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谷歌開源TensorFlow系統 背后都有什么門道

責任編輯:editor007

作者:寧宇

2016-07-20 20:23:27

摘自:網易科技報道

7月19日消息,據國外媒體報道,作為谷歌旗下最重要的人工智能系統,TensorFlow功能強大。谷歌也在開源TensorFlow不斷改進自身算法的方式,允許人工智能知識有限的開發人員也能夠開發出有用的應用程序。

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 7月19日消息,據國外媒體報道,作為谷歌旗下最重要的人工智能系統,TensorFlow功能強大。其中包含的一些工具可以自動識別聲音和圖像,而另一些工具則可以根據上下文關系理解詞語含義。同時,這也是一個開源系統,允許任何人下載源碼。通過將所有工具開源,TensorFlow能夠讓開發人員打造出高度智能化的產品。

深度學習算法

人工智能并不是什么新奇的概念。在1956年的一次大會上,信息論之父克勞德·艾爾伍德·香農(Claude Elwood Shannon)就提出了關于機器人工智能的相關概念,并預計將于20年之內解決這一問題。

顯然這一切并未發生。事實證明,人類的思維太過復雜,根本無法用簡單的邏輯語句進行編碼。許多計算機科學家都試圖使計算機具有專業思維能力,但在信息理解上總會有巨大偏差。簡單的說,基于邏輯規則的機器系統并不具備人類智力。

相比之下,類似于TensorFlow之類的人工智能系統本身具有學習能力。因此谷歌也在開源TensorFlow不斷改進自身算法的方式,允許人工智能知識有限的開發人員也能夠開發出有用的應用程序。

事實上,TensorFlow并不完美,但其可以幫助用戶進行信息篩選,節省大量時間。其中包含的反饋機制也可以讓系統本身不斷從錯誤中學習改進。谷歌雖然尚未打造無所不能的人工智能系統,但卻加強了人類和機器的有效協作。

開源TensorFlow

做出開放源碼決定的是谷歌首席科學家杰夫·迪恩(Jeff Dean),他認為常規步驟下的創新工作進展過于緩慢。常常是一個谷歌開發人員寫出代碼,甚至要等上幾個月才會在一次會議上進行討論,此外另一個開發人員會再花上幾個月的時間重復這一過程。

迪恩認為,開源TensorFlow能夠顯著加速這一進程。通過開源,谷歌開發人員能夠實時與科學界進行協作。谷歌之外的人才也能夠參與TensorFlow源代碼的編寫。而機器學習技術的共享能夠廣泛吸引更多的技術人才完善TensorFlow系統。

TensorFlow項目負責人Rajat Monga指出,“通過將TensorFlow開源,我們能夠與大學以及諸多初創企業的開發人員進行合作,接觸新的理念,推進技術發展。開源使得代碼開發的速度更快,TensorFlow也更加功能多樣,靈活方便。”

打造價值生態系統

從傳統觀念看,谷歌開源機器學習工具似乎很奇怪。我們無法想象可口可樂會向社會公布其配方。而包括蘋果在內的許多高科技公司也對新產品守口如瓶。即便是谷歌,也有很多處于保密狀態,比如其搜索算法。

然而世界正在不斷變化。曾經通向成功的可靠途徑是優化獨有的價值鏈。通過磨礪企業內部流程以及拓展自身規模,不斷提高自身在客戶以及供應商之中的優勢地位,從而創造更高的效率。這就是企業打造自身競爭優勢的主要方式。

如今,最成功的產品逐步轉變為價值生態系統。雖然谷歌聘用的都是杰出人才,但其改進技術的唯一方式就是與更大規模的整個科學界進行合作。通過開源,可以借助社會廣大技術人員使用谷歌的技術開發產品。

這就是為什么很多高科技公司會開源其關鍵技術。除了谷歌開源其TensorFlow之外,Facebook也宣布開源其人工智能工具庫,特斯拉也開源其電動汽車專利,而近期IBM也開源其量子計算平臺。

今天,我們生活在互聯經濟時代。降低成本以及資產優化不再是絕對的競爭優勢,而打造價值生態系統才是真正意義上的競爭優勢。相應的能力優勢不再是金字塔的頂端,而是在網絡中心。

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