Open source AI platforms are helping humanity move toward a futuristic world faster than most anticipated.
OpenAI, Microsoft, and Google have had an outrageous month in the artificial intelligence (AI) space, and this field keeps accelerating.
What is open source AI?
Defining this term requires understanding a few others.
Open source is a software development term that means any programmer can jump in and work with it, the goal being to develop robust software in a shorter amount of time.
This is a great way to leverage the novel ideas of the best minds to fuel progress in technology. Think of open source as a group project where humanity benefits from A+ work.
Artificial Intelligence is a branch of computer science that develops programs and algorithms (step-by-step processes designed to solve a problem or answer a question) that help make various machines operate in more human-like ways.
There are several subfields of this science, including:
- Natural language processing (NLP), which focuses on developing natural interactions between humans and computers. Specialized software helps machines process human language, create understandable words, and interact with humans through language.
- Machine learning (ML), which prioritizes a machine’s ability to analyze information and use it to make recommendations or decisions based on the data sets it has provided.
- Computer vision, which is all about creating machines that can understand and then interpret visual information.
- Robotics that can physically perform tasks without human micromanagement, including interaction with humans.
Right now, companies verify we are human by having us choose photos from a set with one thing in common, such as cars or volcanoes. And if we were to see a car at the base of an active volcano, we can extrapolate that the car will be damaged. Machines are still developing these abilities.
那么，开源人工智能可以定义为软件工程师合作开发向公众开放的各种人工智能项目。目标是更好地将计算与人类结合起来。
我们需要最后一个额外关键词来帮助我们将开源人工智能与营销联系起来：工业 4.0。
工业 4.0 是先进计算和人工智能开启人类生产力新时代的理念。
- 第一次工业革命 是关于创造通过蒸汽或水力进行工作的机器。
- 第二次工业革命 那时我们将机器转换为电力并接受大规模生产。产品是由人工装配线制造的，并在电动传送带的协助下将工作送到他们的手中。
- 第三次工业革命 当我们将计算机插入机器以提高效率和自动化时。汽车工厂现在拥有经过编程的机器，可以快速、精确地制造汽车，无需人工装配线。
- 现在第四次工业革命 被称为“工业 4.0”的“工业 4.0”讲述的是人类与计算如此紧密地联系在一起，该行业正在发生怎样的变化。业务不再只发生在董事会和工厂车间。我们把它放在口袋里。
只需按一下按钮，我们就可以出售厨房中的库存并进行再投资。无需触摸任何东西，声控计算机就可以订购杂货，向我们的数字日历添加约会，并在我们在家工作而不是通勤去办公室时给我们讲笑话。
正是在这个新的景观、这个通过互联技术进行生产的新时代，开源人工智能营销发挥了作用。
营销人员如何使用人工智能？
人工智能为想要冒险尝试的营销人员提供了广泛的功能，从小型协助一直到为您开展营销活动。
我们将分享一些用例，让您了解现有的情况。
自动社交帖子
在营销中利用智能技术的最小方法之一是使用一个程序来安排和发布预加载的社交内容。
您设置频率（每天几次到每月一次或更多），然后加载所有准备好的内容。它按照您自己的自定义时间表为您完成工作。
内容创作
这是人工智能蓬勃发展的领域。负责创建书面内容的营销人员在整个行业也面临着类似的困境。他们如何不断提出能引起观众共鸣的想法？他们如何在更短的时间内制作内容以提高转化率？
公司依靠人工智能内容来节省创作此类作品主体所需的时间，减少在作家身上的花费，并聘请经验丰富的文字大师来提高质量。
个性化电子邮件和数据捕获
我们大多数人都经历过后续电子邮件，其大意是“嘿，您在购物车中留下了一件商品！”或者，“您的愿望清单上有一件商品刚刚降价了！”
人们不可能每天根据每个消费者的购物习惯编写数十亿封电子邮件，但人工智能可以。
人们设计了一些算法来提取用户数据，分析每个客户如何与品牌互动，并创建个性化的电子邮件内容。然后，人工智能会安排并发送该内容，所有这些内容在设置后都无需任何人工交互。
说“向萨凡纳发送一封感谢信”会启动一种算法，从您的联系人列表中提取萨凡纳的电子邮件地址，创建一封感谢电子邮件，并将萨凡纳的名字拼接到其中。该程序可以然后发送它或将注释读给您，允许您在发送之前进行更改。
广告定位和按点击付费活动
如果您在 Google 或 Facebook 上做广告，AdWords 等程序可为您提供深入的洞察力和精确的详细信息，帮助您评估广告活动的效果。它们还有助于按点击付费 (PPC) 出价，以便您可以有效地分配广告预算。
人工智能可以分析谁与您的广告互动，然后将广告支出重定向到市场研究可能未预料到的群体。您可能会惊讶地发现您发现了多少潜在客户或获得了多少转化。
使用开源人工智能之前的道德考虑
没有什么新的事情是容易发生的。即使是最高水平的技术发展也有重要的人为因素，必须尽早解决。
偏见
人们编写算法和数据集，人们也有偏见——无论他们是否知道自己看待世界的独特视角。这些影响可以而且确实会改变程序的行为，特别是如果人工智能的输出被设计为根据虚拟空间中的人类行为而改变。
当搜索带有偏见的单词时，这些问题变得显而易见。您需要构建避免刻板印象和虚假信息的程序。
那么如何编程才能减少偏差呢？这是目前人工智能最热门的话题之一，解决方案（和法律）仍在制定中。
信息不正确或不完整
仅仅因为它在互联网上并且人工智能发现它并不意味着它是真的。仅仅因为某些东西流行并不意味着它就是正确的。
同样，仅仅因为您拥有真实信息并不意味着您拥有全貌，无论您如何努力推动搜索引擎寻找真相。
10 个顶级开源人工智能平台和工具
现在进入主要活动：我们编制了一份开源 AI 工具列表，向您介绍一些最佳选择，让您在深入研究此主题时，决定微型 AI 是否可以帮助提高您的投资回报率，或者是否可以更大的开源 AI 项目是您实现公司目标所需的。
1.TensorFlow
TensorFlow 是一个完整的支持结构，适用于那些希望帮助彼此创造新颖事物，同时从其他专家现有模型中获益的程序员。
TensorFlow 是最强大的 AI 平台之一，并提供培训视频来帮助您快速取得成功。
我们喜欢什么： 该平台支持多种编程语言，包括 Swift、Python 和 JavaScript（地球上最常用的编程语言）。
价格： 自由的。
2.PyTorch
PyTorch 与 TensorFlow 一样，是将想法转化为功能应用程序的一站式商店。它是一个完整的框架，旨在支持开源人工智能项目开发的各个方面，包括可供提取的大量库和数据集。
对于已经使用 Python 进行编码的开发人员来说，该平台很容易使用。它的面向对象方法有助于捆绑只完成一项工作的可用代码块。
然后可以将这个已知且可靠的“对象”插入到更广泛的序列中以完成更复杂的工作，从而帮助程序员互相帮助。
专家提示： 精通 Python 的程序员在这里蓬勃发展，但它也为那些不使用 Python 编码的人提供了 C++ 接口。
价格： 自由的。
3.喀拉斯
Keras 号称是为人类设计的，它是一个应用程序编程接口 (API)，可让您快速轻松地共享深度学习模型的前端。
您可以从 Keras 导出模型并在浏览器、iOS 和 Android 中运行它们。他们的 Python 库倾向于关注人工神经网络。
最适合： 程序员在使用最新版本的 TensorFlow 时喜欢更简化的用户界面，从而在构建软件时简化与软件的交互。
价格： 自由的。
4.开放人工智能
OpenAI 成为各大新闻的焦点，并且有充分的理由——它正在改变自然语言处理 (NLP) AI 程序的游戏规则。他们提供了一个名为 Codex 的模型，可以将自然语言转换为您指定的编程语言的代码。
此外，与其他开源人工智能项目一样，您可以访问他们的模型并自行自定义代码。
OpenAI 正在掌握 Alexa/Siri 的功能，并在工业 4.0 领域迈出下一步。这种人工智能可以从它找到的信息中合成自己的自然语言答案，而不仅仅是指向一个网站并阅读它。令人难以置信的东西，你可以使用它！
价格： 免费 18 美元信用额度可试用三个月，然后价格基于代币，并取决于您使用的产品。
5.OpenCV
OpenCV 以其计算机视觉开源人工智能平台而闻名。如果说 TensorFlow 拥有一般人工智能领域的本科学位，那么 OpenCV 则拥有人工智能视觉领域的硕士学位。
而且效果非常好 到处 因为它的库是用 C 语言编写的，它声称可以将其移植到从“PowerPC Mac 到机器狗”的所有东西上。它包括一个新的 C++ 接口，并为 Java、Python 和其他语言开发了包装器，以鼓励跨语言开发。
最适合： 专门为计算机视觉应用开发人工智能。
价格： 免费，包括商业用途。
6.H20.ai
H2O.ai 的人工智能云平台文案声称它是“地球上最快、最准确的人工智能平台”，并且似乎意识到人工智能中的道德问题。
他们努力使人工智能民主化，让任何人都可以使用它，使人类能够利用它对世界产生积极影响。
一个可靠的选择： 优先考虑开发速度并计划使用人工智能来增强其产品的公司，致力于全面简化人工智能管理。
价格： 免费开发开源软件并使用他们的 H20 Wave API。
7. 拉莎
Rasa 非常适合构建对话式 AI（聊天机器人）并通过云免费部署。它非常灵活，并被誉为“面向未来”，因为它的设计使您可以将任何 NLP 或 ML 模型插入 Rasa，随着技术的不断进步，为您提供越来越准确的结果。
最适合： 面向企业的品牌对话式人工智能，内置 Slack 和 Facebook 等社交消息集成。
价格： 自由的。还有为企业提供的付费专业选项。
8.亚马逊网络服务（AWS）
如果您有代码要运行或想要在熟悉的地方开始构建，您可以在 AWS 上免费执行此操作/该平台还存储程序的结果/输出。
此外，AWS 还为企业营销提供了大量增值功能，例如为其内容交付网络定制代码以及管理各种云应用程序的任务协调，所有这些都是免费的。
最适合： 如果您精通编码，但可以使用一些与开发相关的支持服务 - 包括帮助您向工业 4.0 升级的业务功能。
价格： 成本各不相同。有短期优惠、12 个月免费和始终免费选项。
9. GitHub
无论您选择哪种平台，GitHub 平台都能保持协作工作有序。
GitHub是编程合作领域的大牌。当许多人接触相同的代码时，该平台可以帮助组织项目，跟踪版本历史、注释和 Wiki。
最适合： 彼此不认识但想要高效地完成项目的个人或团队。
价格： 基本 0 美元，团队 44 美元，企业 231 美元。
GitHub AI 项目：Instagram 垃圾邮件防护和虚假产品评论识别
我们将这些正在开发中的开源人工智能项目包含在 GitHub 上，因为很多营销活动都涉及在内容上线后对社交网络进行调节。
这些项目允许您提取预先存在的数据集来训练您的编程模型，以更彻底地完成工作 - 更好地保护您的品牌，以保持这些潜在客户的不断涌入。
专家提示： Google 开源了他们的 ALBERT 模型供您模仿。该程序擅长自然语言处理，并且能够灵活地处理特定于语言的问题，例如解释上下文中的含义。
价格： 自由的
我们周围的未来
请务必关注人工智能的发展主题。它在我们周围迅速发生。
这肯定是一次疯狂的旅程！技术始终处于最前沿，人工智能变得更加敏锐、更加智能、更加快速、更加深入人心。
