Cinci instrumente AI open-source de cunoscut – Blogul IBM

Inteligența artificială (AI) open-source se referă la tehnologiile AI în care codul sursă este disponibil gratuit pentru utilizare, modificare și distribuire de către oricine. Atunci când algoritmii AI, modelele pre-antrenate și seturile de date sunt disponibile pentru utilizare publică și experimentare, aplicațiile creative AI apar pe măsură ce o comunitate de entuziaști voluntari se bazează pe munca existentă și accelerează dezvoltarea de soluții practice de AI. Drept urmare, aceste tehnologii conduc adesea la cele mai bune instrumente pentru a face față provocărilor complexe în multe cazuri de utilizare a întreprinderilor.

Proiectele și bibliotecile AI open-source, disponibile gratuit pe platforme precum GitHub, alimentează inovația digitală în industrii precum sănătatea, finanțele și educația. Cadrele și instrumentele disponibile cu ușurință împuternicesc dezvoltatorii, economisind timp și permițându-le să se concentreze pe crearea de soluții personalizate pentru a îndeplini cerințele specifice ale proiectului. Folosind bibliotecile și instrumentele existente, echipele mici de dezvoltatori pot construi aplicații valoroase pentru diverse platforme precum Microsoft Windows, Linux, iOS și Android.

Diversitatea și accesibilitatea AI open-source permit un set larg de cazuri de utilizare benefice, cum ar fi protecția împotriva fraudelor în timp real, analiza imaginilor medicale, recomandări personalizate și învățare personalizată. Această disponibilitate face ca proiectele open-source și modelele AI să fie populare în rândul dezvoltatorilor, cercetătorilor și organizațiilor. Folosind AI open-source, organizațiile obțin acces efectiv la o comunitate mare și diversă de dezvoltatori care contribuie în mod constant la dezvoltarea și îmbunătățirea continuă a instrumentelor AI. Acest mediu de colaborare favorizează transparența și îmbunătățirea continuă, conducând la instrumente bogate în funcții, fiabile și modulare. În plus, neutralitatea furnizorilor AI open-source asigură că organizațiile nu sunt legate de un anumit furnizor.

În timp ce AI open-source oferă posibilități atrăgătoare, accesibilitatea sa gratuită prezintă riscuri pe care organizațiile trebuie să le navigheze cu atenție. Aprofundarea în dezvoltarea personalizată a AI fără scopuri și obiective bine definite poate duce la rezultate nealiniate, risipa de resurse și eșecul proiectului. În plus, algoritmii părtinitori pot produce rezultate inutilizabile și pot perpetua ipoteze dăunătoare. Natura ușor disponibilă a IA open-source ridică, de asemenea, preocupări de securitate; actorii rău intenționați ar putea folosi aceleași instrumente pentru a manipula rezultatele sau pentru a crea conținut dăunător.

Datele părtinitoare de antrenament pot duce la rezultate discriminatorii, în timp ce deriva de date poate face modelele ineficiente, iar erorile de etichetare pot duce la modele nesigure. Întreprinderile își pot expune părțile interesate la riscuri atunci când folosesc tehnologii pe care nu le-au construit intern. Aceste probleme evidențiază necesitatea unei analize atente și a unei implementări responsabile a IA cu sursă deschisă.

În momentul în care scriu acest articol, giganții tehnologiei sunt împărțit în păreri despre subiect (acest link se află în afara IBM). Prin Alianța AI, companii precum Meta și IBM pledează pentru IA open-source, punând accent pe schimbul științific deschis și inovația. În schimb, Google, Microsoft și OpenAI sunt în favoarea unei abordări închise, invocând îngrijorări legate de siguranța și utilizarea greșită a AI. Guverne precum SUA și UE explorează modalități de a echilibra inovația cu preocupările de securitate și etică.

Puterea transformatoare a IA open-source

În ciuda riscurilor, IA open-source continuă să crească în popularitate. Mulți dezvoltatori aleg cadre AI open-source în locul API-urilor și software-ului proprietar. In conformitate cu Raportul 2023 privind starea surselor deschise (această legătură se află în afara IBM), 80% dintre respondenții la sondaj au raportat o utilizare crescută a software-ului open-source în ultimul an, 41% indicând o creștere „semnificativă”.

Pe măsură ce IA cu sursă deschisă devine din ce în ce mai utilizată în rândul dezvoltatorilor și cercetătorilor, în principal datorită investițiilor giganților tehnologici, organizațiile vor culege roadele și vor avea acces la tehnologiile AI transformatoare.

În domeniul sănătății, IBM Watson Health utilizează TensorFlow pentru analiza imaginilor medicale, proceduri de diagnosticare îmbunătățite și medicină mai personalizată. Athena de la JP Morgan folosește IA open-source bazată pe Python pentru a inova gestionarea riscurilor. Amazon integrează AI open-source pentru a-și perfecționa sistemele de recomandare, pentru a eficientiza operațiunile din depozit și pentru a îmbunătăți AI Alexa. În mod similar, platformele educaționale online precum Coursera și edX folosesc AI open-source pentru a personaliza experiențele de învățare, pentru a adapta recomandări de conținut și pentru a automatiza sistemele de notare.

Ca să nu mai vorbim de numeroasele aplicații și servicii media, inclusiv companii precum Netflix și Spotify, care îmbină AI open-source cu soluții proprietare, folosind biblioteci de învățare automată precum TensorFlow sau PyTorch pentru a îmbunătăți recomandările și a crește performanța.

Cinci instrumente AI open-source de cunoscut

Următoarele cadre AI open-source oferă inovație, încurajează colaborarea și oferă oportunități de învățare în diverse discipline. Sunt mai mult decât unelte; fiecare le încredințează utilizatorilor, de la novice până la expert, capacitatea de a valorifica potențialul masiv al AI.

• TensorFlow este un cadru de învățare flexibil și extensibil care acceptă limbaje de programare precum Python și Javascript. TensorFlow permite programatorilor să construiască și să implementeze modele de învățare automată pe diverse platforme și dispozitive. Suportul solid al comunității și biblioteca extinsă de modele și instrumente pre-construite simplifică procesul de dezvoltare, facilitând începătorilor și practicienilor experimentați să inoveze și să experimenteze cu AI.

• PyTorch este un cadru AI open-source care oferă o interfață intuitivă care permite o depanare mai ușoară și o abordare mai flexibilă a construirii modelelor de învățare profundă. Integrarea sa puternică cu bibliotecile Python și suportul pentru accelerarea GPU asigură instruirea și experimentarea eficientă a modelului. Este o alegere populară în rândul cercetătorilor și dezvoltatorilor pentru crearea de prototipuri de dezvoltare rapidă a software-ului și cercetarea AI și a învățării profunde.

• Keras, o bibliotecă de rețele neuronale open-source scrisă în Python, este cunoscută pentru ușurința de utilizare și modularitatea sa, permițând prototiparea simplă și rapidă a modelelor de învățare profundă. Se remarcă prin API-ul său de nivel înalt, care este intuitiv pentru începători, rămânând în același timp flexibil și puternic pentru utilizatorii avansați, ceea ce îl face o alegere populară pentru scopuri educaționale și sarcini complexe de învățare profundă.

• Scikit-learn este o bibliotecă Python open-source puternică pentru învățarea automată și analiza predictivă a datelor. Oferind algoritmi de învățare scalabili, supravegheați și nesupravegheați, a jucat un rol esențial în sistemele AI ale companiilor importante precum JP Morgan și Spotify. Configurația sa simplă, componentele reutilizabile și comunitatea mare și activă îl fac accesibil și eficient pentru extragerea și analiza datelor în diverse contexte.

• OpenCV este o bibliotecă de funcții de programare cu capabilități complete de viziune computerizată, performanță în timp real, comunitate mare și compatibilitate cu platformele, ceea ce o face alegerea ideală pentru organizațiile care doresc să automatizeze sarcini, să analizeze date vizuale și să construiască soluții inovatoare. Scalabilitatea sa îi permite să crească odată cu nevoile organizaționale, făcându-l potrivit pentru startup-uri și întreprinderi mari.

Popularitatea crescândă a instrumentelor AI open-source, din cadre precum TensorFlow, Apache și PyTorch; către platforme comunitare precum Hugging Face, reflectă o recunoaștere tot mai mare a faptului că colaborarea open-source este viitorul dezvoltării AI. Participarea la aceste comunități și colaborarea la instrumente ajută organizațiile să aibă acces la cele mai bune instrumente și talent.

Viitorul AI open-source

AI cu sursă deschisă reimaginează modul în care organizațiile întreprinderilor se extind și se transformă. Pe măsură ce influența tehnologiei se extinde peste industrii, inspirând adoptarea pe scară largă și o aplicare mai profundă a capabilităților AI, iată ce pot aștepta organizațiile, deoarece AI open-source continuă să stimuleze inovația.

Progresele în procesarea limbajului natural (NLP), instrumente precum Hugging Face Transformers și modele de limbaj mari (LLM) și biblioteci de viziune computerizată precum OpenCV vor debloca aplicații mai complexe și mai nuanțate, cum ar fi chatbot-uri mai sofisticate, sisteme avansate de recunoaștere a imaginilor și chiar tehnologii robotice și de automatizare. .

Proiecte precum Open Assistant, asistentul AI cu sursă deschisă bazat pe chat și GPT Engineer, un instrument AI generativ care permite utilizatorilor să creeze aplicații din mesaje text, prefigurează viitorul asistenților AI omniprezenti, foarte personalizați, capabili să gestioneze sarcini complicate. Această trecere către soluții AI interactive și ușor de utilizat sugerează o integrare mai profundă a AI în viața noastră de zi cu zi.

În timp ce AI cu sursă deschisă este o dezvoltare tehnologică interesantă cu multe aplicații viitoare, în prezent necesită o navigare atentă și un parteneriat solid pentru ca o întreprindere să adopte soluții AI cu succes. Modelele cu sursă deschisă sunt adesea insuficiente pentru modelele de ultimă generație și necesită o reglare fină substanțială pentru a atinge nivelul de eficacitate, încredere și siguranță necesar pentru utilizarea întreprinderii. În timp ce AI open-source oferă accesibilitate, organizațiile necesită în continuare investiții semnificative în resurse de calcul, infrastructură de date, rețele, securitate, instrumente software și expertiză pentru a le utiliza în mod eficient.

Multe organizații au nevoie de soluții AI personalizate pe care instrumentele și cadrele AI open-source actuale le pot oferi doar o umbră. În timp ce evaluați impactul AI-urilor open-source asupra organizațiilor din întreaga lume, luați în considerare modul în care afacerea dvs. poate profita; explorați modul în care IBM oferă experiența și expertiza necesare pentru a construi și implementa o soluție AI fiabilă, de nivel enterprise.

câștigați mai multe despre cum să antrenați, validați, reglați și implementați modele AI