Fem åpen kildekode AI-verktøy å vite – IBM Blog

Åpen kildekode kunstig intelligens (AI) refererer til AI-teknologier der kildekoden er fritt tilgjengelig for alle å bruke, modifisere og distribuere. Når AI-algoritmer, forhåndstrente modeller og datasett er tilgjengelige for offentlig bruk og eksperimentering, oppstår kreative AI-applikasjoner som et fellesskap av frivillige entusiaster som bygger på eksisterende arbeid og akselererer utviklingen av praktiske AI-løsninger. Som et resultat fører disse teknologiene ganske ofte til de beste verktøyene for å håndtere komplekse utfordringer på tvers av mange bedriftsbruk.

Åpen kildekode AI-prosjekter og -biblioteker, fritt tilgjengelig på plattformer som GitHub, driver digital innovasjon i bransjer som helsevesen, finans og utdanning. Lett tilgjengelige rammeverk og verktøy styrker utviklere ved å spare tid og la dem fokusere på å lage skreddersydde løsninger for å møte spesifikke prosjektkrav. Ved å utnytte eksisterende biblioteker og verktøy kan små team av utviklere bygge verdifulle applikasjoner for ulike plattformer som Microsoft Windows, Linux, iOS og Android.

Mangfoldet og tilgjengeligheten til åpen kildekode AI gir mulighet for et bredt sett av fordelaktige brukstilfeller, som sanntids svindelbeskyttelse, medisinsk bildeanalyse, personlige anbefalinger og tilpasset læring. Denne tilgjengeligheten gjør åpen kildekode-prosjekter og AI-modeller populære blant utviklere, forskere og organisasjoner. Ved å bruke åpen kildekode AI får organisasjoner effektivt tilgang til et stort, mangfoldig fellesskap av utviklere som hele tiden bidrar til den pågående utviklingen og forbedringen av AI-verktøy. Dette samarbeidsmiljøet fremmer åpenhet og kontinuerlig forbedring, noe som fører til funksjonsrike, pålitelige og modulære verktøy. I tillegg sikrer leverandørnøytraliteten til åpen kildekode AI at organisasjoner ikke er knyttet til en bestemt leverandør.

Mens åpen kildekode AI tilbyr fristende muligheter, utgjør dens gratis tilgjengelighet risikoer som organisasjoner må navigere nøye. Å fordype seg i tilpasset AI-utvikling uten veldefinerte mål og mål kan føre til feiljusterte resultater, bortkastede ressurser og prosjektfeil. Videre kan partiske algoritmer gi ubrukelige utfall og opprettholde skadelige antagelser. Den lett tilgjengelige naturen til åpen kildekode AI reiser også sikkerhetsbekymringer; ondsinnede aktører kan utnytte de samme verktøyene for å manipulere utfall eller lage skadelig innhold.

Forutinntatte treningsdata kan føre til diskriminerende utfall, mens datadrift kan gjøre modeller ineffektive og merkefeil kan føre til upålitelige modeller. Bedrifter kan utsette sine interessenter for risiko når de bruker teknologier som de ikke har bygd internt. Disse problemene fremhever behovet for nøye vurdering og ansvarlig implementering av åpen kildekode AI.

Når dette skrives, er teknologigiganter delte i meninger om emnet (denne lenken ligger utenfor IBM). Gjennom AI Alliance tar selskaper som Meta og IBM til orde for åpen kildekode AI, og legger vekt på åpen vitenskapelig utveksling og innovasjon. Derimot favoriserer Google, Microsoft og OpenAI en lukket tilnærming, med henvisning til bekymringer om sikkerheten og misbruken av AI. Regjeringer som USA og EU utforsker måter å balansere innovasjon med sikkerhet og etiske hensyn.

Den transformative kraften til åpen kildekode AI

Til tross for risikoen fortsetter åpen kildekode AI å vokse i popularitet. Mange utviklere velger åpen kildekode AI-rammeverk fremfor proprietære APIer og programvare. Ifølge 2023 State of Open Source-rapport (denne koblingen ligger utenfor IBM), bemerkelsesverdige 80 % av respondentene rapporterte økt bruk av åpen kildekode-programvare i løpet av det siste året, med 41 % som indikerer en "betydelig" økning.

Ettersom åpen kildekode AI blir mer utbredt blant utviklere og forskere, først og fremst på grunn av investeringer fra teknologigiganter, står organisasjoner til å høste fruktene og få tilgang til transformative AI-teknologier.

I helsevesenet bruker IBM Watson Health TensorFlow for medisinsk bildeanalyse, forbedrede diagnostiske prosedyrer og mer personlig medisin. JP Morgans Athena bruker Python-basert åpen kildekode AI for å innovere risikostyring. Amazon integrerer åpen kildekode AI for å avgrense anbefalingssystemene sine, strømlinjeforme lagerdriften og forbedre Alexa AI. På samme måte bruker nettbaserte utdanningsplattformer som Coursera og edX åpen kildekode AI for å tilpasse læringsopplevelser, skreddersy innholdsanbefalinger og automatisere karaktersystemer.

For ikke å nevne de mange applikasjonene og medietjenestene, inkludert selskaper som Netflix og Spotify, som slår sammen åpen kildekode AI med proprietære løsninger, og bruker maskinlæringsbiblioteker som TensorFlow eller PyTorch for å forbedre anbefalinger og øke ytelsen.

Fem åpen kildekode AI-verktøy å vite

Følgende åpen kildekode AI-rammeverk tilbyr innovasjon, fremmer samarbeid og gir læringsmuligheter på tvers av ulike disipliner. De er mer enn verktøy; hver overlater brukere, fra nybegynnere til eksperter, muligheten til å utnytte det enorme potensialet til AI.

• TensorFlow er et fleksibelt, utvidbart læringsrammeverk som støtter programmeringsspråk som Python og Javascript. TensorFlow lar programmerere konstruere og distribuere maskinlæringsmodeller på tvers av ulike plattformer og enheter. Dens robuste fellesskapsstøtte og omfattende bibliotek med forhåndsbygde modeller og verktøy strømlinjeformer utviklingsprosessen, noe som gjør det enklere for nybegynnere og erfarne utøvere å innovere og eksperimentere med AI.

• PyTorch er et åpen kildekode AI-rammeverk som tilbyr et intuitivt grensesnitt som muliggjør enklere feilsøking og en mer fleksibel tilnærming til å bygge dyplæringsmodeller. Dens sterke integrasjon med Python-biblioteker og støtte for GPU-akselerasjon sikrer effektiv modelltrening og eksperimentering. Det er et populært valg blant forskere og utviklere for rask programvareutvikling prototyping og AI og dyp læringsforskning.

• Keras, et åpen kildekode nevrale nettverksbibliotek skrevet i Python, er kjent for sin brukervennlighet og modularitet, noe som muliggjør enkel og rask prototyping av dyplæringsmodeller. Den skiller seg ut for sin høynivå-API, som er intuitiv for nybegynnere, samtidig som den forblir fleksibel og kraftig for avanserte brukere, noe som gjør den til et populært valg for pedagogiske formål og komplekse dyplæringsoppgaver.

• Scikit-learn er et kraftig åpen kildekode Python-bibliotek for maskinlæring og prediktiv dataanalyse. Ved å tilby skalerbare overvåkede og uovervåkede læringsalgoritmer, har det vært medvirkende til AI-systemene til store selskaper som JP Morgan og Spotify. Dens enkle oppsett, gjenbrukbare komponenter og store, aktive fellesskap gjør den tilgjengelig og effektiv for datautvinning og analyse på tvers av ulike sammenhenger.

• OpenCV er et bibliotek med programmeringsfunksjoner med omfattende datasynsfunksjoner, sanntidsytelse, stort fellesskap og plattformkompatibilitet, noe som gjør det til et ideelt valg for organisasjoner som ønsker å automatisere oppgaver, analysere visuelle data og bygge innovative løsninger. Skalerbarheten gjør at den kan vokse med organisatoriske behov, noe som gjør den egnet for oppstart og store bedrifter.

Den økende populariteten til åpen kildekode AI-verktøy, fra rammeverk som TensorFlow, Apache og PyTorch; til fellesskapsplattformer som Hugging Face, gjenspeiler en økende erkjennelse av at åpen kildekode-samarbeid er fremtiden for AI-utvikling. Deltakelse i disse fellesskapene og samarbeid om verktøyene hjelper organisasjoner med å få tilgang til de beste verktøyene og talentene.

Fremtiden til åpen kildekode AI

Åpen kildekode AI forestiller seg hvordan bedriftsorganisasjoner skalerer og transformerer. Ettersom teknologiens innflytelse strekker seg på tvers av bransjer, og inspirerer til utbredt bruk og en dypere anvendelse av AI-evner, er dette hva organisasjoner kan se frem til når åpen kildekode AI fortsetter å drive innovasjon.

Fremskritt innen naturlig språkbehandling (NLP), verktøy som Hugging Face Transformers og store språkmodeller (LLM) og datasynsbiblioteker som OpenCV vil låse opp mer komplekse og nyanserte applikasjoner, som mer sofistikerte chatbots, avanserte bildegjenkjenningssystemer og til og med robotikk og automatiseringsteknologier .

Prosjekter som Open Assistant, den åpen kildekode-chatbaserte AI-assistenten, og GPT Engineer, et generativt AI-verktøy som lar brukere lage applikasjoner fra tekstmeldinger, varsler fremtiden til allestedsnærværende, svært personlig tilpassede AI-assistenter som er i stand til å håndtere intrikate oppgaver. Dette skiftet mot interaktive, brukervennlige AI-løsninger antyder en dypere integrering av AI i hverdagen vår.

Mens åpen kildekode AI er en spennende teknologisk utvikling med mange fremtidige applikasjoner, krever det for øyeblikket nøye navigasjon og et solid partnerskap for at en bedrift skal ta i bruk AI-løsninger. Åpen kildekode-modeller mangler ofte toppmoderne modeller og krever betydelig finjustering for å nå nivået av effektivitet, tillit og sikkerhet som er nødvendig for bedriftsbruk. Mens åpen kildekode AI tilbyr tilgjengelighet, krever organisasjoner fortsatt betydelige investeringer i dataressurser, datainfrastruktur, nettverk, sikkerhet, programvareverktøy og ekspertise for å utnytte dem effektivt.

Mange organisasjoner trenger skreddersydde AI-løsninger som dagens åpen kildekode AI-verktøy og rammeverk bare kan gi en skygge av. Mens du evaluerer åpen kildekode AI'ers innvirkning på organisasjoner over hele verden, vurder hvordan bedriften din kan dra nytte av det; utforske hvordan IBM tilbyr erfaringen og ekspertisen som trengs for å bygge og distribuere en pålitelig AI-løsning i bedriftsklasse.

tjen mer om hvordan du trener, validerer, justerer og distribuerer AI-modeller