เครื่องมือ AI โอเพ่นซอร์สห้าอย่างที่ควรรู้ – IBM Blog

ปัญญาประดิษฐ์แบบโอเพ่นซอร์ส (AI) หมายถึงเทคโนโลยี AI ที่ซอร์สโค้ดสามารถใช้ได้อย่างอิสระสำหรับทุกคนเพื่อใช้ แก้ไข และแจกจ่าย เมื่ออัลกอริธึม AI โมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้า และชุดข้อมูลพร้อมให้ใช้งานและการทดลองในที่สาธารณะ แอปพลิเคชัน AI ที่สร้างสรรค์ก็ปรากฏขึ้นเมื่อชุมชนผู้ที่ชื่นชอบอาสาสมัครต่อยอดงานที่มีอยู่และเร่งการพัฒนาโซลูชัน AI ที่ใช้งานได้จริง ด้วยเหตุนี้ เทคโนโลยีเหล่านี้จึงมักจะนำไปสู่เครื่องมือที่ดีที่สุดในการจัดการความท้าทายที่ซับซ้อนในกรณีการใช้งานระดับองค์กรจำนวนมาก

โครงการและไลบรารี AI แบบโอเพ่นซอร์สซึ่งมีให้ใช้งานได้ฟรีบนแพลตฟอร์ม เช่น GitHub ช่วยขับเคลื่อนนวัตกรรมดิจิทัลในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และการศึกษา เฟรมเวิร์กและเครื่องมือที่พร้อมใช้งานช่วยให้นักพัฒนาประหยัดเวลาและทำให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่การสร้างโซลูชันที่ตรงตามความต้องการเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของโครงการ ด้วยการใช้ประโยชน์จากไลบรารีและเครื่องมือที่มีอยู่ ทีมนักพัฒนากลุ่มเล็กๆ สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่มีคุณค่าสำหรับแพลตฟอร์มที่หลากหลาย เช่น Microsoft Windows, Linux, iOS และ Android

ความหลากหลายและความสามารถในการเข้าถึงของ AI แบบโอเพ่นซอร์สทำให้เกิดกรณีการใช้งานที่เป็นประโยชน์มากมาย เช่น การป้องกันการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ คำแนะนำเฉพาะบุคคล และการเรียนรู้แบบกำหนดเอง ความพร้อมใช้งานนี้ทำให้โครงการโอเพ่นซอร์สและโมเดล AI ได้รับความนิยมจากนักพัฒนา นักวิจัย และองค์กรต่างๆ ด้วยการใช้ AI แบบโอเพ่นซอร์ส องค์กรต่างๆ จะสามารถเข้าถึงชุมชนนักพัฒนาขนาดใหญ่และหลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งมีส่วนช่วยในการพัฒนาและปรับปรุงเครื่องมือ AI อย่างต่อเนื่อง สภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันนี้ส่งเสริมความโปร่งใสและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง นำไปสู่เครื่องมือแบบโมดูลาร์ที่มีคุณสมบัติหลากหลาย เชื่อถือได้ และเชื่อถือได้ นอกจากนี้ ความเป็นกลางของผู้ขายของ AI โอเพ่นซอร์สช่วยให้มั่นใจได้ว่าองค์กรจะไม่เชื่อมโยงกับผู้จำหน่ายรายใดรายหนึ่ง

แม้ว่า AI แบบโอเพ่นซอร์สจะมอบความเป็นไปได้ที่น่าดึงดูดใจ แต่การเข้าถึงแบบฟรีของ AI ก็ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่องค์กรต่างๆ จะต้องดำเนินการอย่างระมัดระวัง การเจาะลึกการพัฒนา AI แบบกำหนดเองโดยไม่มีเป้าหมายและวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนสามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกัน สิ้นเปลืองทรัพยากร และความล้มเหลวของโครงการ นอกจากนี้ อัลกอริธึมที่มีอคติสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ใช้ไม่ได้และยืดอายุสมมติฐานที่เป็นอันตรายได้ ธรรมชาติของ AI แบบโอเพ่นซอร์สที่พร้อมใช้งานยังทำให้เกิดข้อกังวลด้านความปลอดภัย ผู้ที่เป็นอันตรายอาจใช้เครื่องมือเดียวกันเพื่อจัดการผลลัพธ์หรือสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย

ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีอคติอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ถูกเลือกปฏิบัติ ในขณะที่การเบี่ยงเบนของข้อมูลอาจทำให้โมเดลไม่มีประสิทธิภาพ และข้อผิดพลาดในการติดป้ายกำกับอาจนำไปสู่โมเดลที่ไม่น่าเชื่อถือ องค์กรอาจทำให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียตกอยู่ในความเสี่ยงเมื่อใช้เทคโนโลยีที่ไม่ได้สร้างขึ้นเอง ปัญหาเหล่านี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการพิจารณาอย่างรอบคอบและการนำ AI โอเพ่นซอร์สไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบ

ในขณะที่เขียนบทความนี้ มียักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอยู่ แตกแยกในความคิดเห็น ในหัวข้อ (ลิงก์นี้อยู่ภายนอก IBM) ผ่าน AI Alliance บริษัทต่างๆ เช่น Meta และ IBM สนับสนุน AI แบบโอเพ่นซอร์ส โดยเน้นการแลกเปลี่ยนทางวิทยาศาสตร์และนวัตกรรมแบบเปิด ในทางตรงกันข้าม Google, Microsoft และ OpenAI ให้ความสำคัญกับแนวทางแบบปิด โดยอ้างถึงความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยและการใช้ AI ในทางที่ผิด รัฐบาลเช่นสหรัฐอเมริกาและสหภาพยุโรปกำลังสำรวจวิธีสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับข้อกังวลด้านความปลอดภัยและจริยธรรม

พลังการเปลี่ยนแปลงของ AI โอเพ่นซอร์ส

แม้จะมีความเสี่ยง แต่ AI แบบโอเพ่นซอร์สยังคงได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง นักพัฒนาจำนวนมากเลือกเฟรมเวิร์ก AI แบบโอเพ่นซอร์สมากกว่า API และซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ให้เป็นไปตาม รายงานสถานะของโอเพ่นซอร์สปี 2023 (ลิงก์นี้อยู่นอก IBM) ผู้ตอบแบบสำรวจ 80% รายงานว่ามีการใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สเพิ่มขึ้นในปีที่ผ่านมา โดย 41% ระบุว่ามีการเพิ่มขึ้น “อย่างมีนัยสำคัญ”

เนื่องจาก AI แบบโอเพ่นซอร์สมีการใช้กันอย่างแพร่หลายมากขึ้นในหมู่นักพัฒนาและนักวิจัย สาเหตุหลักมาจากการลงทุนของยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี องค์กรต่างๆ จึงยืนหยัดเพื่อรับรางวัลและเข้าถึงเทคโนโลยี AI ที่เปลี่ยนแปลงได้

ในด้านการดูแลสุขภาพ IBM Watson Health ใช้ TensorFlow สำหรับการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ ปรับปรุงขั้นตอนการวินิจฉัย และการรักษาเฉพาะบุคคลมากขึ้น Athena ของ JP Morgan ใช้ AI โอเพ่นซอร์สที่ใช้ Python เพื่อสร้างนวัตกรรมการจัดการความเสี่ยง Amazon ผสานรวม AI แบบโอเพ่นซอร์สเพื่อปรับแต่งระบบการแนะนำ ปรับปรุงการดำเนินงานคลังสินค้า และปรับปรุง Alexa AI ในทำนองเดียวกัน แพลตฟอร์มการศึกษาออนไลน์ เช่น Coursera และ edX ใช้ AI แบบโอเพ่นซอร์สเพื่อปรับแต่งประสบการณ์การเรียนรู้ ปรับแต่งคำแนะนำเนื้อหา และทำให้ระบบการให้เกรดเป็นแบบอัตโนมัติ

ไม่ต้องพูดถึงแอปพลิเคชันและบริการสื่อจำนวนมาก รวมถึงบริษัทอย่าง Netflix และ Spotify ที่ผสาน AI แบบโอเพ่นซอร์สเข้ากับโซลูชันที่เป็นกรรมสิทธิ์ โดยใช้ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องเช่น TensorFlow หรือ PyTorch เพื่อปรับปรุงคำแนะนำและเพิ่มประสิทธิภาพ

เครื่องมือ AI โอเพ่นซอร์สห้าอย่างที่ควรรู้

กรอบงาน AI แบบโอเพ่นซอร์สต่อไปนี้นำเสนอนวัตกรรม ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน และมอบโอกาสในการเรียนรู้ในสาขาวิชาต่างๆ มันเป็นมากกว่าเครื่องมือ แต่ละคนมอบความไว้วางใจให้ผู้ใช้ตั้งแต่มือใหม่ไปจนถึงผู้เชี่ยวชาญ ด้วยความสามารถในการควบคุมศักยภาพอันมหาศาลของ AI

• TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ที่ยืดหยุ่นและขยายได้ ซึ่งรองรับภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python และ Javascript TensorFlow ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนแพลตฟอร์มและอุปกรณ์ต่างๆ การสนับสนุนชุมชนที่แข็งแกร่งและคลังโมเดลและเครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากมายช่วยปรับปรุงกระบวนการพัฒนา ทำให้ง่ายยิ่งขึ้นสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์ในการคิดค้นและทดลองกับ AI

• PyTorch เป็นเฟรมเวิร์ก AI โอเพ่นซอร์สที่นำเสนออินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายซึ่งช่วยให้แก้ไขจุดบกพร่องได้ง่ายขึ้นและแนวทางที่ยืดหยุ่นมากขึ้นในการสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก การผสานรวมที่แข็งแกร่งกับไลบรารี Python และการรองรับการเร่งความเร็ว GPU ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการฝึกฝนและการทดลองโมเดลที่มีประสิทธิภาพ เป็นตัวเลือกยอดนิยมในหมู่นักวิจัยและนักพัฒนาสำหรับการสร้างต้นแบบการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างรวดเร็ว รวมถึง AI และการวิจัยการเรียนรู้เชิงลึก

• Keras ซึ่งเป็นไลบรารีเครือข่ายนิวรอลแบบโอเพ่นซอร์สที่เขียนด้วย Python มีชื่อเสียงในด้านความใช้งานง่ายและเป็นโมดูล ทำให้สามารถสร้างต้นแบบโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้ง่ายและรวดเร็ว มีความโดดเด่นด้วย API ระดับสูง ซึ่งใช้งานง่ายสำหรับผู้เริ่มต้น ในขณะที่ยังคงความยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้ขั้นสูง ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับวัตถุประสงค์ทางการศึกษาและงานการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อน

• Scikit-learn เป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแลสามารถปรับขนาดได้ โดยมีบทบาทสำคัญในระบบ AI ของบริษัทใหญ่ๆ เช่น JP Morgan และ Spotify การตั้งค่าที่เรียบง่าย ส่วนประกอบที่นำมาใช้ซ้ำได้ และชุมชนขนาดใหญ่ที่กระตือรือร้น ทำให้สามารถเข้าถึงได้และมีประสิทธิภาพสำหรับการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ในบริบทต่างๆ

• OpenCV คือคลังฟังก์ชันการเขียนโปรแกรมที่มีความสามารถด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ครอบคลุม ประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ ชุมชนขนาดใหญ่และความเข้ากันได้ของแพลตฟอร์ม ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการทำงานอัตโนมัติ วิเคราะห์ข้อมูลภาพ และสร้างโซลูชันที่เป็นนวัตกรรม ความสามารถในการปรับขนาดช่วยให้สามารถเติบโตไปพร้อมกับความต้องการขององค์กร ทำให้เหมาะสำหรับสตาร์ทอัพและองค์กรขนาดใหญ่

ความนิยมที่เพิ่มขึ้นของเครื่องมือ AI โอเพ่นซอร์ส จากเฟรมเวิร์ก เช่น TensorFlow, Apache และ PyTorch ไปยังแพลตฟอร์มชุมชนอย่าง Hugging Face สะท้อนให้เห็นถึงการตระหนักรู้ที่เพิ่มขึ้นว่าการทำงานร่วมกันแบบโอเพ่นซอร์สคืออนาคตของการพัฒนา AI การมีส่วนร่วมในชุมชนเหล่านี้และการทำงานร่วมกันเกี่ยวกับเครื่องมือช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถเข้าถึงเครื่องมือและความสามารถที่ดีที่สุดได้

อนาคตของ AI โอเพ่นซอร์ส

AI แบบโอเพ่นซอร์สพลิกโฉมวิธีที่องค์กรระดับองค์กรปรับขนาดและเปลี่ยนแปลง ในขณะที่อิทธิพลของเทคโนโลยีขยายไปทั่วอุตสาหกรรม สร้างแรงบันดาลใจให้เกิดการยอมรับอย่างกว้างขวาง และการประยุกต์ใช้ความสามารถด้าน AI ในเชิงลึกมากขึ้น นี่คือสิ่งที่องค์กรต่างๆ สามารถตั้งตารอได้ เนื่องจาก AI แบบโอเพ่นซอร์สยังคงขับเคลื่อนนวัตกรรมต่อไป

ความก้าวหน้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เครื่องมืออย่าง Hugging Face Transformers และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และไลบรารีการมองเห็นคอมพิวเตอร์ เช่น OpenCV จะปลดล็อกแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนและเหมาะสมยิ่งขึ้น เช่น แชทบอทที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ระบบจดจำรูปภาพขั้นสูง หรือแม้แต่เทคโนโลยีหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ .

โปรเจ็กต์ต่างๆ เช่น Open Assistant ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI แบบโอเพ่นซอร์สในการแชท และ GPT Engineer ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแอปพลิเคชันจากข้อความแจ้ง ทำนายอนาคตของผู้ช่วย AI ที่แพร่หลายและเป็นส่วนตัวสูง ซึ่งสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้ การเปลี่ยนแปลงไปสู่โซลูชัน AI แบบโต้ตอบและเป็นมิตรกับผู้ใช้นี้ แนะนำให้บูรณาการ AI เข้ากับชีวิตประจำวันของเราอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น

แม้ว่า AI แบบโอเพ่นซอร์สจะเป็นการพัฒนาทางเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นพร้อมกับแอปพลิเคชันในอนาคตมากมาย แต่ในปัจจุบัน จำเป็นต้องมีการนำทางอย่างระมัดระวังและความร่วมมือที่แข็งแกร่งสำหรับองค์กรในการนำโซลูชัน AI มาใช้อย่างประสบความสำเร็จ โมเดลโอเพ่นซอร์สมักจะขาดโมเดลที่ล้ำสมัย และต้องมีการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อให้ได้ระดับประสิทธิผล ความไว้วางใจ และความปลอดภัยที่จำเป็นสำหรับการใช้งานในองค์กร แม้ว่า AI แบบโอเพ่นซอร์สจะมอบความสามารถในการเข้าถึง แต่องค์กรต่างๆ ยังคงต้องการการลงทุนจำนวนมากในด้านทรัพยากรการประมวลผล โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล เครือข่าย ความปลอดภัย เครื่องมือซอฟต์แวร์ และความเชี่ยวชาญเพื่อใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ

องค์กรหลายแห่งต้องการโซลูชัน AI ที่ออกแบบตามความต้องการ ซึ่งเครื่องมือและกรอบงาน AI แบบโอเพ่นซอร์สในปัจจุบันสามารถให้ได้เพียงเงาเท่านั้น ในขณะที่ประเมินผลกระทบของ AI แบบโอเพ่นซอร์สต่อองค์กรทั่วโลก ให้พิจารณาว่าธุรกิจของคุณจะได้รับประโยชน์อย่างไร สำรวจวิธีที่ IBM มอบประสบการณ์และความเชี่ยวชาญที่จำเป็นในการสร้างและปรับใช้โซลูชัน AI ระดับองค์กรที่เชื่อถือได้

รับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการฝึกอบรม ตรวจสอบ ปรับแต่ง และปรับใช้โมเดล AI