Öt nyílt forráskódú mesterséges intelligencia eszköz – IBM Blog

A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia (AI) olyan mesterséges intelligencia technológiát jelent, ahol a forráskód bárki számára szabadon hozzáférhető, használható, módosítható és terjeszthető. Amikor a mesterséges intelligencia algoritmusai, előre betanított modelljei és adatkészletei nyilvános használatra és kísérletezésre állnak rendelkezésre, kreatív AI-alkalmazások jelennek meg, mint az önkéntesek lelkes közössége, amely a meglévő munkára épít, és felgyorsítja a gyakorlati mesterségesintelligencia-megoldások fejlesztését. Ennek eredményeként ezek a technológiák gyakran vezetnek a legjobb eszközökhöz a komplex kihívások kezelésére számos vállalati felhasználási esetben.

A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia projektek és könyvtárak, amelyek szabadon elérhetők olyan platformokon, mint a GitHub, olyan iparágakban táplálják a digitális innovációt, mint az egészségügy, a pénzügy és az oktatás. A könnyen elérhető keretrendszerek és eszközök lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy időt takarítanak meg, és lehetővé teszik számukra, hogy testreszabott megoldások készítésére összpontosítsanak, hogy megfeleljenek a konkrét projektkövetelményeknek. A meglévő könyvtárakat és eszközöket kihasználva a fejlesztők kis csapatai értékes alkalmazásokat készíthetnek különféle platformokra, mint például a Microsoft Windows, Linux, iOS és Android.

A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia sokfélesége és hozzáférhetősége számos előnyös használati esetet tesz lehetővé, mint például a valós idejű csalás elleni védelem, az orvosi képelemzés, a személyre szabott ajánlások és a testreszabott tanulás. Ez a rendelkezésre állás népszerűvé teszi a nyílt forráskódú projekteket és mesterséges intelligencia modelleket a fejlesztők, kutatók és szervezetek körében. A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia használatával a szervezetek hatékonyan hozzáférhetnek a fejlesztők nagy, sokszínű közösségéhez, akik folyamatosan hozzájárulnak az AI-eszközök folyamatos fejlesztéséhez és javításához. Ez az együttműködési környezet elősegíti az átláthatóságot és a folyamatos fejlesztést, amely funkciókban gazdag, megbízható és moduláris eszközökhöz vezet. Ezenkívül a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia szállítósemlegessége biztosítja, hogy a szervezetek ne legyenek egy adott szállítóhoz kötve.

Míg a nyílt forráskódú AI csábító lehetőségeket kínál, ingyenes hozzáférhetősége olyan kockázatokat rejt magában, amelyekben a szervezeteknek óvatosan kell eligazodniuk. A jól meghatározott célok és célkitűzések nélküli egyéni mesterségesintelligencia-fejlesztésbe való belemerülés hibás eredményekhez, elpazarolt erőforrásokhoz és a projekt kudarcához vezethet. Ezenkívül az elfogult algoritmusok használhatatlan eredményekhez vezethetnek, és fenntartják a káros feltételezéseket. A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia könnyen elérhető jellege biztonsági aggályokat is felvet; a rosszindulatú szereplők ugyanazokat az eszközöket használhatják az eredmények manipulálására vagy káros tartalom létrehozására.

Az elfogult képzési adatok diszkriminatív eredményekhez vezethetnek, míg az adatok eltolódása hatástalanná teheti a modelleket, a címkézési hibák pedig megbízhatatlan modellekhez vezethetnek. A vállalatok kockázatnak tehetik ki érdekelt feleiket, ha olyan technológiákat használnak, amelyeket nem házon belül építettek ki. Ezek a kérdések rávilágítanak a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia alapos mérlegelésének és felelősségteljes megvalósításának szükségességére.

Jelen pillanatban a technológiai óriások azok megoszlik a véleménye a témában (ez a hivatkozás az IBM-en kívül található). Az AI Alliance révén olyan vállalatok, mint a Meta és az IBM, a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia mellett szorgalmazzák, hangsúlyozva a nyílt tudományos cserét és innovációt. Ezzel szemben a Google, a Microsoft és az OpenAI a zárt megközelítést részesíti előnyben, az AI biztonságával és visszaéléseivel kapcsolatos aggodalmakra hivatkozva. Az olyan kormányok, mint az Egyesült Államok és az EU, azt vizsgálják, hogyan lehetne egyensúlyt teremteni az innováció és a biztonsági és etikai szempontok között.

A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia átalakító ereje

A kockázatok ellenére a nyílt forráskódú AI népszerűsége tovább növekszik. Sok fejlesztő a nyílt forráskódú AI-keretrendszert választja a védett API-k és szoftverek helyett. Szerint a A nyílt forráskód 2023-as állapotáról szóló jelentés (ez a link az IBM-en kívül található), a felmérés válaszadóinak jelentős 80%-a számolt be a nyílt forráskódú szoftverek megnövekedett használatáról az elmúlt évben, 41%-uk pedig „jelentős” növekedést jelez.

Ahogy a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia egyre szélesebb körben használatos a fejlesztők és kutatók körében, elsősorban a technológiai óriások befektetéseinek köszönhetően, a szervezeteknek le kell aratniuk a jutalmakat, és hozzá kell férniük az átalakuló AI-technológiákhoz.

Az egészségügyben az IBM Watson Health a TensorFlow-t használja az orvosi képelemzésekhez, továbbfejlesztett diagnosztikai eljárásokhoz és személyre szabottabb orvosláshoz. A JP Morgan Athena Python-alapú nyílt forráskódú mesterséges intelligenciáját használja a kockázatkezelés innovációjára. Az Amazon integrálja a nyílt forráskódú mesterséges intelligenciát, hogy finomítsa ajánlási rendszereit, ésszerűsítse a raktárműveleteket és javítsa az Alexa AI-t. Hasonlóképpen, az olyan online oktatási platformok, mint a Coursera és az edX, nyílt forráskódú mesterséges intelligencia segítségével személyre szabják a tanulási élményeket, személyre szabják a tartalomajánlásokat és automatizálják az osztályozási rendszereket.

Nem is beszélve a számos alkalmazásról és médiaszolgáltatásról, köztük olyan cégekről, mint a Netflix és a Spotify, amelyek egyesítik a nyílt forráskódú mesterséges intelligenciát szabadalmaztatott megoldásokkal, gépi tanulási könyvtárakat alkalmazva, mint például a TensorFlow vagy a PyTorch az ajánlások javítása és a teljesítmény fokozása érdekében.

Öt nyílt forráskódú mesterséges intelligencia eszköz, amit tudnia kell

A következő nyílt forráskódú mesterséges intelligencia keretrendszerek innovációt kínálnak, elősegítik az együttműködést és tanulási lehetőségeket kínálnak különböző tudományterületeken. Többek, mint eszközök; mindegyik a kezdőtől a szakértőig a felhasználókat bízza meg azzal a lehetőséggel, hogy kiaknázzák az AI hatalmas potenciálját.

• A TensorFlow egy rugalmas, bővíthető tanulási keretrendszer, amely támogatja az olyan programozási nyelveket, mint a Python és a Javascript. A TensorFlow lehetővé teszi a programozók számára, hogy gépi tanulási modelleket készítsenek és telepítsenek különféle platformokon és eszközökön. Robusztus közösségi támogatása, valamint előre elkészített modellekből és eszközökből álló kiterjedt könyvtára leegyszerűsíti a fejlesztési folyamatot, megkönnyítve a kezdők és a tapasztalt szakemberek számára az AI innovációját és kísérletezését.

• A PyTorch egy nyílt forráskódú mesterséges intelligencia keretrendszer, amely intuitív interfészt kínál, amely egyszerűbb hibakeresést és rugalmasabb megközelítést tesz lehetővé a mély tanulási modellek felépítésében. A Python könyvtárakkal való erős integráció és a GPU-gyorsítás támogatása hatékony modellképzést és kísérletezést tesz lehetővé. Népszerű választás a kutatók és fejlesztők körében a gyors szoftverfejlesztési prototípusok készítéséhez, valamint az AI és a mély tanulási kutatásokhoz.

• A Keras, a Python nyelven írt nyílt forráskódú neurális hálózati könyvtár felhasználóbarátságáról és modularitásáról ismert, lehetővé téve a mély tanulási modellek egyszerű és gyors prototípusát. Kiemelkedik a magas szintű API-jával, amely intuitív a kezdők számára, miközben rugalmas és hatékony marad a haladó felhasználók számára, így népszerű választás oktatási célokra és összetett, mély tanulási feladatokra.

• A Scikit-learn egy hatékony, nyílt forráskódú Python-könyvtár gépi tanuláshoz és prediktív adatelemzéshez. Skálázható felügyelt és nem felügyelt tanulási algoritmusokat biztosítva fontos szerepet játszott olyan nagyvállalatok mesterséges intelligencia rendszereiben, mint a JP Morgan és a Spotify. Egyszerű beállításának, újrafelhasználható összetevőinek és nagy, aktív közösségének köszönhetően elérhető és hatékony az adatbányászat és -elemzés különböző környezetekben.

• Az OpenCV programozási funkciók könyvtára átfogó számítógépes látási képességekkel, valós idejű teljesítménnyel, nagy közösséggel és platformmal kompatibilis, így ideális választás a feladatok automatizálására, a vizuális adatok elemzésére és innovatív megoldások kidolgozására törekvő szervezetek számára. Skálázhatósága lehetővé teszi, hogy a szervezeti igényekkel együtt növekedjen, így alkalmas startupok és nagyvállalatok számára.

A nyílt forráskódú AI-eszközök növekvő népszerűsége, olyan keretrendszerekből, mint a TensorFlow, az Apache és a PyTorch; olyan közösségi platformokra, mint a Hugging Face, azt az egyre növekvő felismerést tükrözi, hogy a nyílt forráskódú együttműködés jelenti az AI-fejlesztés jövőjét. Az ezekben a közösségekben való részvétel és az eszközökkel kapcsolatos együttműködés segít a szervezeteknek hozzáférni a legjobb eszközökhöz és tehetségekhez.

A nyílt forráskódú AI jövője

A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia újragondolja a vállalati szervezetek méretezését és átalakulását. Mivel a technológia befolyása az iparágakra kiterjed, inspirálva a mesterséges intelligencia-képességek széles körű elterjedését és mélyebb alkalmazását, a szervezetek erre számíthatnak, mivel a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia továbbra is ösztönzi az innovációt.

A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) fejlesztései, az olyan eszközök, mint a Hugging Face Transformers és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), valamint az olyan számítógépes látáskönyvtárak, mint az OpenCV, bonyolultabb és árnyaltabb alkalmazásokat, például kifinomultabb chatbotokat, fejlett képfelismerő rendszereket, sőt robotikai és automatizálási technológiákat is felszabadítanak. .

Az olyan projektek, mint az Open Assistant, a nyílt forráskódú csevegés alapú AI-asszisztens, és a GPT Engineer, egy generatív AI-eszköz, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy szöveges üzenetekből alkalmazásokat hozzanak létre, előrevetítik a mindenütt jelenlévő, rendkívül személyre szabott, bonyolult feladatok kezelésére képes AI-asszisztensek jövőjét. Az interaktív, felhasználóbarát mesterségesintelligencia-megoldások felé való elmozdulás azt sugallja, hogy az AI mélyebben integrálódik mindennapi életünkbe.

Míg a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia izgalmas technológiai fejlesztés, számos jövőbeli alkalmazással, jelenleg gondos navigációt és szilárd partnerséget igényel egy vállalat számára, hogy sikeresen alkalmazza az AI-megoldásokat. A nyílt forráskódú modellek gyakran elmaradnak a legmodernebb modellektől, és jelentős finomhangolást igényelnek a vállalati használathoz szükséges hatékonyság, bizalom és biztonság szintjének eléréséhez. Míg a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia akadálymentesítést kínál, a szervezeteknek továbbra is jelentős beruházásokra van szükségük a számítási erőforrásokba, az adatinfrastruktúrába, a hálózatba, a biztonságba, a szoftvereszközökbe és a szakértelembe, hogy ezeket hatékonyan tudják használni.

Sok szervezetnek szüksége van testre szabott mesterséges intelligencia-megoldásokra, amelyeknek a jelenlegi nyílt forráskódú AI-eszközök és -keretrendszerek csak árnyékot nyújtanak. A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia szervezetekre gyakorolt ​​hatásának értékelése során mérlegelje, hogy vállalkozása hogyan tudja kihasználni az előnyöket; Fedezze fel, hogyan kínálja az IBM azt a tapasztalatot és szakértelmet, amely egy megbízható, vállalati szintű AI-megoldás felépítéséhez és üzembe helyezéséhez szükséges.

többet kereshet az AI-modellek betanításáról, érvényesítéséről, hangolásáról és telepítéséről