谷歌開源機器學習系統 代號“TensorFlow”

Recode 中文站 11 月 10 日報道

機器學習作為人工智能的一種類型，可以讓軟件根據大量的數據來對未來的情況進行闡述或預判。如今，機器學習在硅谷非常流行，并吸引了多家知名企 業競相涉獵該領域。例如，非死book 就大力投資機器學習；微軟不甘示弱，也在加大對機器學習的投資力度；蘋果也在悄然涉足這一領域。谷歌當然不甘落后，如今又開始加大在機器學習領域的研究。 為了保持自己的創新力——也為了吸引寶貴的人才——谷歌需要維持自己在先進技術方面的領導者地位。

事實上，多年以來，谷歌內部一直在使用一種機器學習系統，代號為“TensorFlow”。如今，谷歌正在將此系統成為開源系統，并將此系統的參數公布給業界工程師、學者和擁有大量編程能力的技術人員。

此舉極具谷歌的風格。打個不太恰當的比喻，如今谷歌對待 TensorFlow 系統，有點類似于該公司對待旗下移動操作系統 Android。長期以來，谷歌一直非常積極地參與到機器學習相關的科研事務之中。與之相比，作為谷歌競爭對手的蘋果公司就沒有這樣做，盡管蘋果可能會采 取類似的方法來尋求類似的目的，例如在語音識別、地圖甚至是在可能的汽車制造方面。如果更多的數據科學家開始使用谷歌的系統來從事機器學習方面的研究，那 么這將有利于谷歌對日益發展的機器學習行業擁有更多的主導權。

另外，更為重要的是，作為人工智能的一個分支，機器學習正在逐步從學術論文向實際產品轉化。谷歌此前已經推出了該公司的第一代機器學習系統，代 號為“DistBelief”，以此來識別谷歌應用中的語言和 Photos 中的圖片。如今的 TensorFlow 系統也是在那些產品的基礎之上而發展起來的，并對早期系統的不足進行了改進。除此之外，谷歌上周還宣布在旗下郵箱應用 Inbox 里推出智能自動回復功能：Smart Reply，它能幫助用戶篩選適合語境的回復短句。Smart Reply 正是基于強大的機器學習系統，對海量郵件里的場景、郵件寫作風格和寫作語氣進行分析，從而生成一些場景化極強的回復內容。

除此之外，機器學習還在向縱深領域發展，如今又誕生了“深度學習”業務。作為機器學習的一種，深度學習能夠支持像由致幻藥引起幻覺的神經網絡圖像識別等功能。谷歌公司內部目前已經在 1200 多個不同的產品分類和產品代碼庫對深度學習進行了測試。

谷歌首席執行官桑德·皮采（Sundar Pichai）在最近一次財報電話會議上表示：“機器學習是一種核心的轉變方式，通過機器學習，我們再重新思考我們所從事的一切。我們目前正處于初期階 段，但用戶將看到谷歌以系統的方式來思考我們將如何把機器學習應用到所有的這些領域。”

谷歌方面在解釋 TensorFlow 時聲稱，“應當有一種真正的工具，能夠讓研究人員用來嘗試他們瘋狂的創意。如果那些創意產生作用的話，那么他們將能夠直接轉化成產品，而不需要研究人員再重新編寫代碼。”