חמישה כלי AI בקוד פתוח שכדאי להכיר - בלוג IBM

בינה מלאכותית בקוד פתוח (AI) מתייחסת לטכנולוגיות בינה מלאכותית שבהן קוד המקור זמין באופן חופשי לכל אחד לשימוש, שינוי והפצה. כאשר אלגוריתמי בינה מלאכותית, מודלים מאומנים מראש ומערכי נתונים זמינים לשימוש הציבור ולניסויים, יישומי בינה מלאכותית יצירתית צצים כקהילה של חובבי מתנדבים שמתבססת על עבודה קיימת ומאיצה את הפיתוח של פתרונות AI מעשיים. כתוצאה מכך, טכנולוגיות אלו מובילות לרוב לכלים הטובים ביותר להתמודדות עם אתגרים מורכבים בהרבה מקרי שימוש ארגוניים.

פרויקטים וספריות בינה מלאכותית בקוד פתוח, הזמינות באופן חופשי בפלטפורמות כמו GitHub, מעודדות חדשנות דיגיטלית בתעשיות כמו בריאות, פיננסים וחינוך. מסגרות וכלים זמינים בקלות מעצימים מפתחים על ידי חיסכון בזמן ומאפשרים להם להתמקד ביצירת פתרונות מותאמים אישית כדי לעמוד בדרישות הפרויקט הספציפיות. באמצעות מינוף ספריות וכלים קיימים, צוותים קטנים של מפתחים יכולים לבנות יישומים יקרי ערך עבור פלטפורמות מגוונות כמו Microsoft Windows, Linux, iOS ו- Android.

הגיוון והנגישות של AI בקוד פתוח מאפשרים קבוצה רחבה של מקרי שימוש מועילים, כמו הגנה על הונאה בזמן אמת, ניתוח תמונות רפואיות, המלצות מותאמות אישית ולמידה מותאמת אישית. זמינות זו הופכת פרויקטים בקוד פתוח ומודלים של AI לפופולריים בקרב מפתחים, חוקרים וארגונים. על ידי שימוש ב-AI בקוד פתוח, ארגונים מקבלים למעשה גישה לקהילה גדולה ומגוונת של מפתחים שתורמים ללא הרף לפיתוח ושיפור מתמשכים של כלי AI. סביבה שיתופית זו מטפחת שקיפות ושיפור מתמיד, מה שמוביל לכלים עשירים בתכונות, אמינים ומודולריים. בנוסף, ניטרליות הספקים של AI בקוד פתוח מבטיחה שארגונים אינם קשורים לספק ספציפי.

בעוד ש-AI בקוד פתוח מציע אפשרויות מפתות, הנגישות החופשית שלו מהווה סיכונים שארגונים חייבים לנווט בהם בזהירות. התעמקות בפיתוח AI מותאם אישית ללא יעדים ויעדים מוגדרים היטב עלולה להוביל לתוצאות מוטעות, לבזבוז משאבים ולכישלון בפרויקט. יתר על כן, אלגוריתמים מוטים יכולים לייצר תוצאות בלתי ניתנות לשימוש ולהנציח הנחות מזיקות. האופי הזמין של AI בקוד פתוח מעורר גם חששות אבטחה; שחקנים זדוניים יכולים למנף את אותם כלים כדי לתמרן תוצאות או ליצור תוכן מזיק.

נתוני אימון מוטים יכולים להוביל לתוצאות מפלות, בעוד שהסחף נתונים יכול להפוך מודלים לבלתי יעילים ושגיאות תיוג עלולות להוביל למודלים לא אמינים. ארגונים עשויים לחשוף את מחזיקי העניין שלהם לסיכונים כאשר הם משתמשים בטכנולוגיות שהם לא בנו בעצמם. נושאים אלה מדגישים את הצורך בשיקול זהיר וביישום אחראי של AI בקוד פתוח.

נכון לכתיבת שורות אלה, ענקיות הטכנולוגיה הן חלוקות בדעות על הנושא (קישור זה נמצא מחוץ ל-IBM). באמצעות ברית AI, חברות כמו Meta ו-IBM דוגלות ב-AI בקוד פתוח, תוך שימת דגש על חילופי מדעיים פתוחים וחדשנות. לעומת זאת, גוגל, מיקרוסופט ו-OpenAI בעד גישה סגורה, תוך ציון דאגות לגבי הבטיחות והשימוש לרעה ב-AI. ממשלות כמו ארה"ב והאיחוד האירופי בודקות דרכים לאזן בין חדשנות לבין דאגות ביטחוניות ואתיות.

כוח הטרנספורמציה של AI בקוד פתוח

למרות הסיכונים, בינה מלאכותית בקוד פתוח ממשיכה לצמוח בפופולריות. מפתחים רבים בוחרים במסגרות AI בקוד פתוח על פני ממשקי API ותוכנה קנייניים. על פי דוח מצב של קוד פתוח לשנת 2023 (קישור זה נמצא מחוץ ל-IBM), 80% בולטים מהמשיבים בסקר דיווחו על שימוש מוגבר בתוכנת קוד פתוח במהלך השנה האחרונה, כאשר 41% מצביעים על עלייה "משמעותית".

ככל שבינה מלאכותית בקוד פתוח הופכת לשימוש נרחב יותר בקרב מפתחים וחוקרים, בעיקר בשל השקעות של ענקיות טכנולוגיה, ארגונים עומדים לקצור את הפירות ולקבל גישה לטכנולוגיות בינה מלאכותית טרנספורמטיבית.

בתחום הבריאות, IBM Watson Health משתמשת ב-TensorFlow לניתוח תמונה רפואית, הליכי אבחון משופרים ורפואה מותאמת אישית יותר. Athena של J.P. Morgan משתמשת בבינה מלאכותית מבוססת Python בקוד פתוח כדי לחדש את ניהול הסיכונים. אמזון משלבת AI בקוד פתוח כדי לחדד את מערכות ההמלצות שלה, לייעל את תפעול המחסן ולשפר את Alexa AI. באופן דומה, פלטפורמות חינוכיות מקוונות כמו Coursera ו- edX משתמשות בבינה מלאכותית בקוד פתוח כדי להתאים אישית חוויות למידה, להתאים המלצות תוכן ולהפוך מערכות ציונים לאוטומטיות.

שלא לדבר על יישומים ושירותי מדיה רבים, כולל חברות כמו Netflix ו-Spotify, הממזגים AI בקוד פתוח עם פתרונות קנייניים, תוך שימוש בספריות למידת מכונה כמו TensorFlow או PyTorch כדי לשפר את ההמלצות ולהגביר את הביצועים.

חמישה כלי AI בקוד פתוח שכדאי להכיר

מסגרות הבינה המלאכותית הבאות בקוד פתוח מציעות חדשנות, מטפחות שיתוף פעולה ומספקות הזדמנויות למידה על פני דיסציפלינות שונות. הם יותר מכלי עבודה; כל אחד מפקיד למשתמשים, מהטירון ועד המומחה, את היכולת לרתום את הפוטנציאל האדיר של AI.

• TensorFlow היא מסגרת למידה גמישה וניתנת להרחבה התומכת בשפות תכנות כמו Python ו-Javascript. TensorFlow מאפשר למתכנתים לבנות ולפרוס מודלים של למידת מכונה על פני פלטפורמות והתקנים שונים. התמיכה הקהילתית החזקה והספרייה הנרחבת של מודלים וכלים מובנים מראש מייעלים את תהליך הפיתוח, ומקלים על מתרגלים מתחילים ומנוסים לחדש ולהתנסות ב-AI.

• PyTorch היא מסגרת AI בקוד פתוח המציעה ממשק אינטואיטיבי המאפשר איתור באגים קל יותר וגישה גמישה יותר לבניית מודלים של למידה עמוקה. האינטגרציה החזקה שלו עם ספריות Python ותמיכה בהאצת GPU מבטיחות אימון וניסוי יעיל של מודלים. זוהי בחירה פופולרית בקרב חוקרים ומפתחים לפיתוח תוכנה מהיר של אבות טיפוס ומחקר בינה מלאכותית ולמידה עמוקה.

• Keras, ספריית רשת עצבית בקוד פתוח שנכתבה ב-Python, ידועה בידידותיות המשתמש והמודולריות שלה, המאפשרת יצירת אב טיפוס קל ומהיר של מודלים של למידה עמוקה. זה בולט בזכות ה-API ברמה גבוהה שלו, שהוא אינטואיטיבי למתחילים תוך שהוא נשאר גמיש וחזק למשתמשים מתקדמים, מה שהופך אותו לבחירה פופולרית למטרות חינוכיות ומשימות מורכבות של למידה עמוקה.

• Scikit-learn היא ספריית Python רבת עוצמה בקוד פתוח ללמידת מכונה וניתוח נתונים חזוי. מתן אלגוריתמי למידה מפוקחים ובלתי מפוקחים ניתנים להרחבה, הוא היה מכריע במערכות הבינה המלאכותית של חברות גדולות כמו J.P. Morgan ו-Spotify. ההגדרה הפשוטה שלו, הרכיבים הניתנים לשימוש חוזר והקהילה הגדולה והפעילה שלו הופכים אותו לנגיש ויעיל לכריית מידע וניתוח בהקשרים שונים.

• OpenCV היא ספרייה של פונקציות תכנות עם יכולות ראייה ממוחשבת מקיפות, ביצועים בזמן אמת, תאימות לקהילה גדולה ולפלטפורמה, מה שהופך אותה לבחירה אידיאלית עבור ארגונים המבקשים להפוך משימות לאוטומטיות, לנתח נתונים חזותיים ולבנות פתרונות חדשניים. המדרגיות שלו מאפשרת לו לצמוח עם הצרכים הארגוניים, מה שהופך אותו למתאים לסטארטאפים וארגונים גדולים.

הפופולריות הגואה של כלי AI בקוד פתוח, ממסגרות כמו TensorFlow, Apache ו- PyTorch; לפלטפורמות קהילתיות כמו Hugging Face, משקף הכרה גוברת בכך ששיתוף פעולה בקוד פתוח הוא העתיד של פיתוח בינה מלאכותית. השתתפות בקהילות אלה ושיתוף פעולה בכלים עוזרים לארגונים לקבל גישה לכלים ולכישרונות הטובים ביותר.

העתיד של AI בקוד פתוח

בינה מלאכותית בקוד פתוח מדמיינת מחדש כיצד ארגונים ארגוניים מתרחבים ומשתנים. מכיוון שהשפעת הטכנולוגיה משתרעת על פני תעשיות, ומעוררת אימוץ נרחב ויישום מעמיק יותר של יכולות בינה מלאכותית, הנה מה שארגונים יכולים לצפות לו כאשר AI בקוד פתוח ממשיך להניע חדשנות.

התקדמות בעיבוד שפה טבעית (NLP), כלים כמו Hugging Face Transformers ומודלים גדולים של שפה (LLMs) וספריות ראייה ממוחשבת כמו OpenCV יפתחו יישומים מורכבים ובעלי ניואנסים יותר, כמו צ'אטבוטים מתוחכמים יותר, מערכות מתקדמות לזיהוי תמונות ואפילו טכנולוגיות רובוטיקה ואוטומציה .

פרויקטים כמו Open Assistant, עוזרת הבינה המלאכותית מבוססת הקוד הפתוח בצ'אט, ו-GPT Engineer, כלי בינה מלאכותית יצירתית המאפשרת למשתמשים ליצור יישומים מהודעות טקסט, מבשרים על העתיד של עוזרי בינה מלאכותית המותאמים אישית בכל מקום, המסוגלים להתמודד עם משימות מורכבות. המעבר הזה לעבר פתרונות AI אינטראקטיביים וידידותיים למשתמש מציע שילוב עמוק יותר של AI בחיי היומיום שלנו.

בעוד ש-AI בקוד פתוח הוא פיתוח טכנולוגי מרגש עם יישומים עתידיים רבים, כיום הוא דורש ניווט קפדני ושותפות מוצקה כדי שארגון יאמץ פתרונות בינה מלאכותית בהצלחה. מודלים של קוד פתוח לעיתים קרובות אינם עומדים במודלים חדישים ודורשים כוונון משמעותי כדי להגיע לרמת האפקטיביות, האמון והבטיחות הדרושים לשימוש ארגוני. בעוד ש-AI בקוד פתוח מציע נגישות, ארגונים עדיין דורשים השקעות משמעותיות במשאבי מחשוב, תשתית נתונים, רשתות, אבטחה, כלי תוכנה ומומחיות כדי לנצל אותם ביעילות.

ארגונים רבים זקוקים לפתרונות AI מותאמים אישית שכלי ומסגרות AI בקוד פתוח הנוכחיים יכולים לספק רק צל שלהם. בעת הערכת ההשפעה של AIs בקוד פתוח על ארגונים ברחבי העולם, שקול כיצד העסק שלך יכול לנצל את היתרון; חקור כיצד IBM מציעה את הניסיון והמומחיות הדרושים כדי לבנות ולפרוס פתרון AI אמין ברמה ארגונית.

להרוויח יותר על איך לאמן, לאמת, לכוונן ולפרוס מודלים של AI