد بلادرنگ، جامعه بزرگ و سازگاری با پلتفرم است که آن را به گزینه ای ایده آل برای سازمان هایی تبدیل می کند که به دنبال خودکارسازی وظایف، تجزیه و تحلیل داده های بصری و ایجاد راه حل های نوآورانه هستند. مقیاس پذیری آن به آن اجازه می دهد تا با نیازهای سازمانی رشد کند و برای استارتاپ ها و شرکت های بزرگ مناسب باشد.

محبوبیت فزاینده ابزارهای AI منبع باز، از چارچوب هایی مانند TensorFlow، Apache، و PyTorch. برای پلتفرم‌های اجتماعی مانند Hugging Face، نشان‌دهنده شناخت رو به رشدی است که همکاری منبع باز آینده توسعه هوش مصنوعی است. مشارکت در این جوامع و همکاری بر روی ابزارها به سازمان ها کمک می کند تا به بهترین ابزارها و استعدادها دسترسی داشته باشند.

آینده هوش مصنوعی منبع باز

هوش مصنوعی منبع باز، چگونگی مقیاس و تحول سازمان‌های سازمانی را دوباره به تصویر می‌کشد. از آنجایی که نفوذ فناوری در سراسر صنایع گسترش می‌یابد و الهام‌بخش پذیرش گسترده و کاربرد عمیق‌تر قابلیت‌های هوش مصنوعی است، در اینجا چیزی است که سازمان‌ها می‌توانند منتظر باشند زیرا هوش مصنوعی منبع باز همچنان به نوآوری ادامه می‌دهد.

پیشرفت‌ها در پردازش زبان طبیعی (NLP)، ابزارهایی مانند Hugging Face Transformers و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و کتابخانه‌های بینایی کامپیوتری مانند OpenCV، برنامه‌های پیچیده‌تر و ظریف‌تری مانند چت‌بات‌های پیچیده‌تر، سیستم‌های تشخیص تصویر پیشرفته و حتی فناوری‌های روباتیک و اتوماسیون را باز می‌کنند. .

پروژه‌هایی مانند Open Assistant، دستیار هوش مصنوعی مبتنی بر چت منبع باز، و GPT Engineer، ابزار هوش مصنوعی مولد که به کاربران اجازه می‌دهد برنامه‌های کاربردی را از طریق اعلان‌های متنی ایجاد کنند، آینده دستیاران هوش مصنوعی بسیار شخصی‌شده و فراگیر را که قادر به انجام وظایف پیچیده هستند، پیش‌بینی می‌کنند. این تغییر به سمت راه‌حل‌های هوش مصنوعی تعاملی و کاربرپسند، ادغام عمیق‌تر هوش مصنوعی را در زندگی روزمره ما نشان می‌دهد.

در حالی که هوش مصنوعی منبع باز یک توسعه فناوری هیجان انگیز با بسیاری از برنامه های کاربردی آینده است، در حال حاضر به ناوبری دقیق و یک مشارکت قوی برای یک شرکت برای اتخاذ راه حل های هوش مصنوعی با موفقیت نیاز دارد. مدل‌های منبع باز اغلب از مدل‌های پیشرفته کوتاه‌تر هستند و برای رسیدن به سطح اثربخشی، اعتماد و ایمنی مورد نیاز برای استفاده سازمانی نیاز به تنظیم دقیق دارند. در حالی که هوش مصنوعی منبع باز قابلیت دسترسی را ارائه می دهد، سازمان ها همچنان به سرمایه گذاری قابل توجهی در منابع محاسباتی، زیرساخت داده، شبکه، امنیت، ابزارهای نرم افزاری و تخصص نیاز دارند تا از آنها به طور موثر استفاده کنند.

بسیاری از سازمان‌ها به راه‌حل‌های اختصاصی هوش مصنوعی نیاز دارند که ابزارها و چارچوب‌های AI منبع باز فعلی فقط می‌توانند سایه‌ای از آن‌ها را ارائه دهند. در حین ارزیابی تأثیر هوش مصنوعی منبع باز بر سازمان ها در سراسر جهان، در نظر بگیرید که چگونه کسب و کار شما می تواند از مزیت ها استفاده کند. بررسی کنید که چگونه IBM تجربه و تخصص مورد نیاز برای ساخت و استقرار یک راه حل هوش مصنوعی قابل اعتماد و درجه سازمانی را ارائه می دهد.

در مورد نحوه آموزش، اعتبارسنجی، تنظیم و استقرار مدل های هوش مصنوعی بیشتر کسب کنید