پلتفرم‌های هوش مصنوعی متن‌باز به سرعت هرچه تمام‌تردر حال پیشرفت‌اند و ما را به سوی جهان آینده هدایت می‌کنند. با استفاده از این پلتفرم‌ها، توسعه دهندگان و پژوهشگران به ابزارها و الگوریتم‌های قدرتمندی دسترسی دارند تا برنامه‌های هوش مصنوعی پیشرفته ایجاد کنند، از طرفی کسب‌و‌کارها می‌توانند از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری‌های بهتر، بهینه‌سازی فرآیندها و بهبود تجربه مشتری استفاده کنند. به عبارت دیگر، در حوزه‌هایی مانند بهداشت، مالی، حمل‌و‌نقل و بسیاری دیگر، پیشرفت‌های سریعی مشاهده می‌شود که به شکل عمیقی روش زندگی و کار ما را تحت تأثیر قرار می‌دهد. استفاده از پلتفرم‌های متن‌باز به دنبال دموکراتیزه‌کردن این فناوری است تا برای همه قابل دسترس و مقرون‌به‌صرفه باشد.
فهرست مطالب
- هوش مصنوعی متن‌باز یعنی چه؟
- زیرشاخه‌های هوش مصنوعی
- چگونه بازاریاب‌ها می توانند از هوش مصنوعی استفاده کنند؟
- بهترین پلتفرم‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی متن‌باز(Open Source AI)
هوش مصنوعی متن‌باز چیست؟
برای تعریف این اصطلاح ابتدا نیاز است که با چند اصطلاح دیگر آشنا شویم.
نرم‌افزار متن‌باز به نرم‌افزاری می‌گویند که هر برنامه‌نویس یا توسعه‌دهنده‌ای می‌تواند به راحتی با آن کار کند و در کد آن تغییر ایجاد کند. به این صورت نرم‌افزارها در مدت کوتاه‌تری به‌وسیله کاربرانشان توسعه داده می‌شوند. بنابراین یکی از مزیت‌های نرم‌افزارهای متن‌باز این است که از ایده‌های جدید و بهترین ذهن‌های موجود در دنیای تکنولوژی برای پیشرفت خود بهره می‌برند. یک پروژه گروهی را در نظر بگیرید که در آن گزیده‌ترین افراد برای حل مساله در کنار هم به کار می‌پردازند.
هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که برنامه‌ها و الگوریتم‌هایی را توسعه می‌دهد که موجب می‌شود ماشین‌ها به شیوه‌ای انسان‌گونه عمل کنند.
این علم از زیرشاخه‌های متعددی تشکیل شده‌است که به چند مورد اشاره می کنیم.
زیرشاخه‌های هوش مصنوعی
پردازش زبان طبیعی (Natural language processing)
این زیرشاخه به تعامل انسان و کامپیوتر بر اساس زبان طبیعی استوار است. یک ماشین از این طریق زبان انسانی را پردازش می‌کند، کلمات قابل فهم می‌سازد و از طریق زبان با انسان ارتباط برقرار می‌کند. پردازش زبان طبیعی یا به اختصار NLP این توانایی را دارد که یک متن را از یک زبان به زبانی دیگر برگرداند یا با مخاطب خود به گفتگو بپردازد.
یادگیری ماشین (Machine Learning)
یادگیری ماشین یکی دیگر از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی‌ست که اولویتش توانایی یک ماشین برای تحلیل اطلاعات و تصمیم‌گیری بر اساس این داده‌هاست. در واقع هدف اصلی ماشین لرنینگ این است که به ماشین کمک کند که بدون دخالت انسان و به‌طور خودکار آموزش ببیند و تصمیماتش را بهینه کند.
بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
هدف بینایی کامپیوتر این است که ماشین‌های خلق کند که توانایی درک و تفسیر اطلاعات تصویری را داشته‌باشند.
روباتیک (Robotics)
این زیرشاخه هوش مصنوعی به دنبال طراحی و ساخت ماشین‌هایی‌ست که بتوانند رفتاری انسانی از خود نشان دهد و بدون دخالت ما وظایف فیزیکی ما را انجام دهد.
در حال حاضر شرکت‌ها برای اثبات اینکه ما ربات یا ماشین نیستیم از ما می‌خواهند چند تصویر را انتخاب کنیم یا اعدادی را که به شکلی معوج نوشته شده‌است را تشخیص دهیم. ماشین‌ها همچنان در حال کار بر روی این قابلیت‌ها هستند.
خب با توجه به آنچه تا کنون گفتیم، هوش مصنوعی متن‌باز می‌تواند به عنوان پروژه‌های متنوعی از هوش مصنوعی تعریف شود که برای عموم توسعه‌دهندگان باز هستند و مهندسان نرم‌افزار در آن‌ها به همکاری می‌پردازند. هدف اصلی این است که به بهبود ارتباط میان انسان‌ها و محاسبات کامپیوتری برسیم.
چگونه بازاریاب‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی استفاده کنند؟
امروزه هوش مصنوعی می‌تواند در زمینه‌های گوناگونی به یاری بازاریاب‌ها بیاید، از یک کمک کوچک گرفته تا اجرای کامل یک کمپین تبلیغاتی.
در ادامه برخی از این امکانات را مرور می‌کنیم:
پست‌های اجتماعی خودکار
یکی از ساده‌ترین راه‌های استفاده از تکنولوژی هوشمند در بازاریابی، استفاده از برنامه‌ای است که محتوای از پیش آماده ما را طبق یک برنامه زمانیِ مشخص منتشر کند. کافی است که برنامه زمانی و پست‌های موردنظرمان را در اختیار هوش مصنوعی قراردهیم و باقی کارها را به او بسپاریم.
تولید محتوا
این حوزه‌ای است که هوش مصنوعی در آن در حال شکوفایی است. بازاریابانی که مسئول خلق محتوای نوشتاری هستند، در سراسر صنعت با مشکلات مشابهی روبه‌رو هستند. چگونه به ایده‌هایی برسند که توجه مخاطب را به خود جلب کند؟ چگونه در زمان کمتر محتوایی تولید کنند که موجب افزایش سریع نرخ تبدیل (Conversion Rate) شود. هوش مصنوعی می‌تواند با نوشتن بخش‌هایی از متن موجب صرفه‌جویی در زمان شود یا با ایده‌پردازی به هم‌فکری با نویسنده محتوا بپردازد.
ایمیل‌های شخصی‌سازی شده و جمع‌آوری داده‌ها
اغلب ما با ایمیل‌هایی مواجه شده‌ایم که به طور شخصی ما را مخاطب قرار می‌دهند. نوشتن میلیاردها نامه روزانه و فرستادنشان به مشتری‌هایی با عادات خرید متنوع کاری غیرممکن است، ولی هوش مصنوعی به سادگی از عهده این‌کار بر می‌آید.
الگوریتم‌ها برای جمع‌آوری داده‌های کاربری، تجزیه و تحلیل نحوه تعامل هر مشتری با یک برند و ایجاد محتوای ایمیل شخصی‌سازی شده طراحی شده‌اند. در این روش هوش مصنوعی بدون دخالت هیچ عامل انسانی، جایگذاری اطلاعات کاربران در متن‌های از پیش‌آماده، برنامه‌ریزی و ارسال محتوا را انجام می‌دهد.
هدف‌گیری تبلیغاتی و کمپین‌های پرداخت براساس کلیک
اگر در فیسبوک یا گوگل تبلیغات کنید، برنامه‌هایی همچون AdWords جزئیات دقیقی را فراهم می‌کنند تا به شما در بررسی عملکرد کمپین تبلیغاتی کمک کنند. همچنین این برنامه‌ها امکان پرداخت بر اساس کلیک را فراهم می‌کنند و شما از این طریق می‌توانید بودجه تبلیغاتی خود را به طور کارآمدتری تخصیص دهید.
هوش مصنوعی همچنین می‌تواند افرادی که با تبلیغات شما در تعامل بوده‌اند را تحلیل کرده و بخشی از هزینه تبلیغات را به سمت گروهی هدایت کند که تحقیقات بازار نتوانسته بود پیشبینی‌شان کند. احتمالا نتایج آن شما را شگفت‌زده کند.
بهترین پلتفرم‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی متن‌باز (Open Source AI)
درادامه این مقاله به معرفی بهترین پلتفرم‌های هوش مصنوعی متن‌باز می‌پردازیم که به شما کمک می‌کند که تصمیم بگیرید که آیا micro AI می‌تواند به بهبود بازده سرمایه‌گذاری شما کمک کند یا اینکه پروژه‌هایِ بزرگ هوش مصنوعی متن‌باز برای دستیابی به اهداف شرکت شما لازم است.
۱- TensorFlow
این پلتفرم کمک‌حال برنامه‌نویسانی‌ست که می‌خواهند چیز جدیدی خلق کنند و در عین حال از مدلهای موجود و ساخته شده توسط متخصصین بهره ببرند.
TensorFlow یکی از قدرتمند‌ترین پلتفرم‌های هوش مصنوعی است و با ارائه آموزش‌های ویدیویی کمک می‌کند که هرچه سریع‌تر به سمت موفقیت گام بردارید.
مزایا:
این پلتفرم از چندین زبان برنامه‌نویسی حمایت می‌کند: از جمله Swift، Python و JavaScript یعنی پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی جهان.
۲- PyTorch
این پلتفرم هم برای تبدیل ایده‌ها به اپلیکیشن‌های کاربردی ایده‌آل است. فریمورک کاملی که برای حمایت از جنبه‌های متنوع توسعه‌ی پروژه‌های هوش مصنوعی متن‌باز، از جمله کتابخانه‌ها و دادگان گسترده، ساخته شده‌است.
کار با این پلتفرم برای توسعه‌دهندگانی که سابقه کار با پایتون را دارند بسیار ساده است و رویکرد شیء‌گرای آن به بسته‌بندی (Bundle) حجم زیادی از کدها که تنها یک کار انجام می‌دهند کمک می‌کند.
مزایا:
برنامه‌نویسان پایتونی از کار با آن لذت خواهند برد اما رابط کاربری ++C نیز برای کسانی که با پایتون کار نمی‌کنند در نظر گرفته شده‌است.
۳- Keras
کراس یک رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن (API) است که به شما اجازه می‌دهد به‌سرعت و به‌سادگی بخش ظاهری و دیداری مدل دیپ لرنینگ خود را به‌اشتراک بگذارید.
می‌توانید از مدلهای خود در کراس خروجی گرفته و آن‌ها را در مرورگر، iOS یا اندروید اجرا کنید.
۴- openAI
این روزها openAI در صدر اخبار است و دلیل خوبی هم دارد.این شرکت تحقیقاتی در حال متحول کردن برنامه‌های پردازش زبان طبیعی‌‌ست. آن‌ها مدلی به نام codex ارائه کرده‌اند که می‌تواند دستورهای ما به زبان طبیعی را به کدهای برنامه‌نویسی به هر زبانی که بخواهیم برگرداند. علاوه بر آن مانند دیگر پروژه‌های متن‌باز هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان می‌توانند به مدل‌ها دسترسی داشته باشند و کدها را شخصی‌سازی کنند.
۵- OpenCV
OpenCV به‌خاطر پلتفرم متن‌باز بینایی کامپیوتری‌اش (Computer Vision) شهرت دارد. کتابخانه‌های این پلتفرم در زبان C نوشته شده و به همین‌دلیل تقریبا همه‌جا قابل استفاده‌است.
۶- H20.ai
پلتفرم ابری H20.ai در تبلیغاتش ادعا می‌کند که «سریع‌ترین و دقیق‌ترین پلتفرم هوش مصنوعی در این سیاره» است و به نظر می‌آید که توجه ویژه‌ای به اخلاقیات هوش مصنوعی دارد.
تلاش آن‌ها دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی و در دسترس قرار دادن آن برای همه و استفاده از آن برای ایجاد تاثیرات مثبت روی جامعه بشری است.
۷- Rasa
این پلتفرم گزینه‌ای عالی برای ساختن هوش مصنوعی‌های گفتگومحور یا چت‌بات‌هاست. می‌تواند خود را به خوبی با مدلهای جدید وفق دهد و همواره به‌روز باقی بماند.
۸- Amazon Web Services (AWS)
اگر کدی برای اجرا دارید یا دنبال مکانی آشنا برای کدنویسی می‌گردید، می‌توانید این‌کار را به‌طور رایگان در پلتفرم AWS انجام دهید. علاوه بر آن این پلتفرم فیچرهای متعددی نیز برای بازاریابی ارائه می‌دهد.
۹- GitHub
صرف‌نظر از پلتفرمی که انتخاب کرده‌اید، گیت‌هاب کدنویسی‌های شما را مرتب می‌کند. گیت‌هاب بزرگ‌ترین نام در برنامه‌نویسی اشتراکی است و خصوصا در پروژه‌هایی که عده زیادی در آن کدنویسی می‌کنند با سازمان‌دهی به هیستوریِ کدها، ویرایش‌ها و نوت‌ها بسیار یاری‌دهنده است.