Pet odprtokodnih orodij AI, ki jih morate poznati – IBM-ov blog

Odprtokodna umetna inteligenca (AI) se nanaša na tehnologije AI, kjer je izvorna koda prosto dostopna vsem, ki jo lahko uporabljajo, spreminjajo in distribuirajo. Ko so algoritmi umetne inteligence, predhodno usposobljeni modeli in nabori podatkov na voljo za javno uporabo in eksperimentiranje, se pojavijo ustvarjalne aplikacije umetne inteligence, saj skupnost prostovoljnih navdušencev gradi na obstoječem delu in pospešuje razvoj praktičnih rešitev umetne inteligence. Posledično te tehnologije pogosto vodijo do najboljših orodij za obvladovanje kompleksnih izzivov v številnih primerih uporabe v podjetjih.

Odprtokodni projekti in knjižnice AI, ki so prosto dostopni na platformah, kot je GitHub, spodbujajo digitalne inovacije v panogah, kot so zdravstvo, finance in izobraževanje. Takoj dostopni okviri in orodja opolnomočijo razvijalce, saj prihranijo čas in jim omogočijo, da se osredotočijo na ustvarjanje prilagojenih rešitev za izpolnjevanje specifičnih projektnih zahtev. Z uporabo obstoječih knjižnic in orodij lahko majhne skupine razvijalcev izdelajo dragocene aplikacije za različne platforme, kot so Microsoft Windows, Linux, iOS in Android.

Raznolikost in dostopnost odprtokodnega umetne inteligence omogočata širok nabor koristnih primerov uporabe, kot so zaščita pred goljufijami v realnem času, analiza medicinskih slik, prilagojena priporočila in prilagojeno učenje. Zaradi te razpoložljivosti so odprtokodni projekti in modeli AI priljubljeni pri razvijalcih, raziskovalcih in organizacijah. Z uporabo odprtokodne umetne inteligence organizacije učinkovito pridobijo dostop do velike, raznolike skupnosti razvijalcev, ki nenehno prispevajo k stalnemu razvoju in izboljšavam orodij umetne inteligence. To okolje za sodelovanje spodbuja preglednost in stalne izboljšave, kar vodi do funkcijsko bogatih, zanesljivih in modularnih orodij. Poleg tega nevtralnost odprtokodnega umetne inteligence do prodajalca zagotavlja, da organizacije niso vezane na določenega prodajalca.

Medtem ko odprtokodna umetna inteligenca ponuja vabljive možnosti, njena brezplačna dostopnost predstavlja tveganja, ki jih morajo organizacije obravnavati previdno. Poglabljanje v razvoj umetne inteligence po meri brez dobro opredeljenih ciljev lahko privede do neusklajenih rezultatov, izgubljenih virov in neuspeha projekta. Poleg tega lahko pristranski algoritmi povzročijo neuporabne rezultate in ohranjajo škodljive predpostavke. Zlahka dostopna narava odprtokodne umetne inteligence vzbuja tudi pomisleke glede varnosti; zlonamerni akterji bi lahko uporabili ista orodja za manipulacijo rezultatov ali ustvarjanje škodljive vsebine.

Pristranski podatki o usposabljanju lahko privedejo do diskriminatornih rezultatov, medtem ko lahko zamik podatkov povzroči neučinkovitost modelov, napake pri označevanju pa lahko povzročijo nezanesljive modele. Podjetja lahko svoje deležnike izpostavijo tveganju, ko uporabljajo tehnologije, ki jih niso zgradila sama. Ta vprašanja poudarjajo potrebo po skrbnem premisleku in odgovornem izvajanju odprtokodne umetne inteligence.

Od tega pisanja so tehnološki velikani razdeljeni v mnenju o temi (ta povezava je zunaj IBM-a). Preko združenja AI Alliance podjetja, kot sta Meta in IBM, zagovarjajo odprtokodno umetno inteligenco, s poudarkom na odprti znanstveni izmenjavi in ​​inovacijah. Nasprotno pa Google, Microsoft in OpenAI dajejo prednost zaprtemu pristopu, pri čemer navajajo pomisleke glede varnosti in zlorabe umetne inteligence. Vlade, kot sta ZDA in EU, iščejo načine za uravnoteženje inovacij z varnostnimi in etičnimi vprašanji.

Transformativna moč odprtokodnega umetne inteligence

Kljub tveganjem priljubljenost odprtokodne umetne inteligence še naprej narašča. Številni razvijalci izberejo odprtokodna ogrodja AI namesto lastniških API-jev in programske opreme. Glede na Poročilo o stanju odprtokodnosti za leto 2023 (ta povezava je zunaj IBM-a), je opaznih 80 % anketirancev poročalo o večji uporabi odprtokodne programske opreme v zadnjem letu, pri čemer jih je 41 % navedlo "pomembno" povečanje.

Ker se odprtokodna umetna inteligenca vse bolj uporablja med razvijalci in raziskovalci, predvsem zaradi naložb tehnoloških velikanov, bodo organizacije lahko požele koristi in pridobile dostop do transformativnih tehnologij umetne inteligence.

V zdravstvu IBM Watson Health uporablja TensorFlow za analizo medicinske slike, izboljšane diagnostične postopke in bolj personalizirano medicino. Athena JP Morgan uporablja odprtokodno umetno inteligenco, ki temelji na Pythonu, za inovacije pri upravljanju tveganj. Amazon integrira odprtokodno umetno inteligenco, da bi izboljšal svoje sisteme priporočil, racionaliziral skladiščne operacije in izboljšal umetno inteligenco Alexa. Podobno spletne izobraževalne platforme, kot sta Coursera in edX, uporabljajo odprtokodno umetno inteligenco za personalizacijo učnih izkušenj, prilagajanje vsebinskih priporočil in avtomatizacijo sistemov ocenjevanja.

Da ne omenjamo številnih aplikacij in medijskih storitev, vključno s podjetji, kot sta Netflix in Spotify, ki združujejo odprtokodno umetno inteligenco z lastniškimi rešitvami in uporabljajo knjižnice strojnega učenja, kot sta TensorFlow ali PyTorch, za izboljšanje priporočil in povečanje učinkovitosti.

Pet odprtokodnih orodij AI, ki jih morate poznati

Naslednji odprtokodni okviri umetne inteligence ponujajo inovacije, spodbujajo sodelovanje in ponujajo priložnosti za učenje v različnih disciplinah. So več kot orodje; vsak uporabnikom, od začetnika do strokovnjaka, zaupa možnost izkoriščanja ogromnega potenciala umetne inteligence.

• TensorFlow je prilagodljiv, razširljiv učni okvir, ki podpira programske jezike, kot sta Python in Javascript. TensorFlow programerjem omogoča izdelavo in uvajanje modelov strojnega učenja na različnih platformah in napravah. Njegova robustna podpora skupnosti in obsežna knjižnica vnaprej pripravljenih modelov in orodij poenostavljata razvojni proces, kar začetnikom in izkušenim praktikom olajša inovacije in eksperimentiranje z umetno inteligenco.

• PyTorch je odprtokodno ogrodje AI, ki ponuja intuitiven vmesnik, ki omogoča lažje odpravljanje napak in bolj prilagodljiv pristop k gradnji modelov globokega učenja. Njegova močna integracija s knjižnicami Python in podpora za pospeševanje GPE zagotavljata učinkovito usposabljanje in eksperimentiranje modelov. Je priljubljena izbira med raziskovalci in razvijalci za hitro izdelavo prototipov programske opreme in AI ter raziskovanje globokega učenja.

• Keras, odprtokodna knjižnica nevronske mreže, napisana v Pythonu, je znana po svoji prijaznosti do uporabnika in modularnosti, kar omogoča preprosto in hitro izdelavo prototipov modelov globokega učenja. Izstopa po API-ju na visoki ravni, ki je intuitiven za začetnike, hkrati pa ostaja prilagodljiv in zmogljiv za napredne uporabnike, zaradi česar je priljubljena izbira za izobraževalne namene in zapletene naloge poglobljenega učenja.

• Scikit-learn je zmogljiva odprtokodna knjižnica Python za strojno učenje in napovedno analizo podatkov. Z zagotavljanjem razširljivih algoritmov za nadzorovano in nenadzorovano učenje je bil ključnega pomena v sistemih AI velikih podjetij, kot sta JP Morgan in Spotify. Njegova preprosta nastavitev, komponente za večkratno uporabo in velika aktivna skupnost omogočajo dostopnost in učinkovitost za podatkovno rudarjenje in analizo v različnih kontekstih.

• OpenCV je knjižnica programskih funkcij s celovitimi zmogljivostmi računalniškega vida, zmogljivostjo v realnem času, združljivostjo z veliko skupnostjo in platformo, zaradi česar je idealna izbira za organizacije, ki želijo avtomatizirati naloge, analizirati vizualne podatke in graditi inovativne rešitve. Njegova razširljivost mu omogoča rast z organizacijskimi potrebami, zaradi česar je primeren za startupe in velika podjetja.

Naraščajoča priljubljenost odprtokodnih orodij AI, od ogrodij, kot so TensorFlow, Apache in PyTorch; platformam skupnosti, kot je Hugging Face, odraža vse večje spoznanje, da je odprtokodno sodelovanje prihodnost razvoja umetne inteligence. Sodelovanje v teh skupnostih in sodelovanje pri orodjih pomaga organizacijam pri dostopu do najboljših orodij in talentov.

Prihodnost odprtokodne umetne inteligence

Odprtokodni AI na novo predstavlja, kako se podjetniške organizacije širijo in preoblikujejo. Ker se vpliv tehnologije širi po panogah, kar navdihuje široko sprejetje in globljo uporabo zmogljivosti umetne inteligence, je to, česar se lahko organizacije veselijo, saj odprtokodna umetna inteligenca še naprej spodbuja inovacije.

Napredek pri obdelavi naravnega jezika (NLP), orodja, kot so Hugging Face Transformers in veliki jezikovni modeli (LLM) ter knjižnice računalniškega vida, kot je OpenCV, bodo odklenili bolj zapletene in niansirane aplikacije, kot so bolj sofisticirani chatboti, napredni sistemi za prepoznavanje slik in celo tehnologije robotike in avtomatizacije. .

Projekti, kot sta Open Assistant, odprtokodni pomočnik AI, ki temelji na klepetu, in GPT Engineer, generativno orodje AI, ki uporabnikom omogoča ustvarjanje aplikacij iz besedilnih pozivov, napovedujejo prihodnost vseprisotnih, visoko personaliziranih pomočnikov AI, ki so sposobni obvladovati zapletene naloge. Ta premik k interaktivnim, uporabniku prijaznim rešitvam AI nakazuje globljo integracijo AI v naše vsakdanje življenje.

Medtem ko je odprtokodna umetna inteligenca vznemirljiv tehnološki razvoj s številnimi prihodnjimi aplikacijami, trenutno zahteva skrbno navigacijo in trdno partnerstvo, da lahko podjetje uspešno sprejme rešitve umetne inteligence. Odprtokodni modeli pogosto ne dosegajo najsodobnejših modelov in zahtevajo precejšnje natančne prilagoditve, da dosežejo raven učinkovitosti, zaupanja in varnosti, potrebne za uporabo v podjetju. Čeprav odprtokodna umetna inteligenca ponuja dostopnost, organizacije še vedno potrebujejo znatne naložbe v računalniške vire, podatkovno infrastrukturo, mreženje, varnost, programska orodja in strokovno znanje za njihovo učinkovito uporabo.

Številne organizacije potrebujejo prilagojene rešitve umetne inteligence, ki jih trenutna odprtokodna orodja in okviri umetne inteligence lahko zagotovijo le v senci. Medtem ko ocenjujete vpliv odprtokodnih umetnih inteligenc na organizacije po vsem svetu, razmislite, kako lahko vaše podjetje izkoristi prednost; raziščite, kako IBM ponuja izkušnje in strokovno znanje, potrebno za izdelavo in uvedbo zanesljive rešitve umetne inteligence poslovnega razreda.

zaslužite več o tem, kako usposobiti, potrditi, prilagoditi in uvesti modele AI