值得了解的五种开源 AI 工具 – IBM 博客

开源人工智能（AI）是指源代码可供任何人免费使用、修改和分发的人工智能技术。当人工智能算法、预训练模型和数据集可供公众使用和实验时，创造性的人工智能应用程序就会出现，志愿者爱好者社区会在现有工作的基础上进行构建，并加速实用人工智能解决方案的开发。因此，这些技术通常会带来最好的工具来应对许多企业用例中的复杂挑战。

开源人工智能项目和库可在 GitHub 等平台上免费获取，推动医疗保健、金融和教育等行业的数字创新。随时可用的框架和工具可以帮助开发人员节省时间，并让他们专注于创建定制解决方案来满足特定的项目要求。利用现有的库和工具，小型开发团队可以为 Microsoft Windows、Linux、iOS 和 Android 等不同平台构建有价值的应用程序。

开源人工智能的多样性和可访问性允许广泛的有益用例，例如实时欺诈防护、医学图像分析、个性化推荐和定制学习。这种可用性使得开源项目和人工智能模型受到开发人员、研究人员和组织的欢迎。通过使用开源人工智能，组织可以有效地接触到大型、多元化的开发人员社区，他们不断为人工智能工具的持续开发和改进做出贡献。这种协作环境促进透明度和持续改进，从而产生功能丰富、可靠和模块化的工具。此外，开源人工智能的供应商中立性确保组织不依赖于特定供应商。

虽然开源人工智能提供了诱人的可能性，但其免费可访问性也带来了风险，组织必须谨慎应对。在没有明确定义的目标和目的的情况下深入研究定制人工智能开发可能会导致结果不一致、资源浪费和项目失败。此外，有偏见的算法可能会产生无用的结果并延续有害的假设。开源人工智能易于使用的性质也引发了安全问题；恶意行为者可以利用相同的工具来操纵结果或创建有害内容。

有偏见的训练数据可能会导致歧视性结果，而数据漂移可能导致模型无效，标签错误可能导致模型不可靠。当企业使用非内部开发的技术时，可能会让利益相关者面临风险。这些问题凸显了需要仔细考虑和负责任地实施开源人工智能。

截至撰写本文时，科技巨头 意见分歧 主题（此链接位于 IBM 外部）。通过人工智能联盟，Meta 和 IBM 等公司倡导开源人工智能，强调开放的科学交流和创新。相比之下，谷歌、微软和 OpenAI 则倾向于封闭式方法，理由是担心人工智能的安全性和滥用。美国和欧盟等政府正在探索平衡创新与安全和道德问题的方法。

开源人工智能的变革力量

尽管存在风险，开源人工智能仍然越来越受欢迎。许多开发人员选择开源人工智能框架，而不是专有的 API 和软件。根据 2023 年开源状况报告 （此链接位于 IBM 外部），值得注意的是，80% 的调查受访者表示，过去一年开源软件的使用有所增加，其中 41% 表示“显着”增加。

随着开源人工智能在开发人员和研究人员中得到更广泛的使用（主要是由于科技巨头的投资），组织将获得回报并获得变革性人工智能技术。

在医疗保健领域，IBM Watson Health 使用 TensorFlow 进行医学图像分析、增强的诊断程序和更加个性化的医疗。摩根大通的 Athena 使用基于 Python 的开源人工智能来创新风险管理。亚马逊集成开源人工智能来完善其推荐系统、简化仓库运营并增强 Alexa AI。同样，Coursera 和 edX 等在线教育平台使用开源人工智能来个性化学习体验、定制内容推荐和自动化评分系统。

更不用说众多应用程序和媒体服务，包括 Netflix 和 Spotify 等公司，它们将开源人工智能与专有解决方案相结合，利用 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习库来增强推荐并提高性能。

五个值得了解的开源人工智能工具

以下开源人工智能框架提供创新、促进协作并提供跨学科的学习机会。它们不仅仅是工具，更是工具。每个项目都赋予用户（从新手到专家）利用人工智能巨大潜力的能力。

• TensorFlow 是一种灵活、可扩展的学习框架，支持 Python 和 Javascript 等编程语言。 TensorFlow 允许程序员跨各种平台和设备构建和部署机器学习模型。其强大的社区支持和广泛的预构建模型和工具库简化了开发过程，使初学者和经验丰富的从业者更容易进行人工智能创新和实验。

• PyTorch 是一个开源 AI 框架，提供直观的界面，可以更轻松地调试并提供更灵活的方法来构建深度学习模型。其与 Python 库的强大集成以及对 GPU 加速的支持确保了高效的模型训练和实验。它是快速软件开发原型以及人工智能和深度学习研究的研究人员和开发人员的热门选择。

• Keras 是一个用 Python 编写的开源神经网络库，以其用户友好性和模块化而闻名，可以轻松快速地构建深度学习模型的原型。它因其高级 API 而脱颖而出，对于初学者来说直观，同时对于高级用户来说保持灵活和强大，使其成为教育目的和复杂深度学习任务的流行选择。

• Scikit-learn 是一个强大的开源 Python 库，用于机器学习和预测数据分析。它提供可扩展的监督和无监督学习算法，在摩根大通和 Spotify 等大公司的人工智能系统中发挥了重要作用。其简单的设置、可重用的组件和大型、活跃的社区使其可轻松、高效地跨各种环境进行数据挖掘和分析。

• OpenCV 是一个编程函数库，具有全面的计算机视觉功能、实时性能、大型社区和平台兼容性，使其成为寻求自动化任务、分析视觉数据和构建创新解决方案的组织的理想选择。其可扩展性使其能够随着组织需求而增长，从而适合初创公司和大型企业。

开源人工智能工具（例如 TensorFlow、Apache 和 PyTorch 等框架）的迅速普及；到像 Hugging Face 这样的社区平台，反映出人们越来越认识到开源协作是人工智能开发的未来。参与这些社区和工具协作可以帮助组织获得最好的工具和人才。

开源人工智能的未来

开源人工智能重新构想了企业组织的规模和转型方式。随着该技术的影响力扩展到各个行业，激发人工智能功能的广泛采用和更深入的应用，随着开源人工智能继续推动创新，组织可以期待以下内容。

自然语言处理 (NLP)、Hugging Face Transformers 等工具和大型语言模型 (LLM) 以及 OpenCV 等计算机视觉库的进步将解锁更复杂和细致的应用程序，例如更复杂的聊天机器人、先进的图像识别系统，甚至机器人和自动化技术。

Open Assistant（基于聊天的开源人工智能助手）和 GPT Engineer（一种生成式人工智能工具，允许用户根据文本提示创建应用程序）等项目预示着未来无处不在、高度个性化的人工智能助手能够处理复杂的任务。这种向交互式、用户友好型人工智能解决方案的转变表明人工智能将更深入地融入我们的日常生活。

虽然开源人工智能是一项令人兴奋的技术发展，具有许多未来的应用，但目前企业需要仔细的导航和牢固的合作伙伴关系才能成功采用人工智能解决方案。开源模型通常达不到最先进的模型，需要进行大量微调才能达到企业使用所需的有效性、信任和安全水平。虽然开源人工智能提供了可访问性，但组织仍然需要在计算资源、数据基础设施、网络、安全、软件工具和专业知识方面进行大量投资才能有效利用它们。

许多组织需要定制的人工智能解决方案，而当前的开源人工智能工具和框架只能提供一些影子。在评估开源人工智能对全球组织的影响时，请考虑您的企业如何利用；探索 IBM 如何提供构建和部署可靠的企业级 AI 解决方案所需的经验和专业知识。

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