Viisi avoimen lähdekoodin tekoälytyökalua tietää – IBM Blog

Avoimen lähdekoodin tekoäly (AI) viittaa tekoälyteknologioihin, joissa lähdekoodi on vapaasti kaikkien käytettävissä, muokata ja jakaa. Kun tekoälyalgoritmit, valmiiksi koulutetut mallit ja tietojoukot ovat saatavilla julkiseen käyttöön ja kokeiluun, syntyy luovia tekoälysovelluksia, kun vapaaehtoisten harrastajien yhteisö rakentaa olemassa olevaa työtä ja nopeuttaa käytännön tekoälyratkaisujen kehitystä. Tämän seurauksena nämä tekniikat johtavat usein parhaisiin työkaluihin monimutkaisten haasteiden käsittelemiseksi monissa yrityskäyttötapauksissa.

Avoimen lähdekoodin tekoälyprojektit ja kirjastot, jotka ovat vapaasti saatavilla GitHubin kaltaisilla alustoilla, ruokkivat digitaalisia innovaatioita aloilla, kuten terveydenhuolto, rahoitus ja koulutus. Helposti saatavilla olevat puitteet ja työkalut antavat kehittäjille mahdollisuuden säästää aikaa ja antaa heidän keskittyä räätälöityjen ratkaisujen luomiseen tiettyjen projektien vaatimusten täyttämiseksi. Hyödyntämällä olemassa olevia kirjastoja ja työkaluja pienet kehittäjäryhmät voivat rakentaa arvokkaita sovelluksia erilaisille alustoille, kuten Microsoft Windows, Linux, iOS ja Android.

Avoimen lähdekoodin tekoälyn monimuotoisuus ja saavutettavuus mahdollistavat laajan joukon hyödyllisiä käyttötapauksia, kuten reaaliaikainen petossuojaus, lääketieteellisten kuvien analysointi, henkilökohtaiset suositukset ja räätälöity oppiminen. Tämä saatavuus tekee avoimen lähdekoodin projekteista ja tekoälymalleista suosittuja kehittäjien, tutkijoiden ja organisaatioiden keskuudessa. Käyttämällä avoimen lähdekoodin tekoälyä organisaatiot pääsevät tehokkaasti käsiksi suureen ja monipuoliseen kehittäjäyhteisöön, joka osallistuu jatkuvasti tekoälytyökalujen jatkuvaan kehittämiseen ja parantamiseen. Tämä yhteistyöympäristö edistää läpinäkyvyyttä ja jatkuvaa parantamista, mikä johtaa monipuolisiin, luotettaviin ja modulaarisiin työkaluihin. Lisäksi avoimen lähdekoodin tekoälyn toimittajaneutraalius varmistaa, että organisaatiot eivät ole sidoksissa tiettyyn toimittajaan.

Vaikka avoimen lähdekoodin tekoäly tarjoaa houkuttelevia mahdollisuuksia, sen ilmainen saavutettavuus aiheuttaa riskejä, joissa organisaatioiden on navigoitava huolellisesti. Räätälöityyn tekoälykehitykseen perehtyminen ilman hyvin määriteltyjä tavoitteita voi johtaa vääriin tuloksiin, resurssien hukkaan ja projektien epäonnistumiseen. Lisäksi puolueelliset algoritmit voivat tuottaa käyttökelvottomia tuloksia ja säilyttää haitallisia oletuksia. Avoimen lähdekoodin tekoälyn helposti saatavilla oleva luonne herättää myös turvallisuusongelmia; pahantahtoiset toimijat voivat hyödyntää samoja työkaluja manipuloidakseen tuloksia tai luodakseen haitallista sisältöä.

Puolueet harjoitustiedot voivat johtaa syrjiviin tuloksiin, kun taas tietojen ajautuminen voi tehdä malleista tehottomia ja merkintävirheet voivat johtaa epäluotettaviin malleihin. Yritykset voivat altistaa sidosryhmänsä riskeille, kun ne käyttävät teknologioita, joita he eivät ole rakentaneet itse. Nämä asiat korostavat avoimen lähdekoodin tekoälyn huolellisen harkinnan ja vastuullisen toteuttamisen tarvetta.

Tätä kirjoittaessa tekniikan jättiläiset ovat mielipiteet jakautuneet aiheesta (tämä linkki sijaitsee IBM:n ulkopuolella). AI Alliancen kautta yritykset, kuten Meta ja IBM, kannattavat avoimen lähdekoodin tekoälyä korostaen avointa tieteellistä vaihtoa ja innovaatioita. Sitä vastoin Google, Microsoft ja OpenAI kannattavat suljettua lähestymistapaa vedoten huoleen tekoälyn turvallisuudesta ja väärinkäytöstä. Yhdysvaltojen ja EU:n kaltaiset hallitukset tutkivat tapoja tasapainottaa innovaatioita turvallisuuden ja eettisten näkökohtien kanssa.

Avoimen lähdekoodin tekoälyn muuntava voima

Riskeistä huolimatta avoimen lähdekoodin tekoäly jatkaa suosiotaan. Monet kehittäjät valitsevat avoimen lähdekoodin tekoälykehykset patentoitujen sovellusliittymien ja ohjelmistojen sijaan. Mukaan Vuoden 2023 avoimen lähdekoodin tila -raportti (tämä linkki sijaitsee IBM:n ulkopuolella), huomattava 80 % kyselyyn vastanneista ilmoitti avoimen lähdekoodin ohjelmistojen käytön lisääntyneen viimeisen vuoden aikana, ja 41 % osoitti "merkittävää" lisääntymistä.

Kun avoimen lähdekoodin tekoäly yleistyy kehittäjien ja tutkijoiden keskuudessa, pääasiassa teknologiajättiläisten investointien ansiosta, organisaatiot joutuvat saamaan palkintoja ja pääsemään transformatiivisiin tekoälytekniikoihin.

Terveydenhuollossa IBM Watson Health käyttää TensorFlow'ta lääketieteelliseen kuva-analyysiin, tehostettuihin diagnostisiin toimenpiteisiin ja henkilökohtaisempaan lääketieteeseen. JP Morganin Athena käyttää Python-pohjaista avoimen lähdekoodin tekoälyä riskienhallinnan innovaatioihin. Amazon integroi avoimen lähdekoodin tekoälyn jalostaakseen suositusjärjestelmiään, virtaviivaistaakseen varastotoimintojaan ja parantaakseen Alexa AI:tä. Samoin verkkokoulutusalustat, kuten Coursera ja edX, käyttävät avoimen lähdekoodin tekoälyä mukauttaakseen oppimiskokemuksia, räätälöidäkseen sisältösuosituksia ja automatisoidakseen arviointijärjestelmiä.

Puhumattakaan lukuisista sovelluksista ja mediapalveluista, kuten Netflixin ja Spotifyn kaltaisista yrityksistä, jotka yhdistävät avoimen lähdekoodin tekoälyn omiin ratkaisuihin ja käyttävät koneoppimiskirjastoja, kuten TensorFlow tai PyTorch, parantamaan suosituksia ja tehostamaan suorituskykyä.

Viisi avoimen lähdekoodin tekoälytyökalua tietää

Seuraavat avoimen lähdekoodin tekoälykehykset tarjoavat innovaatioita, edistävät yhteistyötä ja tarjoavat oppimismahdollisuuksia eri tieteenaloilla. Ne ovat enemmän kuin työkaluja; jokainen antaa käyttäjille aloittelijasta asiantuntijaan mahdollisuuden hyödyntää tekoälyn valtavat mahdollisuudet.

• TensorFlow on joustava, laajennettava oppimiskehys, joka tukee ohjelmointikieliä, kuten Python ja Javascript. TensorFlow antaa ohjelmoijille mahdollisuuden rakentaa ja ottaa käyttöön koneoppimismalleja eri alustoilla ja laitteilla. Sen vankka yhteisön tuki ja laaja valmiiksi rakennettujen mallien ja työkalujen kirjasto virtaviivaistavat kehitysprosessia, mikä helpottaa aloittelijoiden ja kokeneiden ammattilaisten innovointia ja tekoälyn kokeilua.

• PyTorch on avoimen lähdekoodin tekoälykehys, joka tarjoaa intuitiivisen käyttöliittymän, joka mahdollistaa helpomman virheenkorjauksen ja joustavamman lähestymistavan syväoppimismallien rakentamiseen. Sen vahva integraatio Python-kirjastojen kanssa ja tuki GPU-kiihdytykseen takaavat tehokkaan mallikoulutuksen ja kokeilun. Se on suosittu valinta tutkijoiden ja kehittäjien keskuudessa nopeaan ohjelmistokehityksen prototyyppien sekä tekoälyn ja syväoppimisen tutkimukseen.

• Pythonilla kirjoitettu avoimen lähdekoodin hermoverkkokirjasto Keras tunnetaan käyttäjäystävällisyydestään ja modulaarisuudestaan, mikä mahdollistaa syväoppimismallien helpon ja nopean prototyyppien tekemisen. Se erottuu korkean tason sovellusliittymästään, joka on intuitiivinen aloittelijoille, mutta pysyy joustavana ja tehokkaana edistyneille käyttäjille, mikä tekee siitä suositun valinnan koulutustarkoituksiin ja monimutkaisiin syväoppimistehtäviin.

• Scikit-learn on tehokas avoimen lähdekoodin Python-kirjasto koneoppimiseen ja ennustavaan tietojen analysointiin. Se tarjoaa skaalautuvia valvottuja ja valvomattomia oppimisalgoritmeja, ja se on auttanut suurten yritysten, kuten JP Morganin ja Spotifyn, tekoälyjärjestelmissä. Sen yksinkertainen asennus, uudelleen käytettävät komponentit ja laaja, aktiivinen yhteisö tekevät siitä saatavilla ja tehokkaan tiedon louhintaan ja analysointiin eri yhteyksissä.

• OpenCV on ohjelmointitoimintojen kirjasto, jossa on kattavat tietokonenäköominaisuudet, reaaliaikainen suorituskyky, laajan yhteisön ja alustan yhteensopivuus, joten se on ihanteellinen valinta organisaatioille, jotka haluavat automatisoida tehtäviä, analysoida visuaalista dataa ja rakentaa innovatiivisia ratkaisuja. Sen skaalautuvuus mahdollistaa sen kasvamisen organisaation tarpeiden mukaan, mikä tekee siitä sopivan startupeille ja suurille yrityksille.

Avoimen lähdekoodin tekoälytyökalujen kasvava suosio, kuten TensorFlow, Apache ja PyTorch; Hugging Facen kaltaisille yhteisön alustoille, heijastaa kasvavaa tunnustamista, että avoimen lähdekoodin yhteistyö on tekoälykehityksen tulevaisuus. Osallistuminen näihin yhteisöihin ja yhteistyö työkalujen parissa auttaa organisaatioita saamaan parhaat työkalut ja kyvyt.

Avoimen lähdekoodin tekoälyn tulevaisuus

Avoimen lähdekoodin tekoäly kuvittelee uudelleen, kuinka yritysorganisaatiot skaalautuvat ja muuttuvat. Koska teknologian vaikutus ulottuu eri toimialoihin, mikä inspiroi tekoälyominaisuuksien laajaa käyttöönottoa ja syvempää soveltamista, organisaatiot voivat odottaa tässä, kun avoimen lähdekoodin tekoäly jatkaa innovointia.

Luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) edistysaskel, työkalut, kuten Hugging Face Transformers ja suuret kielimallit (LLM) sekä tietokonenäkökirjastot, kuten OpenCV, avaavat monimutkaisempia ja vivahteikkaampia sovelluksia, kuten kehittyneempiä chatbotteja, edistyneitä kuvantunnistusjärjestelmiä ja jopa robotiikkaa ja automaatiotekniikoita. .

Projektit, kuten Open Assistant, avoimen lähdekoodin chat-pohjainen tekoälyavustaja, ja GPT Engineer, generatiivinen tekoälytyökalu, jonka avulla käyttäjät voivat luoda sovelluksia tekstikehotteista, ennakoivat kaikkialla läsnä olevien, erittäin henkilökohtaisten tekoälyassistenttien tulevaisuutta, jotka pystyvät käsittelemään monimutkaisia ​​tehtäviä. Tämä siirtyminen kohti interaktiivisia, käyttäjäystävällisiä tekoälyratkaisuja viittaa tekoälyn syvempään integroitumiseen jokapäiväiseen elämäämme.

Vaikka avoimen lähdekoodin tekoäly on jännittävä teknologinen kehitys, jossa on monia tulevaisuuden sovelluksia, tällä hetkellä se vaatii huolellista navigointia ja kiinteää kumppanuutta, jotta yritys ottaisi tekoälyratkaisut menestyksekkäästi käyttöön. Avoimen lähdekoodin mallit jäävät usein viimeisimmistä malleista ja vaativat huomattavia hienosäätöjä saavuttaakseen yrityskäytössä tarvittavan tehokkuuden, luottamuksen ja turvallisuuden tason. Vaikka avoimen lähdekoodin tekoäly tarjoaa saavutettavuuden, organisaatiot tarvitsevat silti merkittäviä investointeja laskentaresursseihin, tietoinfrastruktuuriin, verkkoon, tietoturvaan, ohjelmistotyökaluihin ja asiantuntemukseen voidakseen hyödyntää niitä tehokkaasti.

Monet organisaatiot tarvitsevat räätälöityjä tekoälyratkaisuja, joita nykyiset avoimen lähdekoodin tekoälytyökalut ja -kehykset voivat tarjota vain varjossa. Kun arvioit avoimen lähdekoodin tekoälyn vaikutusta organisaatioihin maailmanlaajuisesti, mieti, kuinka yrityksesi voi hyötyä siitä. tutkia, kuinka IBM tarjoaa kokemusta ja asiantuntemusta luotettavan, yritystason tekoälyratkaisun rakentamiseen ja käyttöönottoon.

ansaitse enemmän AI-mallien kouluttamisesta, validoinnista, virittämisestä ja käyttöönotosta