Cinco ferramentas de IA de código aberto para conhecer – IBM Blog

Inteligência artificial (IA) de código aberto refere-se a tecnologias de IA em que o código-fonte está disponível gratuitamente para qualquer pessoa usar, modificar e distribuir. Quando algoritmos de IA, modelos pré-treinados e conjuntos de dados estão disponíveis para uso público e experimentação, aplicações criativas de IA emergem à medida que uma comunidade de entusiastas voluntários se baseia no trabalho existente e acelera o desenvolvimento de soluções práticas de IA. Como resultado, essas tecnologias muitas vezes resultam nas melhores ferramentas para lidar com desafios complexos em muitos casos de uso empresarial.

Projetos e bibliotecas de IA de código aberto, disponíveis gratuitamente em plataformas como o GitHub, alimentam a inovação digital em setores como saúde, finanças e educação. Estruturas e ferramentas prontamente disponíveis capacitam os desenvolvedores, economizando tempo e permitindo que eles se concentrem na criação de soluções personalizadas para atender aos requisitos específicos do projeto. Aproveitando as bibliotecas e ferramentas existentes, pequenas equipes de desenvolvedores podem criar aplicativos valiosos para diversas plataformas, como Microsoft Windows, Linux, iOS e Android.

A diversidade e a acessibilidade da IA ​​de código aberto permitem um amplo conjunto de casos de uso benéficos, como proteção contra fraudes em tempo real, análise de imagens médicas, recomendações personalizadas e aprendizagem personalizada. Esta disponibilidade torna os projetos de código aberto e modelos de IA populares entre desenvolvedores, pesquisadores e organizações. Ao usar IA de código aberto, as organizações obtêm efetivamente acesso a uma comunidade grande e diversificada de desenvolvedores que contribuem constantemente para o desenvolvimento e melhoria contínuos das ferramentas de IA. Este ambiente colaborativo promove a transparência e a melhoria contínua, levando a ferramentas modulares, confiáveis ​​e ricas em recursos. Além disso, a neutralidade do fornecedor da IA ​​de código aberto garante que as organizações não estejam vinculadas a um fornecedor específico.

Embora a IA de código aberto ofereça possibilidades atraentes, a sua acessibilidade gratuita apresenta riscos que as organizações devem navegar com cuidado. Aprofundar-se no desenvolvimento de IA personalizada sem metas e objetivos bem definidos pode levar a resultados desalinhados, desperdício de recursos e fracasso do projeto. Além disso, algoritmos tendenciosos podem produzir resultados inutilizáveis ​​e perpetuar suposições prejudiciais. A natureza prontamente disponível da IA ​​de código aberto também levanta preocupações de segurança; atores mal-intencionados poderiam aproveitar as mesmas ferramentas para manipular resultados ou criar conteúdo prejudicial.

Dados de treinamento tendenciosos podem levar a resultados discriminatórios, enquanto o desvio de dados pode tornar os modelos ineficazes e erros de rotulagem podem levar a modelos não confiáveis. As empresas podem expor as suas partes interessadas a riscos quando utilizam tecnologias que não desenvolveram internamente. Estas questões realçam a necessidade de uma consideração cuidadosa e de uma implementação responsável da IA ​​de código aberto.

No momento em que este livro foi escrito, os gigantes da tecnologia estavam dividido em opinião sobre o tópico (este link reside fora da IBM). Através da AI Alliance, empresas como a Meta e a IBM defendem a IA de código aberto, enfatizando o intercâmbio científico aberto e a inovação. Em contraste, Google, Microsoft e OpenAI favorecem uma abordagem fechada, citando preocupações sobre a segurança e o uso indevido da IA. Governos como os dos EUA e da UE estão a explorar formas de equilibrar a inovação com preocupações éticas e de segurança.

O poder transformador da IA ​​de código aberto

Apesar dos riscos, a popularidade da IA ​​de código aberto continua a crescer. Muitos desenvolvedores estão escolhendo estruturas de IA de código aberto em vez de APIs e softwares proprietários. De acordo com Relatório sobre o estado do código aberto de 2023 (este link reside fora da IBM), notáveis ​​80% dos entrevistados relataram um aumento no uso de software de código aberto durante o ano passado, com 41% indicando um aumento “significativo”.

À medida que a IA de código aberto se torna mais amplamente utilizada entre desenvolvedores e investigadores, principalmente devido aos investimentos de gigantes tecnológicos, as organizações podem colher os frutos e obter acesso a tecnologias transformadoras de IA.

Na área da saúde, o IBM Watson Health usa o TensorFlow para análise de imagens médicas, procedimentos de diagnóstico aprimorados e medicina mais personalizada. Athena, do JP Morgan, usa IA de código aberto baseada em Python para inovar o gerenciamento de riscos. A Amazon integra IA de código aberto para refinar seus sistemas de recomendação, agilizar as operações de warehouse e aprimorar a Alexa AI. Da mesma forma, plataformas educacionais online como Coursera e edX usam IA de código aberto para personalizar experiências de aprendizagem, adaptar recomendações de conteúdo e automatizar sistemas de avaliação.

Sem mencionar as inúmeras aplicações e serviços de mídia, incluindo empresas como Netflix e Spotify, que mesclam IA de código aberto com soluções proprietárias, empregando bibliotecas de aprendizado de máquina como TensorFlow ou PyTorch para aprimorar recomendações e aumentar o desempenho.

Cinco ferramentas de IA de código aberto para conhecer

As seguintes estruturas de IA de código aberto oferecem inovação, promovem a colaboração e proporcionam oportunidades de aprendizagem em várias disciplinas. São mais do que ferramentas; cada um confia aos usuários, do novato ao especialista, a capacidade de aproveitar o enorme potencial da IA.

• TensorFlow é uma estrutura de aprendizagem flexível e extensível que oferece suporte a linguagens de programação como Python e Javascript. O TensorFlow permite que os programadores construam e implantem modelos de aprendizado de máquina em várias plataformas e dispositivos. Seu robusto suporte comunitário e extensa biblioteca de modelos e ferramentas pré-construídos agilizam o processo de desenvolvimento, tornando mais fácil para iniciantes e profissionais experientes inovarem e experimentarem IA.

• PyTorch é uma estrutura de IA de código aberto que oferece uma interface intuitiva que permite uma depuração mais fácil e uma abordagem mais flexível para a construção de modelos de aprendizado profundo. Sua forte integração com bibliotecas Python e suporte para aceleração de GPU garantem treinamento e experimentação eficientes de modelos. É uma escolha popular entre pesquisadores e desenvolvedores para prototipagem rápida de desenvolvimento de software e pesquisa de IA e aprendizado profundo.

• Keras, uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python, é conhecida por sua facilidade de uso e modularidade, permitindo a prototipagem fácil e rápida de modelos de aprendizado profundo. Ele se destaca por sua API de alto nível, que é intuitiva para iniciantes, mas permanece flexível e poderosa para usuários avançados, tornando-o uma escolha popular para fins educacionais e tarefas complexas de aprendizado profundo.

• Scikit-learn é uma poderosa biblioteca Python de código aberto para aprendizado de máquina e análise preditiva de dados. Fornecendo algoritmos de aprendizagem escalonáveis, supervisionados e não supervisionados, tem sido fundamental nos sistemas de IA de grandes empresas como JP Morgan e Spotify. Sua configuração simples, componentes reutilizáveis ​​e comunidade grande e ativa tornam-no acessível e eficiente para mineração e análise de dados em vários contextos.

• OpenCV é uma biblioteca de funções de programação com recursos abrangentes de visão computacional, desempenho em tempo real, grande comunidade e compatibilidade de plataforma, tornando-a a escolha ideal para organizações que buscam automatizar tarefas, analisar dados visuais e construir soluções inovadoras. Sua escalabilidade permite crescer de acordo com as necessidades organizacionais, tornando-o adequado para startups e grandes empresas.

A crescente popularidade de ferramentas de IA de código aberto, de estruturas como TensorFlow, Apache e PyTorch; para plataformas comunitárias como Hugging Face, reflete um reconhecimento crescente de que a colaboração de código aberto é o futuro do desenvolvimento de IA. A participação nessas comunidades e a colaboração nas ferramentas ajudam as organizações a obter acesso às melhores ferramentas e talentos.

O futuro da IA ​​de código aberto

A IA de código aberto reimagina a forma como as organizações empresariais escalam e se transformam. À medida que a influência da tecnologia se estende a todos os setores, inspirando a adoção generalizada e uma aplicação mais profunda dos recursos de IA, eis o que as organizações podem esperar à medida que a IA de código aberto continua a impulsionar a inovação.

Avanços no processamento de linguagem natural (PNL), ferramentas como Hugging Face Transformers e grandes modelos de linguagem (LLMs) e bibliotecas de visão computacional como OpenCV irão desbloquear aplicações mais complexas e diferenciadas, como chatbots mais sofisticados, sistemas avançados de reconhecimento de imagem e até robótica e tecnologias de automação .

Projetos como o Open Assistant, o assistente de IA baseado em chat de código aberto, e o GPT Engineer, uma ferramenta generativa de IA que permite aos usuários criar aplicativos a partir de prompts de texto, prenunciam o futuro de assistentes de IA onipresentes e altamente personalizados, capazes de lidar com tarefas complexas. Esta mudança para soluções de IA interativas e fáceis de utilizar sugere uma integração mais profunda da IA ​​nas nossas vidas quotidianas.

Embora a IA de código aberto seja um desenvolvimento tecnológico estimulante com muitas aplicações futuras, atualmente requer uma navegação cuidadosa e uma parceria sólida para que uma empresa adote soluções de IA com sucesso. Os modelos de código aberto muitas vezes ficam aquém dos modelos de última geração e exigem ajustes substanciais para atingir o nível de eficácia, confiança e segurança necessários para uso empresarial. Embora a IA de código aberto ofereça acessibilidade, as organizações ainda exigem investimentos significativos em recursos computacionais, infraestrutura de dados, redes, segurança, ferramentas de software e conhecimentos especializados para utilizá-los de forma eficaz.

Muitas organizações precisam de soluções de IA personalizadas, das quais as atuais ferramentas e estruturas de IA de código aberto só podem fornecer uma sombra. Ao avaliar o impacto das IAs de código aberto nas organizações em todo o mundo, considere como sua empresa pode tirar vantagem; explore como a IBM oferece a experiência e o conhecimento necessários para construir e implementar uma solução de IA confiável e de nível empresarial.

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