Пять инструментов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, о которых стоит знать – Блог IBM

Искусственный интеллект (ИИ) с открытым исходным кодом относится к технологиям ИИ, исходный код которых доступен для свободного использования, изменения и распространения. Когда алгоритмы ИИ, предварительно обученные модели и наборы данных становятся доступными для публичного использования и экспериментов, появляются творческие приложения ИИ, поскольку сообщество добровольцев-энтузиастов опирается на существующую работу и ускоряет разработку практических решений ИИ. В результате эти технологии нередко приводят к созданию лучших инструментов для решения сложных задач во многих случаях корпоративного использования.

Проекты и библиотеки искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, свободно доступные на таких платформах, как GitHub, способствуют цифровым инновациям в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и образование. Легкодоступные платформы и инструменты расширяют возможности разработчиков, экономя время и позволяя им сосредоточиться на создании индивидуальных решений, отвечающих конкретным требованиям проекта. Используя существующие библиотеки и инструменты, небольшие группы разработчиков могут создавать ценные приложения для различных платформ, таких как Microsoft Windows, Linux, iOS и Android.

Разнообразие и доступность искусственного интеллекта с открытым исходным кодом позволяют реализовать широкий спектр полезных вариантов использования, таких как защита от мошенничества в режиме реального времени, анализ медицинских изображений, персонализированные рекомендации и индивидуальное обучение. Эта доступность делает проекты с открытым исходным кодом и модели искусственного интеллекта популярными среди разработчиков, исследователей и организаций. Используя ИИ с открытым исходным кодом, организации фактически получают доступ к большому и разнообразному сообществу разработчиков, которые постоянно вносят свой вклад в постоянное развитие и улучшение инструментов ИИ. Такая среда совместной работы способствует прозрачности и постоянному совершенствованию, что приводит к созданию многофункциональных, надежных и модульных инструментов. Кроме того, нейтральность ИИ с открытым исходным кодом к поставщикам гарантирует, что организации не привязаны к конкретному поставщику.

Хотя ИИ с открытым исходным кодом предлагает заманчивые возможности, его свободный доступ создает риски, с которыми организациям следует обращаться осторожно. Углубление разработки индивидуального ИИ без четко определенных целей и задач может привести к несогласованным результатам, напрасной трате ресурсов и провалу проекта. Кроме того, предвзятые алгоритмы могут давать непригодные для использования результаты и закреплять вредные предположения. Легкодоступность ИИ с открытым исходным кодом также вызывает проблемы безопасности; Злоумышленники могут использовать те же инструменты для манипулирования результатами или создания вредоносного контента.

Предвзятые данные обучения могут привести к дискриминационным результатам, в то время как дрейф данных может сделать модели неэффективными, а ошибки маркировки могут привести к ненадежным моделям. Предприятия могут подвергнуть риску своих заинтересованных сторон, если они используют технологии, которые они не создавали собственными силами. Эти проблемы подчеркивают необходимость тщательного рассмотрения и ответственного внедрения ИИ с открытым исходным кодом.

На момент написания этой статьи технологические гиганты разделились во мнениях по этой теме (эта ссылка находится за пределами IBM). Через AI Alliance такие компании, как Meta и IBM, выступают за ИИ с открытым исходным кодом, подчеркивая открытый научный обмен и инновации. Напротив, Google, Microsoft и OpenAI выступают за закрытый подход, ссылаясь на опасения по поводу безопасности и неправильного использования ИИ. Такие правительства, как США и ЕС, изучают способы сбалансировать инновации с проблемами безопасности и этики.

Преобразующая сила искусственного интеллекта с открытым исходным кодом

Несмотря на риски, популярность искусственного интеллекта с открытым исходным кодом продолжает расти. Многие разработчики предпочитают платформы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом проприетарным API и программному обеспечению. Согласно Отчет о состоянии открытого исходного кода за 2023 год (эта ссылка находится за пределами IBM), примечательные 80% респондентов опроса сообщили об увеличении использования программного обеспечения с открытым исходным кодом за последний год, причем 41% указали на «значительный» рост.

Поскольку ИИ с открытым исходным кодом становится все более широко используемым среди разработчиков и исследователей, в первую очередь благодаря инвестициям технологических гигантов, организации могут пожинать плоды и получать доступ к преобразующим технологиям ИИ.

В сфере здравоохранения IBM Watson Health использует TensorFlow для анализа медицинских изображений, расширенных диагностических процедур и более персонализированной медицины. Athena компании JP Morgan использует искусственный интеллект с открытым исходным кодом на основе Python для инновационного управления рисками. Amazon интегрирует искусственный интеллект с открытым исходным кодом для совершенствования своих систем рекомендаций, оптимизации складских операций и улучшения искусственного интеллекта Alexa. Аналогичным образом образовательные онлайн-платформы, такие как Coursera и edX, используют искусственный интеллект с открытым исходным кодом для персонализации процесса обучения, адаптации рекомендаций по содержанию и автоматизации систем оценивания.

Не говоря уже о многочисленных приложениях и медиа-сервисах, включая такие компании, как Netflix и Spotify, которые объединяют искусственный интеллект с открытым исходным кодом с собственными решениями, используя библиотеки машинного обучения, такие как TensorFlow или PyTorch, для улучшения рекомендаций и повышения производительности.

Пять инструментов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которые стоит знать

Следующие платформы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом предлагают инновации, способствуют сотрудничеству и предоставляют возможности обучения в различных дисциплинах. Они больше, чем инструменты; каждый из них предоставляет пользователям, от новичка до эксперта, возможность использовать огромный потенциал ИИ.

• TensorFlow — это гибкая расширяемая среда обучения, поддерживающая такие языки программирования, как Python и Javascript. TensorFlow позволяет программистам создавать и развертывать модели машинного обучения на различных платформах и устройствах. Его надежная поддержка сообщества и обширная библиотека готовых моделей и инструментов упрощают процесс разработки, облегчая новичкам и опытным практикам внедрение инноваций и экспериментирование с ИИ.

• PyTorch — это платформа искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, предлагающая интуитивно понятный интерфейс, который упрощает отладку и обеспечивает более гибкий подход к построению моделей глубокого обучения. Его тесная интеграция с библиотеками Python и поддержка ускорения графического процессора обеспечивают эффективное обучение моделей и экспериментирование. Это популярный выбор среди исследователей и разработчиков для быстрой разработки прототипов программного обеспечения, а также исследований в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.

• Keras, библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Python, известна своим удобством для пользователя и модульностью, позволяющей легко и быстро создавать прототипы моделей глубокого обучения. Он выделяется своим высокоуровневым API, который интуитивно понятен для новичков, но остается гибким и мощным для опытных пользователей, что делает его популярным выбором для образовательных целей и сложных задач глубокого обучения.

• Scikit-learn — мощная библиотека Python с открытым исходным кодом для машинного обучения и прогнозного анализа данных. Предоставляя масштабируемые алгоритмы контролируемого и неконтролируемого обучения, он сыграл важную роль в системах искусственного интеллекта таких крупных компаний, как JP Morgan и Spotify. Простая настройка, повторно используемые компоненты и большое активное сообщество делают его доступным и эффективным для интеллектуального анализа и анализа данных в различных контекстах.

• OpenCV — это библиотека функций программирования с комплексными возможностями компьютерного зрения, производительностью в реальном времени, совместимостью с широким сообществом и платформами, что делает ее идеальным выбором для организаций, стремящихся автоматизировать задачи, анализировать визуальные данные и создавать инновационные решения. Его масштабируемость позволяет ему расти вместе с потребностями организации, что делает его подходящим для стартапов и крупных предприятий.

Растущая популярность инструментов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, таких как TensorFlow, Apache и PyTorch; к общественным платформам, таким как Hugging Face, отражает растущее признание того, что сотрудничество с открытым исходным кодом — это будущее разработки ИИ. Участие в этих сообществах и сотрудничество в разработке инструментов помогают организациям получить доступ к лучшим инструментам и талантам.

Будущее искусственного интеллекта с открытым исходным кодом

ИИ с открытым исходным кодом переосмысливает способы масштабирования и трансформации корпоративных организаций. Поскольку влияние технологии распространяется на все отрасли, стимулируя широкое внедрение и более глубокое применение возможностей ИИ, вот на что могут рассчитывать организации, поскольку ИИ с открытым исходным кодом продолжает стимулировать инновации.

Достижения в области обработки естественного языка (NLP), такие инструменты, как Hugging Face Transformers и большие языковые модели (LLM), а также библиотеки компьютерного зрения, такие как OpenCV, откроют доступ к более сложным и тонким приложениям, таким как более сложные чат-боты, передовые системы распознавания изображений и даже технологии робототехники и автоматизации. .

Такие проекты, как Open Assistant, ИИ-помощник с открытым исходным кодом на основе чата, и GPT Engineer, генеративный инструмент ИИ, который позволяет пользователям создавать приложения из текстовых подсказок, предвещают будущее вездесущих, высоко персонализированных ИИ-помощников, способных выполнять сложные задачи. Этот переход к интерактивным, удобным для пользователя решениям на базе искусственного интеллекта предполагает более глубокую интеграцию искусственного интеллекта в нашу повседневную жизнь.

Хотя искусственный интеллект с открытым исходным кодом представляет собой захватывающую технологическую разработку со многими будущими приложениями, в настоящее время он требует тщательной навигации и прочного партнерства, чтобы предприятие могло успешно внедрить решения искусственного интеллекта. Модели с открытым исходным кодом часто не соответствуют современным моделям и требуют существенной доработки для достижения уровня эффективности, доверия и безопасности, необходимого для корпоративного использования. Хотя искусственный интеллект с открытым исходным кодом обеспечивает доступность, организациям по-прежнему требуются значительные инвестиции в вычислительные ресурсы, инфраструктуру данных, сети, безопасность, программные инструменты и опыт для их эффективного использования.

Многим организациям нужны индивидуальные решения ИИ, которые существующие инструменты и платформы ИИ с открытым исходным кодом могут обеспечить лишь тень. Оценивая влияние ИИ с открытым исходным кодом на организации по всему миру, подумайте, какие преимущества может получить ваш бизнес; узнайте, как IBM предлагает опыт и знания, необходимые для создания и развертывания надежного решения искусственного интеллекта корпоративного уровня.

узнайте больше о том, как обучать, проверять, настраивать и развертывать модели ИИ