二、開源人工智能技術大勢所趨

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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——深度學習神經網絡，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。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、開發者社區將TensorFlow作為一種很好的手段來實現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。”

@楊劍勇(傳感物聯網創始人）：

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。谷歌將最新的機器學習軟件開源，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。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）：

創新2.0時代，開源還是大勢所趨

@楊靜lillian(新智元創始人、中國經濟網經營顧問、知名科技評論專家）：

的確。TensorFlow是Google第二代深度學習系統。TensorFlow是一種編寫機器學習算法的界面，也可以編譯執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系統上，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模分布式系統。TensorFlow降低了深度學習的使用門檻，讓從業人員能夠更簡單和方便地開發新產品。作為Google發布的“平臺級產品”，很多人認為它將改變人工智能產業。

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，又能開發出實用性高到讓人驚喜的產品、無數人每天都在使用。2011年谷歌發布了深度學習基礎架構DistBelief，它讓Google能夠通過數據中心存儲的成千上萬的數據來進行前所未有的大規模訓練，建立起Google史上最大的神經網絡模型，雖然DistBelief非常成功，但它有很大的限制。它僅僅以神經網絡為目的、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，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。