هر روز بیشتر از روز قبل، هوش مصنوعی در زندگی ما رسوخ می‌کند و شکل جدیدی به نحوه‌ی کار، بازی و تعامل ما با دنیای اطراف می‌دهد. برای استفاده از کل پتانسیل هوش مصنوعی، باید بتوانیم زیربنای آن را به‌طور عمیق درک کنیم؛ منظورمان چارچوب‌های هوش مصنوعی است.
چارچوب های AI چه مواردی هستند؟ آیا برای توسعه هوش مصنوعی موردنیاز هستند؟
فارغ از اینکه شبکه‌ی عصبی پیچیده‌ای با توانایی تقلید شناخت انسانی باشد یا یک مدل یادگیری ماشینی ML طراحی‌شده برای تجزیه‌و‌تحلیل پیش بینی‌کننده، چارچوب‌های هوش مصنوعی مبنا و زیربنای هر کدام از این تکنولوژی‌ها هستند.
پس امروز در این مقاله به چارچوب‌های متداول هوش مصنوعی نگاه می‌کنیم. همچنین چارچوب‌های مدیریت ریسک را بررسی می‌کنیم که به AI اختصاص دارند، موضوعی که امروز بسیار مهم است.
درک نحوه کار چارچوب‌های AI
چارچوب‌های AI مبنای سازنده‌ای برای ایجاد سیستم‌های AI پیچیده و هوشمند هستند که می‌توانند یاد بگیرند، تطبیق پیدا کنند و تکامل پیدا کنند. می‌توان چارچوب AI را به‌عنوان مجموعه‌ای از Libraryها تعریف کرد که توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌های AI را تسهیل می‌کنند.
بیشتر بخوانید: مزیت AI در کاهش خطای انسانی در تجزیه‌و‌تحلیل داده
چارچوب‌های AI ساخت و پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده را با عملکردها و Libraryهای از پیش ساخته‌شده تسهیل می‌کنند تا توسعه‌دهندگان بتوانند مدل‌های AI را برای کارهای خاصی سفارشی‌سازی کنند، نه اینکه لازم باشد سیستم‌های زیرین را از ابتدا بسازند.این چارچوب‌ها فرایند توسعه را استانداردسازی می‌کنند. این یعنی فارغ از اینکه پروژه AI چه باشد، همواره مجموعه ابزار و اقدامات به‌خصوصی را خواهید داشت. با این یکپارچگی، می‌توان عملکردهای AI را در پلتفرم‌ها و برنامه‌های کاربردی متنوع یکپارچه‌سازی کرد. برای مثال TensorFlow دارای Libraryهای جامعی بوده که زمان توسعه را کاهش می‌دهند؛ یک فاکتور حیاتی که دلیل مستقیم استفاده‌ی جامع از آن در کل صنعت است.
بررسی برترین چارچوب‌های AI
وقتی‌که یک چارچوب AI را انتخاب می‌کنیم، باید فاکتورهایی مثل عملکرد، پشتیبانی جامعه، انعطاف‌پذیری و راحتی یادگیری را مدنظر قرار دهیم تا اطمینان حاصل کنیم که چارچوب پاسخگوی الزامات پروژه است و با سطح مهارت افراد تطبیق دارد. ما هم به چارچوب‌های متن‌باز و هم اختصاصی نگاه خواهیم کرد.
چارچوب‌های AI متن‌باز منعطف، تطبیق‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه هستند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با الگوریتم‌های مختلف آزمون‌وخطا کنند، خود را با انواع داده‌های مختلف تطبیق دهند و بدون مشکل با تکنولوژی‌های دیگر یکپارچه‌سازی انجام دهند.
TensorFlow
TensorFlow که توسط Google’s Brain Team ساخته‌شده است، مدل‌های یادگیری ماشینی را توسعه می‌دهد که برای کارهایی مثل ترجمه زبانی و تشخیص چهره مفید هستند. آن را باید به‌عنوان پلی در نظر گرفت که مفاهیم فنی پیچیده را تبدیل به برنامه‌های کاربردی و ویژگی‌های ارزشمند می‌کند.
رابط کاربری یا UI تعاملی روی چندین پلتفرم کار می‌کند تا توسعه‌دهندگان بتوانند به‌صورت بصری هر بخش از توسعه مدل خود را ردیابی کنند. این جنبه پیچیدگی‌های الگوریتم‌های ML را تسهیل می‌کند. به‌علاوه، تطبیق‌پذیری بالای TensorFlow با CPUها و GPUها آموزش و ساخت مدل را روی محیط‌های رایانشی تسهیل می‌کند. این انعطاف‌پذیری به دلیل ماژولار بودن و قابلیت بهره‌برداری است تا کاربران بتوانند Library را به‌گونه‌ای تنظیم کنند که پاسخگوی الزامات متنوع پروژه باشد.
PyTorch
PyTorch که توسط Meta AI توسعه‌یافته است، فضایی بسیار ساده دارد و توانایی Prototyping سریع را فراهم می‌کند که یک ویژگی کلیدی برای توسعه مدل کارآمد است. برای دست‌یابی به این مهم نیاز به کد Boilerplate را به حداقل می‌رساند که معمولاً کدی است که مجدداً مورد استفاده قرار می‌گیرد و اینگونه فرایند مدل‌سازی را تسهیل می‌نماید.
بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی یا AI چیست؟ بررسی چالش‌های امنیت سایبری و تاثیر هوش مصنوعی در تغییرات امنیت سایبری – قسمت اول
PyTorch که به تطبیق‌پذیری و عملکرد سریع معروف است از گراف‌های رایانشی پویا پشتیبانی می‌کند تا توسعه‌دهندگان بتوانند در طول توسعه مدل اصلاحات منعطفی را انجام دهند. قابلیت تفکیک خودکار آن، ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را با فعال‌سازی تست و Debug کد Real-Time ممکن می‌کند.
Keras
Keras یک Library شبکه عصبی سطح بالا در پایتون است که طوری ساخته‌شده است که درک و استفاده از آن برای کاربران ساده باشد. Keras library معمولاً با TensorFlow جفت می‌شود که به لطف ساختار واضح و قابل‌خواندن Keras، عملکرد آن را افزایش می‌دهد. Keras کد را Debug کرده و سادگی مدیریت آن را حفظ می‌کند که منجر می‌شود به ایجاد یک Codebase با پیچیدگی کمتر و حفظ و نگهداری ساده‌تر.
این مدل از مدل‌های شبکه عصبی متنوعی پشتیبانی می‌کند و مجهز به یک Library جامع از لایه‌های آماده برای استفاده، توابع فعال‌سازی و تکنیک‌های بهینه‌سازی است. این ویژگی‌های پیشرفته نه‌تنها باعث تطبیق‌پذیری و انعطاف‌پذیری Keras می‌شوند، بلکه همچنین ابزار فوق‌العاده‌ای برای پژوهش‌های پیشرفته در شبکه‌های عصبی است.
چارچوب‌های AI اختصاصی:
علاوه بر گزینه‌های متن‌باز، چند چارچوب هوش مصنوعی اختصاصی نیز با ویژگی‌ها و قابلیت‌های پیشرفته وجود دارد. از جمله آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- CNTK یا Microsoft Cognitive Toolkit روی پیاده‌سازی‌های تولیدی در مقیاس بزرگ تمرکز کرده و از انواع مدل محبوب مثل DNNهای Feed-Forward، Netهای پیچشی یا Convolutional و شبکه‌های بازگشت‌کننده پشتیبانی می‌کند و تحت یک License متن‌باز قابل‌دسترسی میباشد.
- H2O.ai یک پلتفرم متن‌باز یادگیری ماشینی را ارائه می‌دهد که فراهم‌کننده انواع الگوریتم‌ها برای تجزیه‌و‌تحلیل داده و مدل‌سازی پیشبینی‌کننده است. همچنین مقیاس‌پذیر است و استفاده از آن ساده میباشد.
- MxNet یک چارچوب یادگیری عمیق متن‌باز است که با Amazon ارتباط دارد و روی پیاده‌سازی‌های تولیدی در مقیاس بزرگ متمرکز است.
این چارچوب‌های AI می‌توان بسته به نیاز به‌خصوص افراد برای پژوهش یا راهکارهای تولیدی کارآمد، چارچوب AI مناسبی را انتخاب نمود.
بررسی چارچوب‌های ریسک AI: خوب یا بد؟
امروز اکثر افراد احتمالاً در مورد ریسک‌های موجود در هر مدل AI شنیده‌اند. چارچوب‌های ریسک AI به سازمان‌ها کمک می‌کند به چالش‌هایی که به دلیل استفاده از AI در عملیات شبکه رخ می‌دهند، پاسخ دهند.
پیاده‌سازی یک چارچوب ریسک مختص به AI درون سازمان می‌تواند حرکت هوشمندانه‌ای باشد، زیرا آن‌ها:
- امنیت و تطبیق‌پذیری کلی سیستم‌های AI را بهبود می‌بخشند.
- از تطبیق‌پذیری با قواعد و استانداردهای مربوط اطمینان حاصل می‌کنند.
- اعتماد و اطمینان به تکنولوژی AI را در بین ذینفعان افزایش می‌دهند.
- ریسک‌های بالقوه را در سیستم‌های AI شناسایی کرده و قبل از اینکه بالفعل شوند، به آن‌ها پاسخ می‌دهند.
در ادامه چند چارچوب ریسک قابل‌توجه برای AI معرفی می‌گردد.
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 روی وارد کردن اعتماد در طراحی، توسعه و ارزیابی خدمات، سیستم‌ها و محصولات AI تأکید دارد.
چهار عملکرد به‌خصوص این چارچوب عبارت‌اند از:
- Governing
- Mapping
- Measuring یا اندازه‌گیری
- Managing یا مدیریت
مدیریت ریسک AI: AI در Wharton
این چارچوب که توسط Wharton School در دانشگاه پنسلوینیا توسعه‌یافته است، روی ریسک‌های AI در صنعت خدمات مالی تمرکز می‌کند. این چارچوب ریسک را در چهار حوزه اصلی دسته‌بندی می‌کند:
- مدیریت ناکارآمد
- محدودیت‌های یادگیری
- حریم خصوصی و امنیت داده
- تأثیرگذاری اجتماعی
سازمان‌های بزرگ می‌توانند این چارچوب‌های ریسک را در مراحل مختلف عملیات کسب‌و‌کار خود وقتی‌که با AI کار می‌کنند اعمال کنند تا اطمینان حاصل شود که ریسکی در کار نباشد.
Secure AI Framework یا SAIF
گوگل نیز در چارچوب ریسک دستی دارد و با مدل SAIF خود سعی می‌کند یک اکوسیستم ایمن‌تر را بسازد. برخی از عناصر اصلی SAIF عبارت‌اند از:
- گسترش مبناهای امنیتی قدرتمند برای اکوسیستم AI
- گسترش شناسایی و پاسخ به تهدید که AI را تحت اکوسیستم پاسخ به تهدید یک سازمان قرار می‌دهد
- خودکارسازی دفاع‌ها برای حفظ سرعت
- تطبیق کنترل‌ها برای انجام اصلاح و چرخه‌های بازخورد سریع‌تر
به‌طور خلاصه می‌توان گفت که استفاده از چارچوب‌های مدیریت ریسک AI به ما کمک می‌کنند بهتر بتوانیم ریسک‌های مربوط به تکنولوژی AI را مدیریت کنیم و نتایج منفی احتمالی را به حداقل برسانیم.
