Google 免費開源機器學習核心技術！是時候給AI來點催化劑了
Google 正在變得越來越聰明，而且更可貴的是，它從來不會過于吝嗇。
在幾年之前，Google 還不像現在這樣聰明、可靠，它還不能識別英語之外的語言，也不能很快從數據庫中識別出照片，你也無法在嘈雜的環境中使用語音功能。但這一切在今天都是家常便飯，而這些都要歸功于 Google 在機器學習系統及人工智能系統方面的研究和突破。而今天，Google 宣布將其重要的智能機器學習系統 TensorFlow 免費開放，這樣每個人都可以試試使用這款開源軟件了。
Google 在人工智能領域的大殺器
TensorFlow 是 Google 花了數年時間開發的一款人工智能領域的系統軟件，它能夠幫助機器做許多事。它最初只是 Google 機器智能研究機構中的一項研究計劃，但現在已經為 Google 的很多服務提供技術支持了。在 Google 自己看來，TensorFlow 的應用性非常廣泛，同時還很靈活、可移植，并且完全是開源的。
TensorFlow 對于機器的深度學習提供廣泛的內置支持，而且它能做的遠不止于此，任何你可以用計算機流程圖表示的計算都可以使用 TensorFlow 計算。任何基于梯度的機器學習算法都可以受益于 TensorFlow 的自動微分計算和一流的優化系統。
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在這些專業化的說法之外，Google 認為 TensorFlow 的優點還包括它比起之前舊的系統使用起來更加簡便，同時適用范圍也更加廣泛。除此之外，它有趣的地方還在于它讓研究人員和開發者在機器學習這個領域攜手并進，與之前需要為每一個部分設計單獨的工具不同，TensorFlow 可以讓研究人員測試新的想法，一旦可行，就可以直接將它們移植到產品當中去而不用重寫代碼。
而事實上，我們在 Google 很多的產品中都已經在使用 TensorFlow 了，比如 Google 的語音識別、Google Photos 的圖片搜索等等。
開放是為了變得更好
當然，Google 這么做自然有他的理由。「 深度學習絕不是即插即用的，它需要很多測試、改變、和適應的過程。 」英國布里斯托大學的人工智能教授 Nello Cristianini 對記者說道。在專業人士看來，深度學習需要經過具體任務的演練和大量數據的訓練過程。幾年以前，Google 為了訓練系統能識別圖片中的「貓」，他們向 16000 臺計算機處理器構成的網絡中加載了一千萬張從 油Tube 中得到的圖片。
此外，值得注意的是，這兩年以來，隨著人工智能這個概念的不斷升溫，各大科技公司都在這方面有許多大動作，而且他們很多也都放出了自己的系統軟件。非死book 免費放出了其人工智能開發工具 Torch 的代碼；而同時，微軟也將其大量的人工智能程序和數據集開源，以此來帶動這一領域的發展。
因此，Google 也不例外，他們的發言人 Jason Freidenfelds 就認為通過此舉，Google 想讓這個他們自己使用的人工智能工具也能成為其他研究人員使用的標準工具。在 自家博客 中，CEO Sundar Pichai 也說道：「我們認為 TensorFlow 能在 Google 之外發揮更大的作用。我們希望通過將其開源可以讓整個機器學習的社群更快地交流。反過來，這也可以加速整個機器學習領域的發展，讓每個人都能從中受益。」
是時候來點催化劑了
而根據之前的測試情況來看，TensorFlow 的使用體驗確實不錯。斯坦福大學的計算機教授 Christopher Manning 就認為 TensorFlow 要比他使用過的其他同類型工具快得多。
不過目前，Google 只公布了在一臺機器上運行的 TensorFlow，不過他們也在計劃將多設備上運行的 TensorFlow 也陸續公布出來。
雖然根據 Google 自己的說法，機器學習現在還處在非常初級的階段—計算機目前還不能像一個 4 歲孩子那樣毫不費力地做一些事。但通過這樣開源的協作計劃，全世界的研究人員與開發者們都可以更好更快地為這個領域做自己的貢獻。相信機器也會變得越來越聰明，越來越像一個真正的成年人；而這也會讓人們的生活變得更加便利。
本文參考了 Wall Street Journal , Business Insider , 及 TechCrunch 等信息源，文章頭圖來自站酷海洛創意
原文 http://www.geekpark.net/topics/213883