Adakah AI tidak sesuai untuk sumber terbuka? Naib Presiden MongoDB: Kod sumber terbuka tidak sesuai untuk kecerdasan buatan

​Masanya untuk bercakap tentang sumber terbuka AI.

Jelas sekali, ini adalah masalah yang perlu dihadapi oleh pembangun. Pada asasnya sejak 2006, isu sumber terbuka telah menjadi salah satu isu utama.

Matt Asay bertanggungjawab untuk pemasaran di MongoDB. Sebelum itu, beliau adalah ketua Perkhidmatan Web Amazon dan ketua ekosistem pembangun di Adobe.

Sebelum menyertai Adobe, Asay memegang beberapa siri jawatan dalam syarikat sumber terbuka. Naib Presiden Pembangunan Perniagaan, Pemasaran dan Komuniti di MongoDB, Naib Presiden Pembangunan Perniagaan di syarikat analitik masa nyata Nodeable (kemudian diperoleh oleh Appcelerator), Naib Presiden Pembangunan Perniagaan dan Ketua Pegawai Eksekutif Interim di Strobe permulaan HTML5 mudah alih (kemudian diperoleh oleh Facebook), dan Ubuntu COO Linux syarikat Canonical dan ketua Americas untuk permulaan pengurusan kandungan Alfresco.

Akhirnya, Asay menjadi pengarah kehormat Open Source Initiative (OSI) dan menerima J.D. daripada Stanford University. ​

Sebelum ini, Matt Asay telah menuduh Google dan Yahoo mempunyai tempahan tentang kod sumber terbuka, dan kemudian dia dimarahi .

Sekarang saya memikirkannya, ia masuk akal.

Tim O'Reilly berkata bahawa dalam era awan sumber terbuka, motivasi untuk pembangun berkongsi kod adalah untuk membenarkan orang lain menjalankan program mereka sendiri, dengan itu menyediakan salinan kod sumber. Dan keperluan untuk ini perlahan-lahan hilang.

Reilly seterusnya menegaskan bahawa ia bukan sahaja tidak perlu, tetapi ia tidak lagi mungkin setakat apl terbesar berkenaan.

Sejak sedekad yang lalu, kemustahilan perkongsian ini telah membatalkan takrif asal sumber terbuka. Hari ini, takrifan baharu memberi kesan kepada cara kita berfikir tentang kecerdasan buatan.

Seperti yang Mike Loukides nyatakan, kerjasama dalam AI tidak pernah menjadi lebih penting atau lebih sukar daripada sekarang.

Sama seperti pengkomputeran awan pada tahun 2006, syarikat yang melakukan kerja paling menarik dalam kecerdasan buatan mungkin akan bergelut untuk membuka sumber dengan cara tradisional.

Tetapi walaupun pendekatan sumber terbuka mereka adalah tradisional, ini tidak bermakna mereka tidak boleh membukanya dengan cara yang lebih bermakna.

Infrastruktur terbuka

Loukides percaya: “Walaupun banyak syarikat kini berkata mereka terlibat dalam AI, mereka benar-benar mendorong industri ke hadapan hanya tiga syarikat - Meta, OpenAI dan Google "

Ketiga-tiga mereka mempunyai satu persamaan: mereka semua mempunyai keupayaan untuk menjalankan model besar pada skala. Di sebalik kebolehan ini, kita memerlukan infrastruktur dan cara teknikal yang kukuh, yang sering tidak dimiliki oleh banyak individu dan syarikat.

Memang benar anda boleh memuat turun kod sumber OPT-175B daripada Meta, tetapi perkakasan yang anda ada tidak boleh melatihnya. Walaupun untuk universiti atau institusi penyelidikan lain, OPT-175B terlalu besar.

Sebaliknya, Google dan OpenAI, yang mempunyai sumber pengkomputeran yang mencukupi, tidak boleh menyalin OPT-175B dengan mudah.

Alasannya juga mudah: OPT-175B terlalu rapat dengan infrastruktur Meta sendiri (termasuk perkakasan tersuai) dan sukar untuk dipindahkan ke tempat lain.

Dalam erti kata lain, Meta tidak cuba menyembunyikan apa-apa tentang OPT-175B, tetapi sangat sukar untuk membina infrastruktur yang serupa. Malah bagi mereka yang mempunyai wang dan teknologi, hasil akhirnya akan menjadi versi yang berbeza.

Dan itulah yang dilakukan oleh Jeremy Zawodny dari Yahoo dan Chris DiBona dari Google di OSCON 2006.

Tetapi sekali lagi, sukar untuk mempercayai AI jika anda tidak memahami prinsip saintifik di dalam mesin.

Jadi, kita perlu mencari cara untuk menjadikan infrastruktur terbuka untuk digunakan.

Loukides percaya bahawa akses percuma harus diberikan kepada penyelidik luar dan pengguna awal. Walau bagaimanapun, ia bukan seperti memberi mereka kunci induk untuk mengakses pusat data Meta, Google atau OpenAI, tetapi melalui API awam.

Ini mungkin bukan "sumber terbuka" yang dijangkakan kebanyakan orang, tetapi ia masih boleh diterima.

Lihat sumber terbuka dengan cara yang berbeza

Kini, tuduhan Matt Asay terhadap Google dan Yahoo tidak bermakna sekarang.

Sejak 2006, Google telah membungkus dan membuka sumber infrastruktur kritikal untuk memenuhi keperluan strategik.

Pada pandangan Matt Asay, TensorFlow ialah pintu masuk ke sumber terbuka dan Kubernetes ialah pintu keluar ke sumber terbuka. Piawaian industri pembelajaran mesin sumber terbuka ini dijangka dapat meningkatkan beban kerja Google Cloud atau memastikan mudah alih antara Google Clouds, dengan itu memenangi lebih banyak beban kerja ke Google Cloud.

Sesiapa yang mencipta ini adalah bijak, tetapi ia bukan sumber terbuka dalam pengertian Pollyanna.

Google tidak bersendirian. Ia hanya melakukan sumber terbuka lebih baik daripada syarikat lain. Sumber terbuka sememangnya mementingkan diri sendiri, dan syarikat serta individu akan sentiasa membuka kod yang memberi manfaat kepada diri mereka sendiri atau pelanggan mereka.

Sentiasa begitu, dan akan sentiasa begitu.

Loukides percaya bahawa AI harus terbuka dengan cara yang bermakna (walaupun terdapat perbezaan antara tiga gergasi AI utama dan syarikat lain), tetapi sumber terbuka yang dirujuknya bukan sumber terbuka dalam pengertian umum kita. kenapa?

Alasannya ialah walaupun sumber terbuka tradisional hebat, ia tidak pernah berjaya menyelesaikan masalah untuk pencipta dan pengguna perisian DiBona dan Zawodny yang dicadangkan di OSCON pada tahun 2006 Masalah sumber terbuka awan .

Lebih sepuluh tahun telah berlalu dan kami masih belum mendekati jawapannya.

Lalu lagi, kami memang rapat sikit.

Matt Asay percaya bahawa kita perlu melihat sumber terbuka dengan cara yang baharu.

Dia rapat dengan Loukides: kuncinya adalah untuk menyediakan penyelidik akses yang mencukupi untuk membolehkan mereka semula- Temui cara model AI tertentu berjaya atau gagal.

"Mereka tidak memerlukan akses penuh kepada semua kod dan infrastruktur untuk menjalankan model ini". Seperti yang dia katakan, akses penuh kepada kod hanya masuk akal jika pembangun boleh menjalankan program sumber terbuka pada komputer riba mereka dan mencipta karya terbitan.

Memandangkan skala dan kerumitan unik kod yang dijalankan oleh Google atau Microsoft hari ini, ini tidak masuk akal - kami tidak akan mempunyai akses penuh kepada kod awan pada skala.

Kita perlu faham: sumber terbuka bukanlah lensa untuk melihat dunia sumber terbuka. Dan memandangkan zaman awan yang kita hidup hari ini, sumber terbuka digunakan semakin kurang.

Sama ada sebagai sebuah syarikat atau sebagai individu, matlamat kami adalah untuk membuka akses kepada perisian dengan cara yang memberi manfaat kepada pelanggan dan pembangun pihak ketiga, menjadikannya lebih mudah untuk difahami, daripada cuba mencipta semula konsep sumber terbuka sejak beberapa dekad yang lalu Chengyun. Ia tidak terpakai kepada sumber terbuka, sama seperti ia tidak terpakai kepada AI.

Sudah tiba masanya untuk berfikir secara berbeza.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah AI tidak sesuai untuk sumber terbuka? Naib Presiden MongoDB: Kod sumber terbuka tidak sesuai untuk kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!