المعايير هي قدر مهم للتقدم في الذكاء الاصطناعى كما هو الحال بالنسبة لبقية صناعة البرمجيات. ولكن عندما تأتي النتائج القياسية من الشركات ، فإن السرية غالباً ما تمنع المجتمع من التحقق منها. نموذج اللغة. تقول المؤسسات الأخرى أن الكود الذي يستخدمونه لتطوير الأنظمة يعتمد على الأدوات والبنية التحتية الداخلية المستحيلة لإطلاقه أو يستخدمون مجموعات بيانات محمية بحقوق الطبع والنشر. على الرغم من أن الدوافع يمكن أن تكون أخلاقية بطبيعتها-فقد رفضت Openai في البداية إطلاق GPT-2 ، سلف GPT-3 ، بدافع المخاوف من إساءة استخدامه-فإن التأثير هو نفسه. بدون الكود اللازم ، من الصعب جدًا على الباحثين من الطرف الثالث التحقق من مطالبات المنظمة. عبر البريد الالكتروني. Ahdritz هو أحد رفاق مطوري Openfold ، وهو إصدار مفتوح المصدر من ALPHAFOLD الذي يتصدر بنية البروتين DeepMind 2. من الصعب القيام بكل العلم الذي قد يرغب المرء في فعله مع الكود Deepmind.
بعض يذهب الباحثون إلى حد القول إن حجب رمز النظام يقوض قيمته العلمية. في أكتوبر 2020 ، تواجه دحض في مجلة Nature مشكلة مع نظام تنشيط السرطان الذي تدربه Google Health ، الذي ركز فرع Google على الأبحاث المتعلقة بالصحة. لاحظ المؤلفون المشاركون أن Google حجب التفاصيل الفنية الرئيسية ، بما في ذلك وصف لكيفية تطوير النظام ، مما قد يؤثر بشكل كبير على أدائه.
اعتمادات الصورة: openfold
بدلاً من التغيير ، جعل بعض أعضاء مجتمع الذكاء الاصطناعى ، مثل Ahdritz ، مهمتهم في فتح المصدر للأنظمة نفسها. من خلال العمل من الأوراق الفنية ، يحاول هؤلاء الباحثون بإعادة إنشاء الأنظمة ، إما من نقطة الصفر أو البناء على شظايا المواصفات المتاحة للجمهور.
Openfold هو أحد هذه الجهود. بعد فترة وجيزة من إعلان DeepMind Alphafold 2 ، فإن الهدف هو التحقق من أنه يمكن استنساخ Alphafold 2 من الصفر وتوفير مكونات النظام التي قد تكون مفيدة في مكان آخر ، وفقًا لـ Ahdritz. وقال أهدرتز إن التفاصيل اللازمة ، لكن ... ليس لدينا دليل على ذلك ، وبالتالي فإن هذا الجهد هو مفتاح توفير هذا الممر والسماح للآخرين بالبناء عليه. علاوة على ذلك ، في الأصل ، كانت بعض مكونات alphafold تحت رخصة غير تجارية. إن مكوناتنا وبياناتنا-لا تزال DeepMind لم تنشر بيانات التدريب الكاملة-ستكون مفتوحة المصدر بالكامل ، مما يتيح اعتماد الصناعة.
Openfold ليس المشروع الوحيد من نوعه. في مكان آخر ، تحاول المجموعات التابعة بشكل فضفاض داخل مجتمع الذكاء الاصطناعى تطبيقات المخطوطة التي تم توليدها في Openai و Dall-E التي تنشئ الفنون ، وألفازيرو في لعبة DeepMind ، وحتى Alphastar ، وهو نظام عميق المصمم للعب لعبة Starcraft 2 في الوقت الفعلي. من بين أكثر نجاحًا ، تعانق Eleutherai و AI Startup BigScience Face ، الجهود البحثية المفتوحة التي تهدف إلى تقديم الكود ومجموعات البيانات اللازمة لتشغيل نموذج قابل للمقارنة (وإن لم يكن متطابقًا) إلى GPT-3.
Philip Wang ، أ عضو غزير الإنتاج في مجتمع الذكاء الاصطناعى الذي يحتفظ بعدد من تطبيقات المصادر المفتوحة على Github ، بما في ذلك أحد Openai's Dall-E ، يفترض أن مصادر مفتوحة هذه الأنظمة تقلل من الحاجة إلى تكرار جهودهم.
نقرأ أحدث دراسات الذكاء الاصطناعي ، مثل أي باحث آخر في العالم. ولكن بدلاً من تكرار الورقة في صومعة ، نطبقها مفتوح المصدر ، كما قال وانغ. نحن في مكان مثير للاهتمام عند تقاطع علوم المعلومات والصناعة. أعتقد أن المصدر المفتوح ليس من جانب واحد ويفيد الجميع في النهاية. كما أنه يناشد الرؤية الأوسع للمنظمة الديمقراطية حقًا غير المبللة للمساهمين.
براين ل
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
