Năm công cụ AI nguồn mở cần biết – IBM Blog

Trí tuệ nhân tạo nguồn mở (AI) đề cập đến các công nghệ AI trong đó mã nguồn được cung cấp miễn phí cho bất kỳ ai sử dụng, sửa đổi và phân phối. Khi các thuật toán AI, các mô hình được đào tạo trước và bộ dữ liệu có sẵn để sử dụng và thử nghiệm công khai, các ứng dụng AI sáng tạo sẽ xuất hiện như một cộng đồng những người đam mê tình nguyện được xây dựng dựa trên công việc hiện có và đẩy nhanh quá trình phát triển các giải pháp AI thực tế. Do đó, những công nghệ này thường mang lại những công cụ tốt nhất để xử lý các thách thức phức tạp trong nhiều trường hợp sử dụng của doanh nghiệp.

Các dự án và thư viện AI nguồn mở, có sẵn miễn phí trên các nền tảng như GitHub, thúc đẩy đổi mới kỹ thuật số trong các ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính và giáo dục. Các khung và công cụ sẵn có hỗ trợ các nhà phát triển bằng cách tiết kiệm thời gian và cho phép họ tập trung vào việc tạo ra các giải pháp riêng biệt để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của dự án. Tận dụng các thư viện và công cụ hiện có, các nhóm nhỏ nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng có giá trị cho các nền tảng đa dạng như Microsoft Windows, Linux, iOS và Android.

Tính đa dạng và khả năng tiếp cận của AI nguồn mở cho phép thực hiện nhiều trường hợp sử dụng có lợi, như chống gian lận trong thời gian thực, phân tích hình ảnh y tế, đề xuất được cá nhân hóa và học tập tùy chỉnh. Tính khả dụng này làm cho các dự án nguồn mở và mô hình AI trở nên phổ biến với các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và tổ chức. Bằng cách sử dụng AI nguồn mở, các tổ chức có quyền truy cập một cách hiệu quả vào cộng đồng các nhà phát triển rộng lớn, đa dạng, những người không ngừng đóng góp vào sự phát triển và cải tiến liên tục của các công cụ AI. Môi trường hợp tác này thúc đẩy tính minh bạch và cải tiến liên tục, dẫn đến các công cụ mô-đun, đáng tin cậy và giàu tính năng. Ngoài ra, tính trung lập của nhà cung cấp AI nguồn mở đảm bảo các tổ chức không bị ràng buộc với một nhà cung cấp cụ thể.

Mặc dù AI nguồn mở mang lại những khả năng hấp dẫn nhưng khả năng truy cập miễn phí của nó đặt ra những rủi ro mà các tổ chức phải điều hướng cẩn thận. Đi sâu vào phát triển AI tùy chỉnh mà không có mục tiêu và mục tiêu được xác định rõ ràng có thể dẫn đến kết quả sai lệch, lãng phí tài nguyên và thất bại dự án. Hơn nữa, các thuật toán sai lệch có thể tạo ra những kết quả không thể sử dụng được và duy trì những giả định có hại. Bản chất sẵn có của AI nguồn mở cũng làm tăng mối lo ngại về bảo mật; Những kẻ độc hại có thể tận dụng các công cụ tương tự để thao túng kết quả hoặc tạo ra nội dung có hại.

Dữ liệu huấn luyện sai lệch có thể dẫn đến kết quả phân biệt đối xử, trong khi dữ liệu trôi dạt có thể khiến mô hình không hiệu quả và lỗi ghi nhãn có thể dẫn đến mô hình không đáng tin cậy. Các doanh nghiệp có thể khiến các bên liên quan gặp rủi ro khi sử dụng các công nghệ mà họ không tự xây dựng. Những vấn đề này nêu bật sự cần thiết phải xem xét cẩn thận và triển khai AI nguồn mở một cách có trách nhiệm.

Vào thời điểm viết bài này, những gã khổng lồ công nghệ đang chia rẽ quan điểm về chủ đề này (liên kết này nằm bên ngoài IBM). Thông qua Liên minh AI, các công ty như Meta và IBM ủng hộ AI nguồn mở, nhấn mạnh vào trao đổi và đổi mới khoa học mở. Ngược lại, Google, Microsoft và OpenAI thiên về cách tiếp cận khép kín, với lý do lo ngại về sự an toàn và lạm dụng AI. Các chính phủ như Mỹ và EU đang tìm cách cân bằng giữa đổi mới với các mối quan tâm về an ninh và đạo đức.

Sức mạnh biến đổi của AI nguồn mở

Bất chấp rủi ro, AI nguồn mở vẫn tiếp tục phát triển phổ biến. Nhiều nhà phát triển đang chọn các khung AI nguồn mở thay vì các API và phần mềm độc quyền. Theo Báo cáo hiện trạng nguồn mở năm 2023 (liên kết này nằm bên ngoài IBM), 80% số người tham gia khảo sát đáng chú ý đã báo cáo việc sử dụng phần mềm nguồn mở ngày càng tăng trong năm qua, với 41% cho thấy mức tăng “đáng kể”.

Khi AI nguồn mở ngày càng được sử dụng rộng rãi hơn trong số các nhà phát triển và nhà nghiên cứu, chủ yếu là nhờ sự đầu tư của những gã khổng lồ công nghệ, các tổ chức sẽ thu được thành quả và có quyền truy cập vào các công nghệ AI có tính biến đổi.

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, IBM Watson Health sử dụng TensorFlow để phân tích hình ảnh y tế, các quy trình chẩn đoán nâng cao và y học được cá nhân hóa hơn. Athena của JP Morgan sử dụng AI nguồn mở dựa trên Python để đổi mới hoạt động quản lý rủi ro. Amazon tích hợp AI nguồn mở để tinh chỉnh hệ thống đề xuất, hợp lý hóa hoạt động kho hàng và nâng cao Alexa AI. Tương tự, các nền tảng giáo dục trực tuyến như Coursera và edX sử dụng AI nguồn mở để cá nhân hóa trải nghiệm học tập, điều chỉnh đề xuất nội dung và tự động hóa hệ thống chấm điểm.

Chưa kể đến nhiều ứng dụng và dịch vụ truyền thông, bao gồm cả các công ty như Netflix và Spotify, kết hợp AI nguồn mở với các giải pháp độc quyền, sử dụng các thư viện máy học như TensorFlow hoặc PyTorch để nâng cao đề xuất và tăng hiệu suất.

Năm công cụ AI nguồn mở cần biết

Các khung AI nguồn mở sau đây mang lại sự đổi mới, thúc đẩy sự hợp tác và cung cấp cơ hội học tập trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Chúng không chỉ là công cụ; mỗi người đều ủy thác cho người dùng, từ người mới đến chuyên gia, khả năng khai thác tiềm năng to lớn của AI.

• TensorFlow là một khung học tập linh hoạt, có thể mở rộng, hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình như Python và Javascript. TensorFlow cho phép các lập trình viên xây dựng và triển khai các mô hình học máy trên nhiều nền tảng và thiết bị khác nhau. Sự hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ và thư viện phong phú gồm các mô hình và công cụ dựng sẵn giúp hợp lý hóa quá trình phát triển, giúp người mới bắt đầu và những người thực hành có kinh nghiệm đổi mới và thử nghiệm AI dễ dàng hơn.

• PyTorch là một khung AI nguồn mở cung cấp giao diện trực quan cho phép gỡ lỗi dễ dàng hơn và cách tiếp cận linh hoạt hơn để xây dựng các mô hình học sâu. Sự tích hợp mạnh mẽ của nó với các thư viện Python và hỗ trợ tăng tốc GPU đảm bảo việc đào tạo và thử nghiệm mô hình hiệu quả. Nó là sự lựa chọn phổ biến của các nhà nghiên cứu và nhà phát triển để tạo nguyên mẫu phát triển phần mềm nhanh chóng, AI và nghiên cứu học sâu.

• Keras, một thư viện mạng thần kinh mã nguồn mở được viết bằng Python, được biết đến với tính mô-đun và thân thiện với người dùng, cho phép tạo nguyên mẫu dễ dàng và nhanh chóng cho các mô hình học sâu. Nó nổi bật nhờ API cấp cao, trực quan cho người mới bắt đầu trong khi vẫn linh hoạt và mạnh mẽ cho người dùng nâng cao, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến cho mục đích giáo dục và các nhiệm vụ học sâu phức tạp.

• Scikit-learn là thư viện Python mã nguồn mở mạnh mẽ để học máy và phân tích dữ liệu dự đoán. Cung cấp các thuật toán học tập có giám sát và không giám sát có thể mở rộng, nó là công cụ trong hệ thống AI của các công ty lớn như JP Morgan và Spotify. Thiết lập đơn giản, các thành phần có thể tái sử dụng và cộng đồng rộng lớn, năng động giúp nó có thể truy cập và hiệu quả trong việc khai thác và phân tích dữ liệu trên nhiều bối cảnh khác nhau.

• OpenCV là một thư viện các chức năng lập trình với khả năng thị giác máy tính toàn diện, hiệu suất thời gian thực, khả năng tương thích nền tảng và cộng đồng lớn, khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các tổ chức đang tìm cách tự động hóa các tác vụ, phân tích dữ liệu trực quan và xây dựng các giải pháp sáng tạo. Khả năng mở rộng của nó cho phép nó phát triển theo nhu cầu của tổ chức, khiến nó phù hợp với các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp lớn.

Sự phổ biến ngày càng tăng của các công cụ AI nguồn mở, từ các framework như TensorFlow, Apache và PyTorch; đến các nền tảng cộng đồng như Ôm mặt, phản ánh sự công nhận ngày càng tăng rằng cộng tác nguồn mở là tương lai của sự phát triển AI. Việc tham gia vào các cộng đồng này và cộng tác trên các công cụ sẽ giúp các tổ chức có được quyền truy cập vào các công cụ và tài năng tốt nhất.

Tương lai của AI nguồn mở

AI nguồn mở hình dung lại cách các tổ chức doanh nghiệp mở rộng quy mô và chuyển đổi. Khi ảnh hưởng của công nghệ mở rộng khắp các ngành, truyền cảm hứng cho việc áp dụng rộng rãi và ứng dụng sâu hơn các khả năng AI, đây là những gì các tổ chức có thể mong đợi khi AI nguồn mở tiếp tục thúc đẩy đổi mới.

Những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), các công cụ như Hugging Face Transformers và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và thư viện thị giác máy tính như OpenCV sẽ mở khóa các ứng dụng phức tạp và nhiều sắc thái hơn, như chatbot phức tạp hơn, hệ thống nhận dạng hình ảnh tiên tiến và thậm chí cả công nghệ robot và tự động hóa .

Các dự án như Open Assistant, trợ lý AI dựa trên trò chuyện mã nguồn mở và GPT Engineer, một công cụ AI tổng quát cho phép người dùng tạo ứng dụng từ lời nhắc bằng văn bản, báo trước tương lai của các trợ lý AI phổ biến, được cá nhân hóa cao có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp. Sự thay đổi hướng tới các giải pháp AI tương tác, thân thiện với người dùng này cho thấy sự tích hợp sâu hơn của AI vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Mặc dù AI nguồn mở là một sự phát triển công nghệ thú vị với nhiều ứng dụng trong tương lai, nhưng hiện tại nó đòi hỏi sự điều hướng cẩn thận và mối quan hệ đối tác vững chắc để doanh nghiệp áp dụng thành công các giải pháp AI. Các mô hình nguồn mở thường không bằng các mô hình hiện đại và yêu cầu tinh chỉnh đáng kể để đạt được mức độ hiệu quả, tin cậy và an toàn cần thiết cho việc sử dụng của doanh nghiệp. Mặc dù AI nguồn mở cung cấp khả năng truy cập nhưng các tổ chức vẫn cần đầu tư đáng kể vào tài nguyên điện toán, cơ sở hạ tầng dữ liệu, mạng, bảo mật, công cụ phần mềm và chuyên môn để sử dụng chúng một cách hiệu quả.

Nhiều tổ chức cần các giải pháp AI riêng biệt mà các công cụ và khung AI nguồn mở hiện tại chỉ có thể cung cấp một cái bóng. Trong khi đánh giá tác động của AI nguồn mở đối với các tổ chức trên toàn thế giới, hãy xem xét cách doanh nghiệp của bạn có thể tận dụng lợi thế; khám phá cách IBM cung cấp kinh nghiệm và chuyên môn cần thiết để xây dựng và triển khai giải pháp AI cấp doanh nghiệp đáng tin cậy.

tìm hiểu thêm về cách đào tạo, xác thực, điều chỉnh và triển khai các mô hình AI