П’ять інструментів штучного інтелекту з відкритим кодом, які варто знати – IBM Blog

Штучний інтелект (ШІ) з відкритим вихідним кодом відноситься до технологій ШІ, вихідний код яких є у вільному доступі для використання, зміни та розповсюдження. Коли алгоритми штучного інтелекту, попередньо навчені моделі та набори даних доступні для загального використання та експериментів, з’являються креативні програми штучного інтелекту, оскільки спільнота волонтерів-ентузіастів спирається на наявну роботу та прискорює розробку практичних рішень ШІ. Як наслідок, ці технології часто створюють найкращі інструменти для вирішення складних завдань у багатьох корпоративних випадках.

Проекти штучного інтелекту та бібліотеки з відкритим кодом, які є у вільному доступі на таких платформах, як GitHub, стимулюють цифрові інновації в таких галузях, як охорона здоров’я, фінанси та освіта. Доступні фреймворки та інструменти дають змогу розробникам економити час і зосереджуватися на створенні індивідуальних рішень для задоволення конкретних вимог проекту. Використовуючи існуючі бібліотеки та інструменти, невеликі групи розробників можуть створювати цінні програми для різних платформ, таких як Microsoft Windows, Linux, iOS і Android.

Різноманітність і доступність штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом дозволяє використовувати широкий набір корисних варіантів використання, як-от захист від шахрайства в реальному часі, аналіз медичних зображень, персоналізовані рекомендації та індивідуальне навчання. Ця доступність робить проекти з відкритим кодом і моделі ШІ популярними серед розробників, дослідників та організацій. Використовуючи штучний інтелект з відкритим кодом, організації отримують ефективний доступ до великої різноманітної спільноти розробників, які постійно роблять внесок у постійний розвиток і вдосконалення інструментів штучного інтелекту. Це середовище для спільної роботи сприяє прозорості та постійному вдосконаленню, створюючи багатофункціональні, надійні та модульні інструменти. Крім того, нейтральність штучного інтелекту з відкритим кодом до постачальника гарантує, що організації не прив’язані до певного постачальника.

Хоча штучний інтелект з відкритим кодом пропонує привабливі можливості, його безкоштовний доступ створює ризики, до яких організації повинні орієнтуватися обережно. Занурення в спеціальну розробку штучного інтелекту без чітко визначених цілей і завдань може призвести до неправильних результатів, марної витрати ресурсів і провалу проекту. Крім того, упереджені алгоритми можуть давати непридатні результати та підтримувати шкідливі припущення. Легкодоступний характер ШІ з відкритим вихідним кодом також викликає занепокоєння щодо безпеки; зловмисники можуть використовувати ті самі інструменти для маніпулювання результатами або створення шкідливого вмісту.

Упереджені навчальні дані можуть призвести до дискримінаційних результатів, тоді як дрейф даних може зробити моделі неефективними, а помилки маркування можуть призвести до ненадійних моделей. Підприємства можуть наражати своїх зацікавлених сторін на ризик, коли вони використовують технології, які вони не розробляли власними силами. Ці питання підкреслюють необхідність ретельного розгляду та відповідального впровадження ШІ з відкритим кодом.

На момент написання цієї статті технічні гіганти є розділилися в думках по темі (це посилання знаходиться за межами IBM). Через Альянс штучного інтелекту такі компанії, як Meta та IBM, виступають за ШІ з відкритим кодом, наголошуючи на відкритому науковому обміні та інноваціях. На противагу цьому Google, Microsoft і OpenAI віддають перевагу закритому підходу, посилаючись на занепокоєння щодо безпеки та неправильного використання ШІ. Уряди США та ЄС шукають способи збалансувати інновації з проблемами безпеки та етики.

Трансформаційна сила ШІ з відкритим кодом

Незважаючи на ризики, популярність ШІ з відкритим кодом продовжує зростати. Багато розробників обирають фреймворки штучного інтелекту з відкритим кодом замість пропрієтарних API та програмного забезпечення. Відповідно до Звіт про стан відкритого коду за 2023 рік (це посилання знаходиться за межами IBM), помітно, що 80% респондентів повідомили про збільшення використання програмного забезпечення з відкритим кодом протягом минулого року, причому 41% вказали на «значне» зростання.

Оскільки штучний інтелект з відкритим кодом стає все ширше використовуваним серед розробників і дослідників, головним чином завдяки інвестиціям технічних гігантів, організації можуть пожинати плоди та отримати доступ до трансформаційних технологій ШІ.

У сфері охорони здоров’я IBM Watson Health використовує TensorFlow для аналізу медичних зображень, розширених діагностичних процедур і більш персоналізованої медицини. Athena JP Morgan використовує ШІ з відкритим вихідним кодом на основі Python для інноваційного управління ризиками. Amazon інтегрує штучний інтелект з відкритим кодом, щоб удосконалити свої системи рекомендацій, оптимізувати складські операції та вдосконалити штучний інтелект Alexa. Подібним чином освітні онлайн-платформи, такі як Coursera та edX, використовують штучний інтелект з відкритим кодом для персоналізації навчального досвіду, адаптації рекомендацій щодо вмісту та автоматизації систем оцінювання.

Не кажучи вже про численні додатки та медіа-сервіси, включно з такими компаніями, як Netflix і Spotify, які поєднують ШІ з відкритим кодом із власними рішеннями, використовуючи бібліотеки машинного навчання, як-от TensorFlow або PyTorch, для покращення рекомендацій і підвищення продуктивності.

П’ять інструментів штучного інтелекту з відкритим кодом, які варто знати

Наступні фреймворки штучного інтелекту з відкритим кодом пропонують інновації, сприяють співпраці та надають можливості для навчання в різних дисциплінах. Вони більше ніж інструменти; кожен довіряє користувачам, від новачка до експерта, можливість використовувати величезний потенціал ШІ.

• TensorFlow — це гнучкий, розширюваний навчальний фреймворк, який підтримує такі мови програмування, як Python і Javascript. TensorFlow дозволяє програмістам створювати та розгортати моделі машинного навчання на різних платформах і пристроях. Надійна підтримка спільноти та обширна бібліотека готових моделей та інструментів спрощують процес розробки, полегшуючи початківцям і досвідченим практикам впроваджувати інновації та експериментувати зі ШІ.

• PyTorch — це фреймворк штучного інтелекту з відкритим кодом, який пропонує інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, який дає змогу легше налагоджувати та більш гнучкий підхід до створення моделей глибокого навчання. Його міцна інтеграція з бібліотеками Python і підтримка прискорення GPU забезпечують ефективне навчання моделі та експериментування. Це популярний вибір серед дослідників і розробників для швидкого створення прототипів програмного забезпечення, ШІ та глибокого навчання.

• Keras, бібліотека нейронної мережі з відкритим кодом, написана на Python, відома своєю зручністю та модульністю, що дозволяє легко та швидко створювати прототипи моделей глибокого навчання. Він виділяється своїм високорівневим API, який інтуїтивно зрозумілий для початківців, але залишається гнучким і потужним для досвідчених користувачів, що робить його популярним вибором для освітніх цілей і складних завдань глибокого навчання.

• Scikit-learn — це потужна бібліотека Python з відкритим кодом для машинного навчання та прогнозного аналізу даних. Забезпечуючи масштабовані контрольовані та неконтрольовані алгоритми навчання, він відіграв важливу роль у системах ШІ великих компаній, таких як JP Morgan і Spotify. Просте налаштування, багаторазові компоненти та велика активна спільнота роблять його доступним і ефективним для інтелектуального аналізу даних у різних контекстах.

• OpenCV — це бібліотека програмних функцій із широкими можливостями комп’ютерного зору, продуктивністю в режимі реального часу, великою спільнотою та сумісністю з платформами, що робить її ідеальним вибором для організацій, які прагнуть автоматизувати завдання, аналізувати візуальні дані та створювати інноваційні рішення. Його масштабованість дозволяє йому розвиватися відповідно до організаційних потреб, що робить його придатним для стартапів і великих підприємств.

Зростаюча популярність інструментів штучного інтелекту з відкритим кодом, таких як TensorFlow, Apache і PyTorch; до платформ спільноти, таких як Hugging Face, відображає зростаюче визнання того, що співпраця з відкритим кодом — це майбутнє розвитку ШІ. Участь у цих спільнотах і співпраця над інструментами допомагає організаціям отримати доступ до найкращих інструментів і талантів.

Майбутнє ШІ з відкритим кодом

Штучний інтелект з відкритим кодом переосмислює масштаб і трансформацію корпоративних організацій. Оскільки вплив цієї технології поширюється на всі галузі, надихаючи на широке впровадження та глибше застосування можливостей штучного інтелекту, ось на що можуть сподіватися організації, оскільки ШІ з відкритим кодом продовжує стимулювати інновації.

Удосконалення в обробці природної мови (NLP), такі інструменти, як Hugging Face Transformers і великі мовні моделі (LLM), а також бібліотеки комп’ютерного зору, такі як OpenCV, дозволять розблокувати більш складні та нюансовані програми, як-от складніші чат-боти, передові системи розпізнавання зображень і навіть технології робототехніки та автоматизації. .

Такі проекти, як Open Assistant, помічник штучного інтелекту з відкритим кодом у чаті, і GPT Engineer, генеративний інструмент штучного інтелекту, який дозволяє користувачам створювати програми з текстових підказок, передвіщають майбутнє повсюдних персоналізованих помічників штучного інтелекту, здатних вирішувати складні завдання. Цей перехід до інтерактивних, зручних рішень штучного інтелекту свідчить про глибшу інтеграцію штучного інтелекту в наше повсякденне життя.

Хоча ШІ з відкритим вихідним кодом є захоплюючою технологічною розробкою з багатьма майбутніми додатками, наразі він вимагає ретельної навігації та міцного партнерства, щоб підприємство успішно запровадило рішення ШІ. Моделі з відкритим вихідним кодом часто не відповідають найсучаснішим моделям і потребують суттєвого доопрацювання, щоб досягти рівня ефективності, довіри та безпеки, необхідного для корпоративного використання. Хоча штучний інтелект з відкритим вихідним кодом пропонує доступність, організаціям все одно потрібні значні інвестиції в обчислювальні ресурси, інфраструктуру даних, мережі, безпеку, програмні засоби та досвід для їх ефективного використання.

Багатьом організаціям потрібні індивідуальні рішення штучного інтелекту, які теперішні інструменти штучного інтелекту та фреймворки з відкритим кодом можуть забезпечити лише тінь. Оцінюючи вплив штучного інтелекту з відкритим кодом на організації в усьому світі, подумайте, як ваш бізнес може скористатися цим; дізнайтеся, як IBM пропонує досвід і знання, необхідні для створення та розгортання надійного рішення ШІ корпоративного рівня.

заробляйте більше про те, як навчати, перевіряти, налаштовувати та розгортати моделі ШІ