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二、開源人工智能技術大勢所趨

Represent the General Trend of Open Artificial Intelligence Technology

@崔之元(清華大學公共管理學院教授）：

谷歌今天將其人工智能引擎開源了。不久谷歌剛剛發(fā)布的Google Photo讓人們驚嘆。它可以自動收集識別你的相片，并提供驚人的搜索能力。比如你輸入“墓碑”，google能挖出你幾年前你一次掃墓的照片，即使你當時并沒有給這張照片作出任何標記。這只是Google的人工智能服務的冰山一角。在此之前，Google圖片搜索、Google翻譯等應用的智能程度已經(jīng)享有盛譽。而今天，Google將其人工智能帝國的核心——深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡，開源了。

谷歌選擇了開源其深度學習引擎，同全世界的開發(fā)者免費分享其人工智能背后的一條條源代碼。這個項目被命名為TensorFlow，任何人都可以在這里訪問：http: //tensorflow.org/。當然，谷歌也并非完全毫無保留。目前開源的是其引擎中較為頂層的算法。同時谷歌也沒有開源其硬件基礎設施系統(tǒng)。Google為什么要這么做？官方的解釋是，將自己的技術免費開放，希望可以加速人工智能領域的發(fā)展。所有人都可以幫助Google改進其技術，并將成果反饋回來。正如Google深度學習項目的主要推動者杰夫.迪恩（Jeff Dean）所說：“我們希望的是，整個研究、開發(fā)者社區(qū)將TensorFlow作為一種很好的手段來實現(xiàn)各種各樣的機器學習算法，同時也為其在各種場景下的應用帶來改進?！?/p>

@楊劍勇(傳感物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)始人）：

機器學習作為人工智能的一種類型，可以讓軟件根據(jù)大量的數(shù)據(jù)來對未來的情況進行闡述或預判。谷歌將最新的機器學習軟件開源，并將此系統(tǒng)的參數(shù)公布給業(yè)界工程師、學者和擁有大量編程能力的技術人員。實際上Facebook也開源人工智能技術，開源人工智能技術會成為未來趨勢嗎？

@ilucky(國家開放大學副教授）：

開放、共享。

@燾江(北京大學移動政務實驗室(mGov Lab China）博士）：

創(chuàng)新2.0時代，開源還是大勢所趨

@楊靜lillian(新智元創(chuàng)始人、中國經(jīng)濟網(wǎng)經(jīng)營顧問、知名科技評論專家）：

的確。TensorFlow是Google第二代深度學習系統(tǒng)。TensorFlow是一種編寫機器學習算法的界面，也可以編譯執(zhí)行機器學習算法的代碼。使用TensorFlow編寫的運算可以幾乎不用更改，就能被運行在多種異質(zhì)系統(tǒng)上，從移動設備（例如手機和平板）到擁有幾百臺的機器和幾千個GPU之類運算設備的大規(guī)模分布式系統(tǒng)。TensorFlow降低了深度學習的使用門檻，讓從業(yè)人員能夠更簡單和方便地開發(fā)新產(chǎn)品。作為Google發(fā)布的“平臺級產(chǎn)品”，很多人認為它將改變?nèi)斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)。

深度學習在計算機科學有非常大的影響，令它能夠被運用在最前沿的研究中，又能開發(fā)出實用性高到讓人驚喜的產(chǎn)品、無數(shù)人每天都在使用。2011年谷歌發(fā)布了深度學習基礎架構(gòu)DistBelief，它讓Google能夠通過數(shù)據(jù)中心存儲的成千上萬的數(shù)據(jù)來進行前所未有的大規(guī)模訓練，建立起Google史上最大的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，雖然DistBelief非常成功，但它有很大的限制。它僅僅以神經(jīng)網(wǎng)絡為目的、十分局限，而且很難進行配置，另外它牢牢綁定在Google的內(nèi)部基礎設施上，幾乎不可能將代碼與外界共享。

TensorFlow是開源的第二代機器學習系統(tǒng)，設計上尤其針對克服DistBelief的短板。TensorFlow更通用、靈活、易攜帶、易使用，而且完全開源。同時也在DistBelief的基礎上改善了運行速度、可擴縮性和與產(chǎn)品的銜接。實際上，在很多指標上，TensorFlow要比DistBelief要快一倍。TensorFlow自帶大量的深度學習支持，但并不只是為了深度學習而生，也有一些更通用的支持：任何你可以表達成流程圖的計算，你都可以使用TensorFlow來完成運算。所以任何基于梯度的機器學習算法都能受益于TensorFlow的自動微分和最優(yōu)程序組。不僅如此，你也很容易就能通過Python的前端，在TensorFlow編寫你的新靈感。