همانطور که منتظر سال 2023 هستیم، شکی نیست که پروژه های منبع باز به شکل دادن به چشم انداز فناوری ادامه خواهند داد. جامعه منبع باز در پیشبرد نوآوری و دسترسی بیشتر به فناوری برای همه نقش مهمی داشته است. در اینجا ده روند وجود دارد که پیش‌بینی می‌کنیم در سال 2023 بر فضای منبع باز تسلط داشته باشند:
در سال 2023، می‌توان انتظار داشت که پروژه‌های منبع باز بیشتری با هدف ساخت مدل‌های هوش مصنوعی قابل توضیح ببینیم. این پروژه‌ها بر ایجاد مدل‌هایی تمرکز می‌کنند که می‌توانند توسط انسان‌ها تفسیر و درک شوند و اعتماد و استفاده از آن‌ها در برنامه‌های حیاتی را آسان‌تر کنند.
از آنجایی که جهان با چالش های فزاینده ای مانند تغییرات آب و هوایی، فقر و نابرابری مواجه است، هوش مصنوعی می تواند نقشی کلیدی در رسیدگی به این مسائل ایفا کند.
یادگیری فدرال یک تکنیک یادگیری ماشینی است که به مدل‌ها اجازه می‌دهد بر روی داده‌هایی که در چندین دستگاه یا سازمان توزیع شده‌اند، بدون نیاز به اشتراک‌گذاری آن داده‌ها، آموزش ببینند.
یادگیری تقویتی تکنیکی است که در آن یک عامل از طریق آزمون و خطا، با دریافت بازخورد در مورد اقدامات خود، یاد می گیرد.
پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه ای از هوش مصنوعی است که بر درک زبان انسان تمرکز دارد.
AutoML مجموعه ای از تکنیک ها و ابزارهایی است که فرآیند ساخت مدل های یادگیری ماشین را خودکار می کند.
محاسبات کوانتومی یک فناوری نوظهور است که نوید انقلابی در محاسبات را به شکلی که ما می شناسیم را متحول می کند.
Edge AI به استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های لبه شبکه و نه در فضای ابری اشاره دارد.
با فراگیرتر شدن هوش مصنوعی، توجه به پیامدهای اخلاقی استفاده از آن مهم است.
DevOps تمرین یکپارچه سازی توسعه و عملیات نرم افزار برای فعال کردن تحویل سریعتر و قابل اطمینان تر نرم افزار است.
در نتیجه، حوزه هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و فناوری منبع باز در خط مقدم این تکامل قرار دارد. از هوش مصنوعی و هوش مصنوعی قابل توضیح برای منافع اجتماعی گرفته تا یادگیری ماشین کوانتومی و هوش مصنوعی اخلاقی، هیچ کمبودی در پروژه های هیجان انگیز در افق وجود ندارد.
