هر روز، هوش مصنوعی به شکل جدیدی در زندگی ما تجلی مییابد و نحوه کار، بازی، و تعامل ما با دنیای اطراف را تغییر میدهد. برای بهرهمندی از کل پتانسیل هوش مصنوعی، لازم است که زیربنای آن را بهطور عمیق درک کنیم؛ منظور از زیربنا، چارچوبهای هوش مصنوعی است.
درک چارچوبهای هوش مصنوعی
چارچوبهای هوش مصنوعی سازندهای برای ایجاد سیستمهای هوشمند و پیچیده هستند که میتوانند یاد بگیرند، تطبیق پیدا کنند، و تکامل یابند. این چارچوبها بهعنوان مجموعهای از کتابخانهها تعریف میشوند که توسعه و پیادهسازی الگوریتمهای هوش مصنوعی را تسهیل میکنند.
استفاده از چارچوبهای هوش مصنوعی
چارچوبهای هوش مصنوعی ساخت و پیادهسازی الگوریتمهای پیچیده را با عملکردها و کتابخانههای از پیش ساخته تسهیل میکنند. این چارچوبها فرآیند توسعه را استانداردسازی کرده و امکان سفارشیسازی مدلهای هوش مصنوعی را برای وظایف خاص را فراهم میکنند. این انعطافپذیری به دلیل ماژولار بودن و امکان بهرهبرداری از کتابخانهها بهشکل مجزاست.
TensorFlow
در مورد TesorFlow بیشتر بدانید
TensorFlow توسط تیم Google’s Brain توسعه یافته و مدلهای یادگیری ماشینی را توسعه میدهد که در وظایفی مانند ترجمه زبانی و تشخیص چهره مفید هستند. این چارچوب بهعنوان یک پلی در نظر گرفته میشود که مفاهیم فنی پیچیده را به برنامههای کاربردی و ویژگیهای ارزشمند تبدیل میکند.
PyTorch
PyTorch توسط Meta AI توسعه یافته و فضایی ساده دارد که Prototyping سریع را فراهم میکند. این چارچوب برای توسعه مدلهای کارآمد و حذف کد Boilerplate کارآمد است.
انتخاب چارچوبهای هوش مصنوعی
هنگام انتخاب چارچوب هوش مصنوعی، عواملی مانند عملکرد، پشتیبانی جامعه، انعطافپذیری و راحتی یادگیری باید در نظر گرفته شوند. انتخاب چارچوب باید با سطح مهارت توسعهدهندگان هماهنگ باشد. چارچوبهای متنباز معمولاً انعطافپذیرتر و به صرفهتر هستند، زیرا امکان آزمون و خطا را فراهم میکنند و به توسعهدهندگان اجازه میدهند با تکنولوژیهای مختلف یکپارچهسازی انجام دهند.
در مجموع، انتخاب چارچوب مناسب و تسلط بر آن میتواند توسعه موثرتری در زمینه هوش مصنوعی را فراهم میکند.
PyTorch که به دلیل تطبیقپذیری و عملکرد سریع مشهور است، از گرافهای رایانشی پویا حمایت میکند تا توسعهدهندگان قادر باشند در طول فرآیند توسعه مدل، اصلاحات منعطفی انجام دهند. قابلیت تفکیک خودکار آن، ایجاد و آموزش شبکههای عصبی عمیق را با فعالسازی تست و اشکالزدایی کد به صورت Real-Time ممکن میسازد.
Keras
Keras یک کتابخانه شبکه عصبی سطح بالا در زبان پایتون است که به گونهای ساخته شده که برای کاربران، درک و استفاده از آن ساده باشد. این کتابخانه عمدتاً با TensorFlow ترکیب میشود و با ساختار واضح و خواناتر Keras، عملکرد آن افزایش مییابد. Keras کد را Debug میکند و سادگی مدیریت آن را حفظ میکند که منجر به ایجاد Codebase با پیچیدگی کمتر و نگهداری سادهتر میشود.
این کتابخانه از مدلهای متنوع شبکه عصبی پشتیبانی میکند و با دارا بودن یک کتابخانه جامع از لایههای آماده، توابع فعالسازی و تکنیکهای بهینهسازی، تطبیقپذیری و انعطافپذیری Keras را افزایش میدهد. این ویژگیهای پیشرفته نهتنها باعث تطبیقپذیری آسان Keras میشوند، بلکه همچنین به عنوان ابزاری برتر برای پژوهشهای پیشرفته در حوزه شبکههای عصبی عمل میکند.
چارچوبهای AI اختصاصی:
علاوه بر گزینههای متنباز، چند چارچوب هوش مصنوعی اختصاصی نیز با ویژگیها و قابلیتهای پیشرفته وجود دارد. به عنوان مثال:
– **CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit):**
روی پیادهسازیهای تولیدی در مقیاس بزرگ تمرکز دارد و انواع مدلهای محبوب مثل DNNهای Feed-Forward، Netهای پیچشی یا Convolutional و شبکههای بازگشتکننده را پشتیبانی میکند. همچنین تحت یک License متنباز قابلدسترسی است.
– **H2O.ai:**
یک پلتفرم متنباز یادگیری ماشینی را ارائه میدهد که فراهمکننده انواع الگوریتمها برای تجزیهوتحلیل داده و مدلسازی پیشبینیکننده است. مقیاسپذیری و سادگی استفاده از آن نکات دیگری هستند که این چارچوب را جذاب میکنند.
– **MxNet:**
یک چارچوب یادگیری عمیق متنباز است که با Amazon ارتباط دارد و روی پیادهسازیهای تولیدی در مقیاس بزرگ متمرکز است.
این چارچوبهای AI میتوانند بسته به نیازهای خاص افراد برای پژوهش یا راهکارهای تولیدی کارآمد، یک انتخاب مناسب را فراهم کنند.
بررسی چارچوبهای ریسک AI: خوب یا بد؟
امروز، اکثر افراد با ریسکهای مرتبط با مدلهای AI آشنا هستند. چارچوبهای ریسک AI به سازمانها کمک میکنند تا به چالشهای ناشی از استفاده از AI در عملیات شبکه پاسخ دهند. پیادهسازی چارچوب ریسک AI داخل سازمان میتواند اقدام هوشمندانهای باشد، زیرا:
– امنیت و تطبیقپذیری کلی سیستمهای AI را بهبود میبخشد.
– از تطبیقپذیری با قواعد و استانداردهای مربوط اطمینان حاصل میکند.
– اعتماد و اطمینان به تکنولوژی AI را در بین ذینفعان افزایش میدهد.
– ریسکهای بالقوه را در سیستمهای AI شناسایی کرده و پیش از وقوع آنها، به آنها پاسخ میدهد.
در ادامه، چند چارچوب ریسک مهم برای AI معرفی میشود:
چارچوب مدیریت ریسک NIST AI یا AI RMF
AI RMF که توسط موسسه ملی استانداردها و تکنولوژی یا NIST توسعهیافته بوده، به عنوان یک چارچوب داوطلبانه میباشد که تأکید دارد روی وارد کردن اعتماد در طراحی، توسعه و ارزیابی خدمات، سیستمها و محصولات AI.
این چارچوب به چهار عملکرد اصلی تمرکز دارد: Governing، Mapping، Measuring یا اندازهگیری، و Managing یا مدیریت.
چارچوب مدیریت ریسک AI: AI در Wharton
این چارچوب توسط Wharton School در دانشگاه پنسیلوانیا توسعهیافته است و بر روی ریسکهای AI در صنعت خدمات مالی متمرکز است. این چارچوب ریسک را در چهار حوزه اصلی دستهبندی میکند: مدیریت ناکارآمد، محدودیتهای یادگیری، حریم خصوصی و امنیت داده، و تأثیرگذاری اجتماعی.
سازمانها میتوانند این چارچوبهای ریسک را در مراحل مختلف عملیات کسبوکار خود، هنگام استفاده از AI، اجرا کنند تا اطمینان حاصل کنند که ریسک به حداقل ممکن رسیده است.