Pięć narzędzi AI typu open source, które warto poznać — blog IBM

Sztuczna inteligencja typu open source (AI) odnosi się do technologii sztucznej inteligencji, w których kod źródłowy jest swobodnie dostępny dla każdego, aby mógł go używać, modyfikować i rozpowszechniać. Kiedy algorytmy sztucznej inteligencji, wstępnie wytrenowane modele i zbiory danych są dostępne do użytku publicznego i eksperymentów, kreatywne aplikacje AI pojawiają się, gdy społeczność entuzjastów-wolontariuszy opiera się na istniejącej pracy i przyspiesza rozwój praktycznych rozwiązań AI. W rezultacie technologie te często prowadzą do najlepszych narzędzi do radzenia sobie ze złożonymi wyzwaniami w wielu przypadkach użycia w przedsiębiorstwie.

Projekty i biblioteki oparte na sztucznej inteligencji typu open source, swobodnie dostępne na platformach takich jak GitHub, napędzają innowacje cyfrowe w branżach takich jak opieka zdrowotna, finanse i edukacja. Łatwo dostępne platformy i narzędzia wzmacniają możliwości programistów, oszczędzając czas i pozwalając im skupić się na tworzeniu niestandardowych rozwiązań spełniających określone wymagania projektu. Wykorzystując istniejące biblioteki i narzędzia, małe zespoły programistów mogą tworzyć cenne aplikacje dla różnych platform, takich jak Microsoft Windows, Linux, iOS i Android.

Różnorodność i dostępność sztucznej inteligencji typu open source pozwala na szeroki zakres korzystnych zastosowań, takich jak ochrona przed oszustwami w czasie rzeczywistym, analiza obrazów medycznych, spersonalizowane rekomendacje i dostosowane do potrzeb uczenie się. Ta dostępność sprawia, że ​​projekty open source i modele sztucznej inteligencji są popularne wśród programistów, badaczy i organizacji. Wykorzystując sztuczną inteligencję typu open source, organizacje skutecznie zyskują dostęp do dużej, zróżnicowanej społeczności programistów, którzy stale przyczyniają się do ciągłego rozwoju i doskonalenia narzędzi AI. To środowisko współpracy sprzyja przejrzystości i ciągłemu doskonaleniu, co prowadzi do bogatych w funkcje, niezawodnych i modułowych narzędzi. Ponadto neutralność dostawców sztucznej inteligencji typu open source gwarantuje, że organizacje nie są powiązane z konkretnym dostawcą.

Chociaż sztuczna inteligencja typu open source oferuje kuszące możliwości, jej bezpłatna dostępność stwarza ryzyko, z którym organizacje muszą się ostrożnie obchodzić. Zagłębianie się w rozwój niestandardowej sztucznej inteligencji bez dobrze zdefiniowanych celów i zadań może prowadzić do niedopasowania wyników, marnowania zasobów i niepowodzenia projektu. Co więcej, stronnicze algorytmy mogą dawać bezużyteczne wyniki i utrwalać szkodliwe założenia. Łatwo dostępny charakter sztucznej inteligencji typu open source również budzi obawy dotyczące bezpieczeństwa; złośliwi uczestnicy mogliby wykorzystać te same narzędzia do manipulowania wynikami lub tworzenia szkodliwych treści.

Stronnicze dane szkoleniowe mogą prowadzić do dyskryminujących wyników, dryf danych może sprawić, że modele będą nieskuteczne, a błędy w etykietowaniu mogą prowadzić do niewiarygodnych modeli. Przedsiębiorstwa mogą narażać swoich interesariuszy na ryzyko, gdy korzystają z technologii, których nie stworzyli we własnym zakresie. Kwestie te podkreślają potrzebę dokładnego rozważenia i odpowiedzialnego wdrożenia sztucznej inteligencji typu open source.

W chwili pisania tego tekstu są to giganci technologiczni podzielone w opiniach na ten temat (to łącze prowadzi poza serwis IBM). Za pośrednictwem AI Alliance firmy takie jak Meta i IBM opowiadają się za sztuczną inteligencją typu open source, kładąc nacisk na otwartą wymianę naukową i innowacje. Z kolei Google, Microsoft i OpenAI opowiadają się za podejściem zamkniętym, powołując się na obawy dotyczące bezpieczeństwa i niewłaściwego wykorzystania sztucznej inteligencji. Rządy takie jak USA i UE badają sposoby zrównoważenia innowacji z kwestiami bezpieczeństwa i etyki.

Transformacyjna moc sztucznej inteligencji typu open source

Pomimo zagrożeń, popularność sztucznej inteligencji typu open source stale rośnie. Wielu programistów wybiera platformy AI typu open source zamiast zastrzeżonych interfejsów API i oprogramowania. Według Raport o stanie otwartego oprogramowania za rok 2023 (to łącze prowadzi poza firmę IBM), aż 80% respondentów ankiety zgłosiło wzmożone wykorzystanie oprogramowania typu open source w ciągu ostatniego roku, przy czym 41% wskazało na „znaczący” wzrost.

W miarę jak sztuczna inteligencja typu open source staje się coraz szerzej stosowana wśród programistów i badaczy, głównie dzięki inwestycjom gigantów technologicznych, organizacje mogą czerpać korzyści i uzyskać dostęp do rewolucyjnych technologii sztucznej inteligencji.

W opiece zdrowotnej IBM Watson Health wykorzystuje TensorFlow do analizy obrazów medycznych, ulepszonych procedur diagnostycznych i bardziej spersonalizowanej medycyny. Athena należąca do J.P. Morgana wykorzystuje sztuczną inteligencję typu open source opartą na języku Python do wprowadzania innowacyjnych rozwiązań w zakresie zarządzania ryzykiem. Amazon integruje sztuczną inteligencję typu open source, aby udoskonalić swoje systemy rekomendacji, usprawnić operacje magazynowe i ulepszyć sztuczną inteligencję Alexa. Podobnie internetowe platformy edukacyjne, takie jak Coursera i edX, wykorzystują sztuczną inteligencję typu open source do personalizowania doświadczeń edukacyjnych, dostosowywania rekomendacji treści i automatyzowania systemów oceniania.

Nie wspominając już o licznych aplikacjach i usługach medialnych, w tym firmach takich jak Netflix i Spotify, które łączą sztuczną inteligencję typu open source z zastrzeżonymi rozwiązaniami, wykorzystując biblioteki uczenia maszynowego, takie jak TensorFlow czy PyTorch, aby ulepszać rekomendacje i zwiększać wydajność.

Pięć narzędzi AI typu open source, które warto znać

Poniższe platformy AI typu open source oferują innowacje, wspierają współpracę i zapewniają możliwości uczenia się w różnych dyscyplinach. To coś więcej niż narzędzia; każdy z nich powierza użytkownikom, od nowicjusza po eksperta, możliwość wykorzystania ogromnego potencjału sztucznej inteligencji.

• TensorFlow to elastyczna, rozszerzalna platforma edukacyjna obsługująca języki programowania takie jak Python i JavaScript. TensorFlow umożliwia programistom konstruowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego na różnych platformach i urządzeniach. Solidne wsparcie społeczności i obszerna biblioteka gotowych modeli i narzędzi usprawniają proces programowania, ułatwiając początkującym i doświadczonym praktykom wprowadzanie innowacji i eksperymentowanie ze sztuczną inteligencją.

• PyTorch to platforma AI typu open source oferująca intuicyjny interfejs, który umożliwia łatwiejsze debugowanie i bardziej elastyczne podejście do tworzenia modeli głębokiego uczenia się. Jego silna integracja z bibliotekami Pythona i obsługa akceleracji GPU zapewnia wydajne szkolenie modeli i eksperymentowanie. Jest to popularny wybór wśród badaczy i programistów do szybkiego prototypowania oprogramowania oraz badań nad sztuczną inteligencją i głębokim uczeniem się.

• Keras, biblioteka sieci neuronowych typu open source napisana w języku Python, znana jest z łatwości obsługi i modułowości, umożliwiającej łatwe i szybkie prototypowanie modeli głębokiego uczenia się. Wyróżnia się interfejsem API wysokiego poziomu, który jest intuicyjny dla początkujących, a jednocześnie elastyczny i wydajny dla zaawansowanych użytkowników, co czyni go popularnym wyborem do celów edukacyjnych i złożonych zadań głębokiego uczenia się.

• Scikit-learn to zaawansowana biblioteka Pythona typu open source do uczenia maszynowego i predykcyjnej analizy danych. Zapewniając skalowalne algorytmy uczenia się z nadzorem i bez nadzoru, odegrał kluczową rolę w systemach sztucznej inteligencji dużych firm, takich jak J.P. Morgan i Spotify. Prosta konfiguracja, komponenty wielokrotnego użytku i duża, aktywna społeczność sprawiają, że jest on dostępny i wydajny w eksploracji i analizie danych w różnych kontekstach.

• OpenCV to biblioteka funkcji programistycznych z kompleksowymi możliwościami widzenia komputerowego, wydajnością w czasie rzeczywistym, dużą społecznością i kompatybilnością z platformami, co czyni ją idealnym wyborem dla organizacji pragnących automatyzować zadania, analizować dane wizualne i budować innowacyjne rozwiązania. Jego skalowalność pozwala na rozwój wraz z potrzebami organizacji, dzięki czemu jest odpowiedni dla startupów i dużych przedsiębiorstw.

Rosnąca popularność narzędzi AI typu open source, począwszy od frameworków takich jak TensorFlow, Apache i PyTorch; na platformy społecznościowe, takie jak Hugging Face, odzwierciedla rosnące uznanie, że współpraca na bazie open source jest przyszłością rozwoju sztucznej inteligencji. Uczestnictwo w tych społecznościach i współpraca nad narzędziami pomaga organizacjom uzyskać dostęp do najlepszych narzędzi i talentów.

Przyszłość sztucznej inteligencji typu open source

Sztuczna inteligencja typu open source na nowo wyobraża sobie sposób, w jaki organizacje korporacyjne skalują się i przekształcają. Ponieważ wpływ tej technologii rozciąga się na różne branże, inspirując do powszechnego przyjęcia i głębszego zastosowania możliwości sztucznej inteligencji, oto czego organizacje mogą się spodziewać, gdy sztuczna inteligencja typu open source będzie nadal napędzać innowacje.

Postępy w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), narzędzia takie jak Hugging Face Transformers i duże modele językowe (LLM) oraz biblioteki wizji komputerowej, takie jak OpenCV, odblokują bardziej złożone i dopracowane aplikacje, takie jak bardziej wyrafinowane chatboty, zaawansowane systemy rozpoznawania obrazów, a nawet robotyka i technologie automatyzacji .

Projekty takie jak Open Assistant, asystent AI oparty na czacie typu open source, oraz GPT Engineer, generatywne narzędzie AI, które umożliwia użytkownikom tworzenie aplikacji na podstawie podpowiedzi tekstowych, zapowiadają przyszłość wszechobecnych, wysoce spersonalizowanych asystentów AI zdolnych do wykonywania skomplikowanych zadań. To przejście w kierunku interaktywnych, przyjaznych dla użytkownika rozwiązań AI sugeruje głębszą integrację sztucznej inteligencji z naszym codziennym życiem.

Chociaż sztuczna inteligencja typu open source stanowi ekscytujący rozwój technologiczny z wieloma przyszłymi zastosowaniami, obecnie wymaga starannej nawigacji i solidnego partnerstwa, aby przedsiębiorstwo mogło pomyślnie wdrożyć rozwiązania AI. Modele open source często nie dorównują najnowocześniejszym modelom i wymagają znacznego dopracowania, aby osiągnąć poziom efektywności, zaufania i bezpieczeństwa niezbędny do użytku w przedsiębiorstwach. Chociaż sztuczna inteligencja typu open source zapewnia dostępność, organizacje nadal wymagają znacznych inwestycji w zasoby obliczeniowe, infrastrukturę danych, sieci, bezpieczeństwo, narzędzia programowe i wiedzę specjalistyczną, aby skutecznie je wykorzystywać.

Wiele organizacji potrzebuje dostosowanych do indywidualnych potrzeb rozwiązań AI, których obecne narzędzia i struktury AI typu open source mogą zapewnić jedynie cień. Oceniając wpływ sztucznej inteligencji typu open source na organizacje na całym świecie, zastanów się, w jaki sposób Twoja firma może na tym skorzystać; przekonaj się, jak IBM oferuje doświadczenie i wiedzę niezbędną do zbudowania i wdrożenia niezawodnego rozwiązania AI klasy korporacyjnej.

zarabiaj więcej na temat uczenia, sprawdzania, dostrajania i wdrażania modeli sztucznej inteligencji