谷歌Tensor Flow開源后，第三方開發者們都搗鼓了些什么？
上月，谷歌的人工智能引擎開源后，已經被其他很多公司巧妙地運用，例如將英語翻譯為漢語，閱讀手寫文字以及甚至創作原創藝術作品。這款名為 Tensor Flow的開源引擎 ，為用戶們提供一種利用大量數據直接訓練計算機完成任務的途徑。軟件可以和不同方法相結合，在不同計算機硬件基礎上有效建立并訓練模擬「深度學習」神經網絡。
深度學習是一種訓練計算機識別圖像與音頻規律非常有效的技巧，讓機器像人類一樣可以完成有用的任務，例如識別圖像中的人臉與物體。最近，深度學習還顯示出解析語言的天賦，通過讓機器對具有含義的說或寫出的要求產生反應。
據MIT科技評論的報道，在 神經信息處理社區 （NIPS）于本周位于蒙特利爾的大會上，主導了Tensor Flow的研發的谷歌計算機科學家Jeff Dean表示，這種軟件正被谷歌之外的公司用于大量的試驗項目中。
它們包括了為圖片加字幕的軟件，以及開發將Tensor Flow文件翻譯至中文的代碼的軟件。另一個項目利用Tensor Flow創作藝術作品。「現在還處在探索階段。」Dean在演講后說，「人們還正在試著理解它到底最擅長什么。」
Tensor Flow由谷歌Google Brain發展而來，旨在將多種神經網絡機器學習應用到產品和服務當中。Google Brain的領域在這些年大幅擴張。Dean稱谷歌包含Google Brain的項目已經從2014早期的屈指可數到了今天的超過600個。
近期，Google Brain還幫助研發了Smart Reply，一個可以掃描Gmail郵件并自動推薦回復的的系統。這其中包括的神經網絡科技已經于去年的NIPS大會由谷歌研發員詳細介紹。
Dean希望深度學習與機器學習可以對其他公司也有著相似的影響。「機器學習有著無數方法可以影響不同的產品與工業。」他說道。例如，這項科技正在被許多工業所測試，在大量數據的基礎上進行預測，其范圍延伸從零售業到保險業。
谷歌敢于開放Tensor Flow的代碼，是因為它所擁有的數據對于建造一個強力的AI引擎更具價值。該公司希望開源能將其打造成機器學習領域的領先者，并發展與開發者和合作伙伴 的關系。Tensor Flow「從某種程度上給了我們一個共同說話的語言。」Dean說道，「我們從使用過Tensor Flow的開發者們身上獲取益處，這并不是純粹的無私行為。」
爭奪機器學習話語權和人才的競爭正在加劇，Tensor Flow的性能并非最好，但它簡單易用，可輕松在不同硬件上切換運行。Dean也表示，他的團隊正在努力提升Tensor Flow的性能。無獨有偶，藍色巨人 IBM最近也宣布開源自己的機器學習引擎 。