Cinque strumenti AI open source da conoscere – Blog IBM

L'intelligenza artificiale (AI) open source si riferisce alle tecnologie di intelligenza artificiale in cui il codice sorgente è liberamente disponibile per chiunque possa utilizzarlo, modificarlo e distribuirlo. Quando gli algoritmi di intelligenza artificiale, i modelli pre-addestrati e i set di dati sono disponibili per l’uso e la sperimentazione pubblica, le applicazioni creative dell’intelligenza artificiale emergono mentre una comunità di appassionati volontari si basa sul lavoro esistente e accelera lo sviluppo di soluzioni pratiche di intelligenza artificiale. Di conseguenza, queste tecnologie molto spesso portano allo sviluppo degli strumenti migliori per gestire sfide complesse in molti casi d’uso aziendali.

Progetti e librerie di intelligenza artificiale open source, disponibili gratuitamente su piattaforme come GitHub, alimentano l'innovazione digitale in settori come la sanità, la finanza e l'istruzione. Framework e strumenti subito disponibili consentono agli sviluppatori di risparmiare tempo e consentire loro di concentrarsi sulla creazione di soluzioni su misura per soddisfare requisiti di progetto specifici. Sfruttando le librerie e gli strumenti esistenti, piccoli team di sviluppatori possono creare preziose applicazioni per diverse piattaforme come Microsoft Windows, Linux, iOS e Android.

La diversità e l’accessibilità dell’intelligenza artificiale open source consentono un’ampia gamma di casi d’uso vantaggiosi, come la protezione dalle frodi in tempo reale, l’analisi delle immagini mediche, le raccomandazioni personalizzate e l’apprendimento personalizzato. Questa disponibilità rende i progetti open source e i modelli di intelligenza artificiale apprezzati da sviluppatori, ricercatori e organizzazioni. Utilizzando l'intelligenza artificiale open source, le organizzazioni ottengono effettivamente l'accesso a una comunità ampia e diversificata di sviluppatori che contribuiscono costantemente allo sviluppo e al miglioramento continui degli strumenti di intelligenza artificiale. Questo ambiente collaborativo promuove la trasparenza e il miglioramento continuo, portando a strumenti ricchi di funzionalità, affidabili e modulari. Inoltre, la neutralità del fornitore dell'intelligenza artificiale open source garantisce che le organizzazioni non siano legate a un fornitore specifico.

Sebbene l’intelligenza artificiale open source offra possibilità allettanti, la sua accessibilità gratuita comporta rischi che le organizzazioni devono affrontare con attenzione. Approfondire lo sviluppo dell'intelligenza artificiale personalizzata senza scopi e obiettivi ben definiti può portare a risultati disallineati, risorse sprecate e fallimento del progetto. Inoltre, algoritmi distorti possono produrre risultati inutilizzabili e perpetuare ipotesi dannose. Anche la natura facilmente disponibile dell’IA open source solleva preoccupazioni in termini di sicurezza; gli autori malintenzionati potrebbero sfruttare gli stessi strumenti per manipolare i risultati o creare contenuti dannosi.

I dati di addestramento distorti possono portare a risultati discriminatori, mentre la deriva dei dati può rendere i modelli inefficaci e gli errori di etichettatura possono portare a modelli inaffidabili. Le imprese possono esporre a rischi i propri stakeholder quando utilizzano tecnologie che non hanno sviluppato internamente. Questi problemi evidenziano la necessità di un’attenta considerazione e di un’implementazione responsabile dell’intelligenza artificiale open source.

Al momento della stesura di questo articolo, i giganti della tecnologia lo sono divisi nelle opinioni sull'argomento (questo collegamento risiede all'esterno di IBM). Attraverso l’AI Alliance, aziende come Meta e IBM sostengono l’intelligenza artificiale open source, enfatizzando lo scambio scientifico aperto e l’innovazione. Al contrario, Google, Microsoft e OpenAI preferiscono un approccio chiuso, citando preoccupazioni sulla sicurezza e sull’uso improprio dell’IA. Governi come gli Stati Uniti e l’UE stanno esplorando modi per bilanciare l’innovazione con la sicurezza e le preoccupazioni etiche.

Il potere trasformativo dell’intelligenza artificiale open source

Nonostante i rischi, l’intelligenza artificiale open source continua a crescere in popolarità. Molti sviluppatori scelgono framework AI open source rispetto ad API e software proprietari. Secondo il Rapporto 2023 sullo stato dell'Open Source (questo collegamento si trova al di fuori di IBM), un notevole 80% degli intervistati ha segnalato un aumento dell'uso di software open source nell'ultimo anno, con il 41% che indica un aumento "significativo".

Man mano che l’intelligenza artificiale open source diventa sempre più utilizzata tra sviluppatori e ricercatori, principalmente grazie agli investimenti dei giganti della tecnologia, le organizzazioni possono raccogliere i frutti e ottenere l’accesso a tecnologie di intelligenza artificiale trasformative.

Nel settore sanitario, IBM Watson Health utilizza TensorFlow per l'analisi delle immagini mediche, procedure diagnostiche avanzate e una medicina più personalizzata. Athena di JP Morgan utilizza l'intelligenza artificiale open source basata su Python per innovare la gestione del rischio. Amazon integra l'intelligenza artificiale open source per perfezionare i suoi sistemi di raccomandazione, semplificare le operazioni di magazzino e migliorare l'intelligenza artificiale di Alexa. Allo stesso modo, piattaforme educative online come Coursera ed edX utilizzano l’intelligenza artificiale open source per personalizzare le esperienze di apprendimento, personalizzare i consigli sui contenuti e automatizzare i sistemi di valutazione.

Per non parlare delle numerose applicazioni e servizi multimediali, tra cui aziende come Netflix e Spotify, che fondono l’intelligenza artificiale open source con soluzioni proprietarie, impiegando librerie di apprendimento automatico come TensorFlow o PyTorch per migliorare i consigli e aumentare le prestazioni.

Cinque strumenti AI open source da conoscere

I seguenti framework di intelligenza artificiale open source offrono innovazione, promuovono la collaborazione e offrono opportunità di apprendimento in varie discipline. Sono più che strumenti; ognuno affida agli utenti, dal principiante all'esperto, la capacità di sfruttare l'enorme potenziale dell'intelligenza artificiale.

• TensorFlow è un framework di apprendimento flessibile ed estensibile che supporta linguaggi di programmazione come Python e Javascript. TensorFlow consente ai programmatori di costruire e distribuire modelli di machine learning su varie piattaforme e dispositivi. Il solido supporto della community e l'ampia libreria di modelli e strumenti predefiniti semplificano il processo di sviluppo, rendendo più semplice per i principianti e i professionisti esperti innovare e sperimentare con l'intelligenza artificiale.

• PyTorch è un framework AI open source che offre un'interfaccia intuitiva che consente un debug più semplice e un approccio più flessibile alla creazione di modelli di deep learning. La sua forte integrazione con le librerie Python e il supporto per l'accelerazione GPU garantiscono un addestramento e una sperimentazione efficienti dei modelli. È una scelta popolare tra ricercatori e sviluppatori per la prototipazione rapida di sviluppo software e la ricerca sull'intelligenza artificiale e sul deep learning.

• Keras, una libreria di reti neurali open source scritta in Python, è nota per la sua facilità d'uso e modularità, consentendo la prototipazione facile e veloce di modelli di deep learning. Si distingue per la sua API di alto livello, intuitiva per i principianti pur rimanendo flessibile e potente per gli utenti avanzati, rendendolo una scelta popolare per scopi didattici e attività complesse di deep learning.

• Scikit-learn è una potente libreria Python open source per l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva dei dati. Fornendo algoritmi di apprendimento scalabili, supervisionati e non supervisionati, è stato determinante nei sistemi di intelligenza artificiale di importanti aziende come JP Morgan e Spotify. La sua configurazione semplice, i componenti riutilizzabili e la community ampia e attiva lo rendono accessibile ed efficiente per il data mining e l'analisi in vari contesti.

• OpenCV è una libreria di funzioni di programmazione con funzionalità complete di visione artificiale, prestazioni in tempo reale, ampia compatibilità con comunità e piattaforme, che lo rendono la scelta ideale per le organizzazioni che cercano di automatizzare attività, analizzare dati visivi e creare soluzioni innovative. La sua scalabilità gli consente di crescere con le esigenze organizzative, rendendolo adatto a startup e grandi imprese.

La crescente popolarità degli strumenti AI open source, da framework come TensorFlow, Apache e PyTorch; alle piattaforme comunitarie come Hugging Face, riflette un crescente riconoscimento del fatto che la collaborazione open source è il futuro dello sviluppo dell’intelligenza artificiale. La partecipazione a queste comunità e la collaborazione sugli strumenti aiutano le organizzazioni ad accedere ai migliori strumenti e talenti.

Il futuro dell’intelligenza artificiale open source

L'intelligenza artificiale open source reinventa il modo in cui le organizzazioni aziendali si ridimensionano e si trasformano. Mentre l’influenza della tecnologia si estende a tutti i settori, ispirando un’adozione diffusa e un’applicazione più profonda delle funzionalità dell’intelligenza artificiale, ecco cosa possono aspettarsi le organizzazioni mentre l’intelligenza artificiale open source continua a guidare l’innovazione.

I progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), strumenti come Hugging Face Transformers e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e librerie di visione artificiale come OpenCV sbloccheranno applicazioni più complesse e ricche di sfumature, come chatbot più sofisticati, sistemi avanzati di riconoscimento delle immagini e persino tecnologie di robotica e automazione. .

Progetti come Open Assistant, l'assistente AI open source basato su chat, e GPT Engineer, uno strumento di intelligenza artificiale generativa che consente agli utenti di creare applicazioni da istruzioni di testo, prefigurano il futuro di assistenti AI onnipresenti e altamente personalizzati in grado di gestire compiti complessi. Questo spostamento verso soluzioni di intelligenza artificiale interattive e di facile utilizzo suggerisce una più profonda integrazione dell’intelligenza artificiale nella nostra vita quotidiana.

Sebbene l’intelligenza artificiale open source rappresenti uno sviluppo tecnologico entusiasmante con molte applicazioni future, attualmente richiede un’attenta navigazione e una solida partnership affinché un’impresa possa adottare con successo soluzioni di intelligenza artificiale. I modelli open source spesso non sono all’altezza dei modelli all’avanguardia e richiedono una messa a punto sostanziale per raggiungere il livello di efficacia, fiducia e sicurezza necessari per l’uso aziendale. Sebbene l’intelligenza artificiale open source offra accessibilità, le organizzazioni necessitano ancora di investimenti significativi in ​​risorse di calcolo, infrastruttura dati, reti, sicurezza, strumenti software e competenze per utilizzarli in modo efficace.

Molte organizzazioni necessitano di soluzioni di intelligenza artificiale su misura di cui gli attuali strumenti e framework di intelligenza artificiale open source possono fornire solo l’ombra. Mentre valuti l'impatto dell'intelligenza artificiale open source sulle organizzazioni di tutto il mondo, considera come la tua azienda può trarne vantaggio; esplora come IBM offre l'esperienza e la competenza necessarie per creare e implementare una soluzione AI affidabile di livello aziendale.

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