معروف ترین پروژه های متن باز هوش مصنوعی در جهان

معروف ترین پروژه های متن باز هوش مصنوعی در جهان

از روزگاری که ربات‌ها و ابزار هوشمند تنها متعلق به قلمرو فیلم و داستان بودند سال‌ها گذشته است و اکنون، این ابزار جزء جدایی‌ناپذیر زندگی انسان هستند. استفاده از هوش مصنوعی یا AI در سال‌های اخیر، به‌اندازه‌ای سرعت گرفته که در حال حاضر دستیاران، وبسایت‌ها و برنامه‌های هوشمند، تبدیل به دوستان، مشاوران و همکاران ما شده‌اند و تصور انجام امور زندگی بدون حضور آن‌ها برای‌مان کمی دشوار به‌نظر می‌رسد.

 ما در روزگاری زندگی می‌کنیم که بدون شک عصر شکوفایی هوش مصنوعی است؛ چرا که باور به توانایی‌های این مفهوم تازه، شدیدا افزایش پیدا کرده است و توسعه‌دهندگان بسیاری، اقدام به ایجاد مدل یا ابزار موردنظر خود کرده‌اند. در میان مبتکران پرتعداد هوش مصنوعی، افرادی وجود دارند که این واقعیت نوظهور را برای فعالان این حوزه و شرکت‌های علاقه‌مند به استفاده از آن قابل دسترس کرده‌اند. این ابزار، با عنوان پروژه های متن باز یا پروژه های open source شناخته می‌شوند.

پروژه‌های متن‌باز هوش مصنوعی در واقع پروژه‌هایی هستند که دسترسی به اطلاعات آن‌ها برای عموم مردم آزاد است و علاقه‌مندان می‌توانند از داده‌های موجود در آن پروژه استفاده کنند. همچنین با موافقت صاحب پروژه، آن را اصلاح کرده یا اطلاعاتی به آن بیفزایند.

پس از مطالعۀ این نوشته، بهترین ومعروف ترین پروژه های متن باز هوش مصنوعی در جهان را خواهید شناخت و با مفهوم مدل متن باز و مزایای آن نیز آشنا خواهید شد.

کاربرد پروژه متن باز؛ پرش کسب‌وکارها از مراحل دشوار

کاربرد اصلی یک پروژه منبع‌باز، تسهیل توسعۀ مدل‌ها و پروژه‌های تازه است. کاربران و توسعه‌دهندگان می‌توانند به‌جای رفتن به سمت ایجاد و آموزش مدل جدید از اولین قدم که نیاز به منابع بسیار زیادی دارد و برای کاربران و شرکت‌های معمولی غیرممکن است، از اطلاعات موجود در پروژه‌های متن‌باز استفاده کرده و پروژۀ خود را چند قدم جلو بیندازند. علاوه بر این، کاربرد پروژه متن باز، در مشارکت افراد بیشتر در تحقیق و توسعۀ هوش مصنوعی و پیشرفت پروژه مشهود است.

مزایای پروژه متن باز؛ صرفه‌جویی در همه چیز

هویت هوش مصنوعی منبع باز، با هدف هم‌افزایی و رشد مشترک شکل گرفته است؛ بنابراین بر خلاف پروژه‌های منبع بسته هوش مصنوعی، شفافیت، دسترسی عمومی و همکاری متقابل عناصر از مزایای پروژه open source هستند. با توجه به روند رو به گسترش هوش مصنوعی و توسعۀ ابزارهای هوشمند انتظار می‌رود که پروژه‌های متن باز بیشتری تعریف و رونمایی شوند.

به‌طور خلاصه می‌توان مزیت‌های این مدل را در چند مورد نام برد:

• ایجاد جمعی از متخصصان و مخاطبان AI
• کاهش زمان در توسعۀ مدل جدید
• کاهش هزینه توسعۀ مدل جدید
• دسترسی غیرانحصاری به هوش مصنوعی برای عموم

بهترین پروژه های هوش مصنوعی با منبع باز دنیا

در چند سال گذشته از پروژه‌های متن باز متعددی رونمایی شده که در ادامه به معرفی مشهورترین و بهترین‌های پروژه های هوش مصنوعی با منبع باز دنیا پرداخته شده است؛ از دستپخت مایکروسافت تا جعبه ابزارهای هوش مصنوعی.

پروژه ML.NET هدیه مایکروسافت به متخصصین “.net”

پروژۀ ML.NET یک پلتفرم متن باز و رایگان است که به توسعه‌دهندگان حوزۀ .net امکان می‌دهد تا با استفاده از زبان‌های #F و #C مدل‌های جدید خود را در زمینۀ یادگیری ماشین توسعه دهند. این پلتفرم که توسط مایکروسافت خلق شده، به‌عنوان یک بستر قابل ادغام ایجاد شده تا بتوان در تلفیق با پروژه‌های دیگری از جمله Infer.NET، ONNX و Tensorflow از آن بهره برد. این قابلیت باعث می‌شود تا از ML.NET به عنوان یک پلتفرم همه‌کاره یاد شود.

پروژۀ NLTK؛ یک جعبه ابزار حرفه‌ای هوش مصنوعی

یکی دیگر از معروف ترین پروژه های متن باز هوش مصنوعی در جهان، NLTK است که به‌عنوان یک بستر برای توسعۀ برنامه‌هایی در راستای بررسی داده‌های زبان طبیعی پایتون شناخته می‌شود. این پلتفرم منبع باز، ویژگی‌هایی دارد که آن را به یک سیستم حرفه‌ای تبدیل می‌کند؛ از جمله این خصوصیات می‌توان به طبقه‌بندی دقیق، نشانه‌گذاری (Tokenization)، استخراج داده‌های مهم (Stemming) و استدلال پیشرفته اشاره کرد.

پروژۀ YOLO؛ شناسایی در نگاه اول

YOLO، یک پلتفرم منبع باز محبوب در زمینه بینایی ماشین است که در حوزۀ هوش مصنوعی توسعه یافته و می‌تواند در مدت زمان بسیار کم، عناصر موجود در تصویر را شناسایی کند. YOLO با توجه به دقت و سرعت بالا، در پروژه‌های مهمی مانند رانندگی خودکار خودرو به‌کار گرفته شده است.

پروژۀ Rasa؛ توسعه چت بات‌های شخصی‌ساز

ساخت و توسعۀ هوش مصنوعی مکالمه محور با هدف تولید چت‌بات‌ها کاری است که پروژه منبع باز Rasa به‌عنوان یکی از معروف ترین پروژه های متن باز هوش مصنوعی در جهان انجام می‌دهد. تمرکز این پروژه بر توسعۀ چت‌بات‌های دقیق‌تر و آگاه‌تری است که توانایی درک مکالمه‌های پیچیده و هماهنگی با آن‌ها را داشته باشد و بتواند تعامل بهتری با مخاطب شکل دهد. از اجزای اصلی سیستم Rasa می‌توان به Rasa NLU و Rasa core اشاره کرد.

پروژۀ Fastai: یادگیری عمیق رایگان

این پروژه، یک کتابخانه یادگیری عمیق (Deep Learning) است که با ۲۵ هزار ستاره به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین پروژه‌های متن باز هوش مصنوعی دنیا شناخته می‌شود. هدف پروژه Fastai این است که فرایندهای توسعه و آزمایش مدل‌های یادگیری ماشین را ساده‌سازی کند. این پلتفرم نیز مانند دیگر پروژه‌های متن‌باز هوش مصنوعی، معتقد است که اطلاعات حیطۀ هوش مصنوعی نباید تنها در اختیار شرکت‌های خاص باشد و سعی در ایجاد دسترسی عمومی به داده‌های مرتبط با این حوزه را دارد.

پروژۀ Tensorflow؛ طرح دوست‌داشتنی برخاسته از گوگل

اگر نظر توسعه‌دهندگان را ملاک قرار دهیم؛ پروژه متن باز Tensorflow، با دریافت ۱۸۰ هزار ستاره، بیشتر از هر پلتفرم دیگری مورد استقبال قرار گرفته است. این بستر به‌عنوان یک پروژه یادگیری ماشین شناخته می‌شود که با ارائۀ کتابخانه‌ها، ابزارها و منابع به محققان و کاربران کمک می‌کند که تا پروژه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین مورد نظر خودشان را راه‌اندازی کنند.

پروژه TensorFlow، در آغاز توسط تیم GoogleBrain توسعه پیدا کرد و پس از آن به‌شکل متن‌باز ارائه شد. گوگل همچنان به پشتیبانی از این پروژه که با پایتون و C++ سازگار است، ادامه می‌دهد.

پروژۀ Llama؛ پلتفرم عمومی متا

مدل Llama، پروژۀ زبانی منبع باز بزرگی است که در فوریۀ سال ۲۰۲۳  توسط شرکت متا منتشر شد. متا این پروژۀ را در اندازه‌های مختلفی از ۷ میلیارد تا ۷۰ میلیارد آموزش داده است و با توجه به نیاز می‌توان از نمونه‌های مختلف آن بهره برد.

پروژۀ Hugging face؛ یادگیری ماشین در آغوش منابع گسترده

یک پروژۀ زبان باز که امروز منبع بزرگی برای علم داده و یادگیری ماشین به‌حساب می‌آید، ممکن است تا چند سال پیش تنها یک چت‌بات ساده به‌شمار می‌رفته است. Hugging face نمونۀ مشهوری با این سرنوشت است؛ در سال ۲۰۱۷، این محصول یک چت‌بات برای نوجوانان بود در حالی که امروز یکی از معروف ترین پروژه های زبان باز هوش مصنوعی در جهان است. این پلتفرم، بستری برای علاقه‌مندان به حوزۀ علم داده و هوش مصنوعی است و افراد می‌توانند از اطلاعات موجود در آن برای توسعۀ نرم‌افزارها یا پروژه‌های دیگر استفاده کنند.

پروژۀ Open cv؛ کتابخانه بینایی ماشین

یک پروژۀ مختص بینایی ماشین که می‌تواند در فیلم، دوربین‌های مداربسته و تجزیه و تحلیل عکس‌ها کارایی داشته باشد. کتابخانه opencv با بیش از ۲۵۰۰ الگوریتم مختلف مبتنی بر زبان برنامه‌نویسی C++ توسعه یافته و قادر است تا به‌تشخیص چهره در تصاویر و شناسایی افراد و احساسات آن‌ها بپردازد. اطلاعات این پروژه، برای اهداف دانشگاهی و تجاری به‌صورت رایگان مورد دسترس قرار می‌گیرد.

پروژۀ Pytroch؛ کتابخانه منبع باز پایتون

از معروف ترین پروژه های متن باز هوش مصنوعی در جهان می‌توان به پروژۀ Pytroch اشاره کرد. این پروژه از جمله بسترهایی است که بر پایۀ زبان پایتون توسعه داده شده است و در علوم کامپیوتر و علم داده کاربرد دارد. این پروژه می‌تواند با کمک واحدهای پردازش گرافیکی، عملیات‌های محاسباتی سنگین را بهتر و کارآمدتر به‌انجام برساند.

پروژۀ Keras؛ کمک‌حال توسعه‌دهندگان

پلتفرم Keras ویژگی‌هایی دارد که به‌کمک آن‌ها می‌تواند به توسعه‌دهنده‌ها برای آزمایش سریع و دستیابی به اهداف‌شان کمک کند، این اهداف عبارتند از:

1. سادگی: پلتفرم Keras، با توجه به اهمیت سهولت برای توسعه‌دهندگان، بر اختصار، و ظرافت کدها توجه کرده و همچنین سرعت عمل در اشکال‌زدایی را در دستور کار خود قرار داده است.
2. قدرت: Keras می تواند مجموعه‌های بسیار بزرگ داده و وظایف مرتبط با حوزۀ یادگیری ماشین را اداره کند.

پروژۀ Mindsdb؛ کتابخانه پایتونی منبع‌باز

MindsDB یکی دیگر از معروف ترین پروژه های متن باز هوش مصنوعی در جهان است. این پروژه، یک پلتفرم متن باز است که با هدف کمک به توسعه‌دهندگان بسترهای هوش مصنوعی ایجاد شده است. پلتفرم MindsDB رابطی برای آموزش و استقرار مدل‌ها به‌عنوان جدول‌های هوش مصنوعی در پایگاه‌های داده ارائه می‌کند. همچنین فرآیند یادگیری ماشین را ساده‌تر کرده و آن را برای توسعه‌دهندگان با سطوح مختلف مهارت در دسترس‌تر می‌کند.

پروژۀ Theano؛ بستر هوشمند ریاضیات

پروژۀ Theano یک پلتفرم عددی منبع باز و سازگار با زبان پایتون است.  Theanoبرای تعریف، بهینه‌سازی و ارزیابی عبارات چندبعدی و پیچیدۀ ریاضی توسعه داده شده است. این پلتفرم توسط دانشگاه مونترال و با الگو گرفتن از نام ریاضی‌دان بزرگ باستان، نام‌گذاری شده است. Theano می‌تواند در بستر یادگیری عمیق ابزارهای مختلف مبتنی بر هوش مصنوعی، بسیار مفید باشد.

پروژۀ Ivy؛ پلتفرم یادگیری ماشین

در بین معروف ترین پروژه های متن باز هوش مصنوعی در جهان، Ivy یکی از نوآورین پلتفرم‌ها به‌حساب می‌آید. این پروژه، بستری است که توسعۀ مدل‌های یادگیری ماشین را به‌کمک ویژگی‌های خود بهینه می‌کند. این ویژگی‌ها عبارتند از:

• مدیریت خودکار  مدل

این پلتفرم با توجه به مدل موردنظر می‌تواند مناسب ترین چهارچوب را در بخش یادگیری ماشین و سخت افزار انتخاب کند.

• تبدیل و برگردان کد مدل

پلتفرم Ivy می‌تواند کدهای شما را از هر چهارچوب، به چهارچوبی تازه برگرداند. برای مثال اگر توسعه‌دهنده در نیمۀ راه توسعۀ کد بخواهد به چهارچوب تازه‌ای منتقل شود (مثلا از TensorFlow به PyTorch) نیاز به نوشتن کد از ابتدا ندارد و Ivy می‌تواند کد را به تناسب چهارچوب جدید، تغییر دهد.

پروژۀ Fauxpilot؛ هم‌دست با توسعه‌دهنده

این پلتفرم متن باز از جمله بسترهایی است که کمک زیادی به برنامه‌نویسان می‌رساند. Fauxpilot می‌تواند قسمت‌های بعدی کد را به توسعه‌دهنده پیشنهاد دهد یا خط بعدی را تکمیل کند. این پلتفرم با برنامه‌ها و رابط‌های مختلفی از جمله VScode، Api OpenAI و curl  سازگار است.

پروژۀ PaddleNLP ؛ پل توسعۀ‌دهندگان به‌سمت محصول هوشمند

PaddleNLP کتابخانۀ جامعی است که در حوزۀ پردازش زبان طبیعی فعال است. این پروژه در واقع بخشی از پروژۀ بزرگ‌تری است که PaddlePaddle نام دارد. پروژه PaddleNLP با در دسترس قرار دادن اطلاعات خود با توسعه‌دهندگان، آن‌ها را در راه توسعۀ پروژه‌های مختلف از جمله پردازش متن، تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی و کارهای تعاملی یاری می‌کند.

پروژۀ Stable diffusion؛ تصویرساز متن باز

Stable diffusion مانند Midjourny و Dall-E، یک پلتفرم تولید عکس با متن است که می‌تواند پس از دریافت درخواست متنی کاربر، تصویر مورد نظر او را تهیه کند. این پروژه به‌شکل پیش‌فرض، فضاهایی را تعیین کرده و می‌تواند به کاربر برای رسیدن به هدف کمک کند. به‌عنوان مثال کاربران می‌توانند با بررسی قسمت Style، فضای موردنظرشان را به تصویر بدهند.

پروژه های متن باز github

اطلاعات پروژه‌ های متن باز در دسترس عمومی قرار دارد و گروه‌های مختلفی از جمله توسعه‌دهندگان، علاقه‌مندان و صاحبان کسب‌وکارها می‌توانند داده‌ها را بررسی کنند یا در صورت نیاز تغییر دهند. سایت Github، اصلی‌ترین مرجعی است که می‌توان برای بهره بردن از کدهای توسعه داده شده هوش مصنوعی به آن سر زد؛ از مهم‌ترین پروژه های متن باز github می‌توان به TensorFlow، OpenCV، Keras، TFlearn و HuggingFace اشاره کرد.

نحوۀ استفاده از هوش مصنوعی متن باز رایگان

با توجه به هویت اشتراکی آن‌ها، باید گفت که اصولا دستیابی به اطلاعات هوش مصنوعی متن باز رایگان است؛ اما امکان این وجود دارد که محصولاتی بر پایۀ اطلاعات متن باز توسعه داده شده که رایگان نباشد یا صاحبان پروژه برای ارایۀ ویژگی‌های خاص، از کابران مبلغی دریافت کنند؛ برای مثال Stable diffusion برنامه‌ای غیر رایگان به کاربران پیشنهاد می‌دهد و در آن ویژگی‌های خاصی مانند حذف برچسب سایت روی عکس، دریافت ۴ تصویر برای هر درخواست و اندازه طول و عرض دلخواه را اضافه می‌کند.

آیا پروژه‌های openai متن باز هستند؟

حتی اگر دنبال‌کننده جدی حوزۀ هوش مصنوعی نباشید قطعا نام شرکت openai را به‌عنوان یکی از بزرگ‌ترین نام‌ها در این زمینه، شنیده‌اید. این کسب‌وکار در سال‌های اخیر پروژه‌های بزرگ و پر سروصدایی را توسعه داده که از مشهورترین‌های آن‌ها می‌توان به chatgpt و Dall-E اشاره کرد. نکتۀ جالب این است که openai نیز در آغاز مسیرش، پلتفرم‌های متن‌باز را توسعه داده است اما در ادامه به سوی پروژه‌های متن‌بسته رفته است و در حال حاضر پروژه‌های مشهور این شرکت، متن‌بسته هستند.

مقایسۀ محبوبیت پروژه‌های زبان باز

محبوبیت پلتفرم‌هایی که در این نوشته به عنوان معروف ترین پروژه های متن باز هوش مصنوعی در جهان معرفی شدند میان متخصصان، به‌عنوان فاکتور مهمی برای اعتبار پروژه‌ها مطرح می‌شود؛ به‌عنوان آخرین بخش، با هدف  مقایسۀ محبوبیت پروژه‌های زبان باز، میزان ستارۀ آن‌ها در جدول زیر طبق آماری بر پایۀ سایت github ارایه شده است:

سرگذشت پروژه‌های هوش مصنوعی متن باز تا امروز

پروژۀ متن‌باز هوش مصنوعی یک بستر سخاوتمند و رایگان است که عموم کاربران و صاحبان کسب‌وکار می‌توانند از اطلاعاتش بهره‌مند شوند. این پروژه‌ها با در دسترس قرار دادن اطلاعات خود برای عموم علاقه‌مندان این حوزه، آن‌ها را از شروع کردن از نقطۀ صفر، بی‌نیاز می‌کنند و مسیر توسعۀ پروژه یا مدل‌شان را چند قدم جلو می‌اندازند. پروژه‌های متن باز هوش مصنوعی به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا در هزینه‌های راه‌اندازی پلتفرم یا مدل خود، صرفه‌جویی کنند؛ در واقع با جلو انداختن مسیر پروژه، هم در زمان صرفه‌جویی می‌کند هم هزینۀ پروسه‌های مذکور را از بین می‌برد. در چند سال اخیر، پروژه‌های منبع باز متعددی از جمله TensorFlow، Keras، PyTorch و … توسعه یافته و با توجه به استقبال کاربران و جامعۀ فعال حوزۀ هوش مصنوعی، به‌نظر می‌رسد روند این توسعه افزایش یابد.

سؤالات متداول

• پروژه‌های منبع‌باز چگونه در هزینه و زمان صرفه‌جویی می‌کنند؟

با بهره بردن از اطلاعات آماده و تأیید شده، کسب‌وکارها می‌توانند فاز پر هزینۀ توسعۀ اولیه را دور بزنند و توسعۀ پروژۀ خود را از فازهای بعدی آغاز کنند.

• قبل از ادغام یک پروژۀ منبع باز هوش مصنوعی در جریان کسب‌وکار، چه چیزهایی را باید در نظر گرفت؟

عواملی که باید در نظر گرفته شوند عبارتند از سازگاری کسب‌وکار با سیستم‌های فعلی پروژه متن‌باز و پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی پروژه متن‌باز در کسب‌وکار.

• فواید اقتصادی استفاده از هوش مصنوعی منبع‌باز در یک کسب‌وکار چیست؟

بهره بردن از پروژۀ منبع‌باز، به طور کلی منجر به کاهش و ذخیره‌سازی زمان و هزینه‌های سرمایه‌گذاری اولیه برای کسب‌وکارها می‌شود.