Google 免费开源机器学习核心技术!是时候给AI来点催化剂了

摘要

大家一起来当老师!Google 免费公开机器学习核心技术,人工智能靠大家。

Google 正在变得越来越聪明,而且更可贵的是,它从来不会过于吝啬。

在几年之前,Google 还不像现在这样聪明、可靠,它还不能识别英语之外的语言,也不能很快从数据库中识别出照片,你也无法在嘈杂的环境中使用语音功能。但这一切在今天都是家常便饭,而这些都要归功于 Google 在机器学习系统及人工智能系统方面的研究和突破。而今天,Google 宣布将其重要的智能机器学习系统 TensorFlow 免费开放,这样每个人都可以试试使用这款开源软件了。

Google 在人工智能领域的大杀器

TensorFlow 是 Google 花了数年时间开发的一款人工智能领域的系统软件,它能够帮助机器做许多事。它最初只是 Google 机器智能研究机构中的一项研究计划,但现在已经为 Google 的很多服务提供技术支持了。在 Google 自己看来,TensorFlow 的应用性非常广泛,同时还很灵活、可移植,并且完全是开源的。

TensorFlow 对于机器的深度学习提供广泛的内置支持,而且它能做的远不止于此,任何你可以用计算机流程图表示的计算都可以使用 TensorFlow 计算。任何基于梯度的机器学习算法都可以受益于 TensorFlow 的自动微分计算和一流的优化系统。

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在这些专业化的说法之外,Google 认为 TensorFlow 的优点还包括它比起之前旧的系统使用起来更加简便,同时适用范围也更加广泛。除此之外,它有趣的地方还在于它让研究人员和开发者在机器学习这个领域携手并进,与之前需要为每一个部分设计单独的工具不同,TensorFlow 可以让研究人员测试新的想法,一旦可行,就可以直接将它们移植到产品当中去而不用重写代码。

而事实上,我们在 Google 很多的产品中都已经在使用 TensorFlow 了,比如 Google 的语音识别、Google Photos 的图片搜索等等。

开放是为了变得更好

当然,Google 这么做自然有他的理由。「深度学习绝不是即插即用的,它需要很多测试、改变、和适应的过程。」英国布里斯托大学的人工智能教授 Nello Cristianini 对记者说道。在专业人士看来,深度学习需要经过具体任务的演练和大量数据的训练过程。几年以前,Google 为了训练系统能识别图片中的「猫」,他们向 16000 台计算机处理器构成的网络中加载了一千万张从 Youtube 中得到的图片。

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此外,值得注意的是,这两年以来,随着人工智能这个概念的不断升温,各大科技公司都在这方面有许多大动作,而且他们很多也都放出了自己的系统软件。Facebook 免费放出了其人工智能开发工具 Torch 的代码;而同时,微软也将其大量的人工智能程序和数据集开源,以此来带动这一领域的发展。

因此,Google 也不例外,他们的发言人 Jason Freidenfelds 就认为通过此举,Google 想让这个他们自己使用的人工智能工具也能成为其他研究人员使用的标准工具。在自家博客中,CEO Sundar Pichai 也说道:「我们认为 TensorFlow 能在 Google 之外发挥更大的作用。我们希望通过将其开源可以让整个机器学习的社群更快地交流。反过来,这也可以加速整个机器学习领域的发展,让每个人都能从中受益。」

是时候来点催化剂了

而根据之前的测试情况来看,TensorFlow 的使用体验确实不错。斯坦福大学的计算机教授 Christopher Manning 就认为 TensorFlow 要比他使用过的其他同类型工具快得多。

不过目前,Google 只公布了在一台机器上运行的 TensorFlow,不过他们也在计划将多设备上运行的 TensorFlow 也陆续公布出来。

虽然根据 Google 自己的说法,机器学习现在还处在非常初级的阶段—计算机目前还不能像一个 4 岁孩子那样毫不费力地做一些事。但通过这样开源的协作计划,全世界的研究人员与开发者们都可以更好更快地为这个领域做自己的贡献。相信机器也会变得越来越聪明,越来越像一个真正的成年人;而这也会让人们的生活变得更加便利。



本文参考了 Wall Street Journal, Business Insider, 及 TechCrunch 等信息源,文章头图来自站酷海洛创意

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