Open Source AI – Nguồn sáng tạo và trợ giúp con người

1: Open Source AI là gì?

1.1: Giới thiệu về Open Source AI

Open Source artificial intelligence (AI) cung cấp mã nguồn có thể truy cập miễn phí, thúc đẩy môi trường hợp tác để các nhà phát triển sử dụng, sửa đổi và phân phối công nghệ AI. Sự cởi mở này khuyến khích việc tạo ra các ứng dụng AI sáng tạo khi cộng đồng những người đam mê hợp tác, thúc đẩy việc phát triển các giải pháp thực tế.

Các dự án và thư viện trực tuyến của Open Source AI, 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 được lập trình sẵn để hỗ trợ các nhà phát triển, 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 mà không tốn nhiều thời gian.

Tận dụng các thư viện và công cụ hiện có, một số nhóm nhỏ nhà phát triển có thể xây dựng nhiều ứng dụng Open Source có giá trị cho các nền tảng đa dạng như Microsoft Windows, Linux, iOS và Android.

Bằng cách sử dụng Open Source AI, 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 phát triển một cách đáng tin cậy và mang lại những tính năng vượt trội. Ngoài ra, tính trung lập của nhà cung cấp Open Source AI đảm bảo các tổ chức không bị ràng buộc với một nhà cung cấp cụ thể.

Mặc dù Open Source AI mang lại những khả năng hấp dẫn nhưng sự cho phép 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 hoặc mục tiêu không được xác định rõ ràng có thể dẫn đến kết quả sai lệch, lãng phí tài nguyên và thậm chí là thất bại dự án. Bản chất sẵn có của Open Source AI cũng làm tăng mối lo ngại về bảo mật, những tin tặc có thể tận dụng các công cụ tương tự để thao túng kết quả hoặc tạo ra nội dung có hại.

1.2: Sự phát triển của Open Source AI

Bất chấp những rủi ro có thể xảy ra, Open Source AI vẫn được chính phủ, các doanh nghiệp và cá nhân lựa chọn. Theo báo cáo Trạng thái Open Source năm 2023, đáng chú ý là 80% người trả lời khảo sát cho biết việc sử dụng phần mềm Open Source ngày càng tăng trong năm qua, với 41% lựa chọn mức tăng “đáng kể”.

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, Merative (trước đây là IBM Watson Health) sử dụng TensorFlow để phân tích hình ảnh liên quan đến y tế, các quy trình chẩn đoán nâng cao và y học được cá nhân hóa hơn. Athena của J.P. Morgan sử dụng Open Source AI dựa trên Python để đổi mới hoạt động quản lý rủi ro.

Amazon tích hợp Open Source AI 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 Open Source AI 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 Open Source AI với các giải pháp độc quyền, sử dụng các thư viện điện tử như TensorFlow hoặc PyTorch để nâng cao chất lượng và tăng hiệu suất.

1.3: Lợi ích nhận được khi sử dụng Open Source AI

Open Source AI đã nổi lên như một động lực mạnh mẽ trong việc thúc đẩy đổi mới và khả năng tiếp cận trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Các đặc điểm độc đáo của nó mang lại lợi ích đáng kể cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và tổ chức. Dưới đây là những lợi ích người dùng sẽ nhận được nếu sử dụng những công cụ này: 

– Các trường hợp sử dụng đa dạng: Nền tảng Open Source AI cung cấp nhiều ứng dụng thực tế, chẳng hạn như phát hiện gian lận theo thời gian thực, phân tích hình ảnh y tế, đề xuất được cá nhân hóa và trải nghiệm học tập phù hợp.

– Truy cập và tiếp cận: Open Source AI cho phép mọi người truy cập và sử dụng mã nguồn một cách tự do, không giới hạn bởi các hạn chế cấp phép hoặc chi phí. Điều này giúp tạo ra một cộng đồng đa dạng và phong phú các nhà phát triển và nhà nghiên cứu.

– Sự đóng góp và phát triển cộng đồng: Mô hình mã nguồn mở tạo điều kiện cho sự đóng góp từ một loạt các cá nhân và tổ chức, dẫn đến sự phát triển nhanh chóng và đa dạng của dự án AI. Cộng đồng có thể cùng nhau cải thiện mã nguồn, sửa lỗi, và thậm chí phát triển tính năng mới.

– Kiểm soát và tính linh hoạt: Do tính chất mở của mã nguồn, người dùng có khả năng kiểm soát và tùy chỉnh AI theo nhu cầu cụ thể của họ mà không cần phải phụ thuộc hoàn toàn vào nhà cung cấp.

– Độ tin cậy và an toàn: Với sự giám sát từ một cộng đồng lớn, các dự án mã Open Source thường có thêm lớp bảo mật và kiểm tra lỗi tốt hơn. Điều này có thể làm giảm rủi ro về bảo mật và tăng độ tin cậy của các hệ thống AI.

– Sự tiến bộ liên tục: Sự đóng góp từ một cộng đồng đa dạng của các nhà phát triển và nhà nghiên cứu thường tạo ra các ý tưởng mới và sáng tạo, dẫn đến tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực AI.

– Sự phổ cập và tiết kiệm chi phí: Việc sử dụng nguồn mở giúp giảm chi phí cho các tổ chức và cá nhân, đặc biệt là những người có ngân sách hạn chế hoặc không có ngân sách cho công nghệ AI.

2: Các Open Source AI phổ biến hiện nay

2.1: TensorFlow

TensorFlow là một thư viện nguồn mở và một nền tảng phần mềm được phát triển bởi Google AI. Nó được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình máy học và học sâu.

Tính năng của công cụ này

– Mô-đun tính toán đồ thị: TensorFlow sử dụng một mô-đun tính toán đồ thị, cho phép người dùng định nghĩa và thực thi các phép tính một cách linh hoạt trên các đồ thị tính toán.

– Tích hợp nhiều công cụ và API: TensorFlow cung cấp nhiều API cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm API Python, C++, và JavaScript. Nó cũng tích hợp với các công cụ như TensorFlow Serving cho triển khai mô hình, TensorFlow Lite cho ứng dụng di động, và TensorFlow.js cho ứng dụng web.

– Công cụ mở rộng mạnh mẽ: TensorFlow có các công cụ mở rộng như TensorFlow Extended (TFX) cho xây dựng và triển khai dòng sản phẩm AI theo quy mô lớn, TensorFlow Probability (TFP) cho xử lý dữ liệu xác suất, và TensorFlow Model Optimization Toolkit cho tối ưu hóa mô hình.

– Hỗ trợ GPU và TPU: TensorFlow được tối ưu hóa để chạy trên nhiều loại phần cứng, bao gồm GPU và TPU (Tensor Processing Units), giúp tăng tốc độ đào tạo và triển khai mô hình.

Ưu điểm:

– Khả năng mở rộng: TensorFlow có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau, từ mô hình máy học cơ bản đến các ứng dụng AI phức tạp.

– Cộng đồng lớn và hỗ trợ: TensorFlow có một cộng đồng lớn và tích cực, với nhiều tài liệu, nguồn mở, và hỗ trợ từ Google và cộng đồng người dùng.

– Tích hợp với các công cụ phổ biến: TensorFlow tương thích với nhiều công cụ phát triển phần mềm và dịch vụ đám mây phổ biến, như Jupyter Notebook, Docker, Kubernetes, và Google Cloud Platform.

Nhược điểm:

– Khó sử dụng cho người mới: Học và làm quen có thể tốn thời gian.

– Hiệu suất không ổn định trên các thiết bị không chính xác: Hiệu suất có thể không đồng đều trên các loại phần cứng.

– Phức tạp với dự án nhỏ: Cảm thấy quá phức tạp cho các dự án nhỏ hoặc không đòi hỏi hệ thống lớn.

2.2: Pytorch

PyTorch là một thư viện mã nguồn mở cho học sâu được phát triển bởi Facebook AI Research (FAIR). Được phát hành lần đầu vào năm 2016, PyTorch nhanh chóng trở thành một trong những framework phổ biến nhất cho học sâu và các ứng dụng AI

Tính năng:

– Tính linh hoạt và dễ sử dụng: PyTorch có cú pháp Python gần gũi và dễ hiểu, giúp cho việc xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học sâu trở nên dễ dàng hơn. Nó giúp giảm thiểu thời gian mà các nhà nghiên cứu và nhà phát triển phải bỏ ra để thực hiện ý tưởng của mình.

– Dynamic Computation Graphs: PyTorch sử dụng mô-đun tính toán động, cho phép người dùng xây dựng và thay đổi các đồ thị tính toán khi chương trình đang chạy. Điều này mang lại sự linh hoạt và tiện lợi, đặc biệt đối với việc xây dựng các mô hình phức tạp.

– Tối ưu hóa cho GPU: PyTorch được tối ưu hóa để chạy trên GPU, giúp tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình. Điều này làm cho PyTorch trở thành một lựa chọn phổ biến cho các dự án lớn và có yêu cầu tính toán cao.

– Cộng đồng lớn và tích cực: PyTorch có một cộng đồng người dùng rộng lớn và tích cực, với nhiều tài liệu, ví dụ, và hỗ trợ trực tuyến từ các chuyên gia và người dùng trên toàn thế giới. Điều này giúp giảm thiểu thời gian tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề cụ thể.

– Tích hợp tốt với Python: PyTorch hoạt động tốt với nhiều thư viện Python khác nhau như NumPy, SciPy và Pandas, giúp cho việc xây dựng quy trình làm việc mạnh mẽ và linh hoạt.

– Hỗ trợ cho nghiên cứu và triển khai: PyTorch không chỉ hỗ trợ cho việc nghiên cứu và phát triển mô hình mới, mà còn cho việc triển khai các ứng dụng AI vào sản phẩm thực tế thông qua các công cụ như TorchScript và TorchServe.

2.3: Keras

Keras là một thư viện mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực học sâu và trí tuệ nhân tạo. Được phát triển bởi François Chollet, Keras được thiết kế để giúp người dùng dễ dàng xây dựng và huấn luyện các mô hình mạng nơ-ron một cách linh hoạt và hiệu quả.

Tính năng chính:

– Dễ sử dụng: Keras có cú pháp đơn giản và gần gũi với người dùng, giúp cho việc xây dựng mô hình trở nên dễ dàng hơn. Với giao diện lập trình ứng dụng (API) cao cấp, bạn có thể tạo và điều chỉnh mô hình một cách nhanh chóng.

– Tích hợp đa framework: Keras có khả năng tích hợp với các framework học sâu như TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), và Theano. Điều này cho phép người dùng lựa chọn framework phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ.

– Hỗ trợ nhiều loại mô hình: Keras hỗ trợ xây dựng nhiều loại mô hình mạng nơ-ron, từ mạng nơ-ron nhiều tầng (MLP), mạng nơ-ron tích chập (CNN), đến mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và mạng nơ-ron tái tạo (autoencoder).

– Tính linh hoạt và mở rộng: Keras cho phép người dùng tùy chỉnh và mở rộng mô hình của họ một cách dễ dàng thông qua việc định nghĩa các lớp và hàm tùy chỉnh.

– Triển khai dễ dàng: Keras hỗ trợ việc triển khai mô hình vào các ứng dụng thực tế thông qua việc xuất mô hình vào các định dạng như TensorFlow SavedModel và ONNX.

2.4: OpenAI

OpenAI là một tổ chức nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) có trụ sở tại San Francisco, California. Được thành lập vào năm 2015, OpenAI đã trở thành một trong những cơ quan hàng đầu trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo.

AI nổi tiếng nhất của tổ chức này đó chính là ChatGPT. Bạn có thể nâng cấp tài khoản ChatGPT Plus tại Centrix Software.

Đặc điểm chính:

– Mục tiêu phát triển trí tuệ nhân tạo an toàn và hữu ích: OpenAI đặt mục tiêu phát triển và thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo một cách an toàn và hữu ích cho tất cả mọi người.

– Mô hình hoạt động phi lợi nhuận: OpenAI hoạt động dưới hình thức phi lợi nhuận và đặt mục tiêu là mang lại lợi ích cho cộng đồng toàn cầu thông qua nghiên cứu và phát triển công nghệ AI.

– Nghiên cứu và phát triển đa dạng: OpenAI tiến hành nghiên cứu và phát triển trên nhiều lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, bao gồm học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và nhiều lĩnh vực khác.

– Phát triển công nghệ AI Open Source: OpenAI đã phát hành nhiều dự án AI mã nguồn mở, cho phép cộng đồng AI truy cập và sử dụng công nghệ tiên tiến nhất.

– Mục tiêu về an ninh và an toàn AI: OpenAI quan tâm đến các vấn đề liên quan đến an ninh và an toàn của trí tuệ nhân tạo, và tiến hành nghiên cứu về cách đảm bảo rằng AI được phát triển một cách đáng tin cậy và an toàn.

– Cộng đồng nghiên cứu lớn và đa dạng: OpenAI có một cộng đồng nghiên cứu rộng lớn, bao gồm các nhà nghiên cứu và chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo từ khắp nơi trên thế giới.

2.5: Rasa

Rasa là một nền tảng Open Source cho việc xây dựng ứng dụng trò chuyện (chatbot) thông minh và tự động. Nó cung cấp các công cụ và thư viện cho việc phát triển, triển khai và quản lý chatbot dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Tính năng chính:

– Hỗ trợ xây dựng chatbot tự học: Rasa cung cấp các công cụ để xây dựng chatbot có khả năng học và cải thiện qua thời gian dựa trên dữ liệu người dùng thực tế.

– Khả năng xây dựng từ đầu hoặc tích hợp với dữ liệu có sẵn: Rasa cho phép nhà phát triển xây dựng chatbot từ đầu hoặc tích hợp với dữ liệu người dùng có sẵn để tạo ra các trải nghiệm tương tác đa dạng.

– Hỗ trợ cho nhiều nền tảng và ngôn ngữ: Rasa có thể được triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, cho phép nhà phát triển linh hoạt trong việc lựa chọn công nghệ và môi trường triển khai.

– Tích hợp với các công cụ phổ biến: Rasa tích hợp tốt với các công cụ phổ biến như các dịch vụ đám mây (ví dụ: Amazon Web Services, Microsoft Azure), các framework học sâu (ví dụ: TensorFlow, PyTorch) và các nền tảng trò chuyện (ví dụ: Facebook Messenger, Slack).

3: Kết luận

Có thể thấy hiện nay Open Source AI đang là nguồn công cụ hỗ trợ trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là các ngành sử dụng công nghệ cao. Trong bài viết này, Centrix đã giới thiệu cho các bạn về Open Source AI, lợi ích của nó và những công cụ phổ biến trên thế giới. Chúng tôi mong rằng bạn sẽ hiểu cơ bản về nó và lựa chọn cho mình một công cụ thích hợp để cải thiện và nâng cao kiến thức, hỗ trợ các dự án cho doanh nghiệp.