年初，以大比分戰勝李世乭的AlphaGo在全球成功吸睛，引爆了人工智能（AI）熱。其實，現如今已經進入了AI時代，從你智能手機上的語音助手，到相機的人臉識別，聚合新聞類App幫你篩選新聞，還記得淘寶上的“猜你喜歡”嗎？他們背后都是形形色色的AI。AI已侵入生活的方方面面，深刻影響著人類的生活。
AlphaGo的靈魂就是TensorFlow。一年前，Google就將TensorFlow完全開源了。TensorFlow可被用于語音識別或圖像識別等多項機器深度學習領域。它除了可以判斷垃圾郵件、語音辨識、黃瓜分類外，你知道它還可以做更多的事情嗎？比如澳洲生物學家用來在涉臨滅絕的海牛數目調查？這篇文章詳細介紹了TensorFlow的現狀和未來展望。
整整一年前，為了加速機器深度學習領域的發展，Google大腦部門（Google Brain Team）完全開源了TensorFlow項目。這一年是非常有意義的一年。圍繞TensorFlow項目進行了大量的工作：逾480人直接為TensorFlow項目作出了貢獻，包括Google員工、外部研究員、獨立程序員、學生以及其他大公司的高級開發人員。在GitHub上，TensorFlow是最流行的機器學習項目。
在短短的一年內，它的提交就超過了10000次，Google大腦部門做了許多性能改進：增加了對分布式培訓的支持，支持從iOS到樹莓派（Raspberry Pi）平臺，與廣泛使用的大數據基礎設施集成TensorFlow；TensorFlow可以從Go，Rust和Haskell訪問；發布了領先的圖像分類模型；并在GitHub，StackOverflow和TensorFlow郵件列表上回答了數千個問題。
在Google中，從大規模產品功能到探索性研究，TensorFlow都可以支持。Google最近使用TensorFlow和Tensor處理單元（TensorFlow的特殊硬件加速器）對Google翻譯進行了重大改進。Magenta項目（InfoQ注：該項目是以人工智能來創作藝術，同時簡化開源人工智能平臺TensorFlow的用戶過程。）正在開發新一代基于強化學習的模型，能夠進行音樂藝術創作。最近，一位聯培博士生（visiting PhD student）與Google大腦部門合作，構建了一個TensorFlow模型，這個模型可以
來自世界各地的人們都在使用TensorFlow做各種各樣的事情，例如：
澳大利亞海洋生物學家使用TensorFlow在數以萬計的高清照片中尋找海牛，以更好地了解這個涉臨滅絕的群體數量。 日本一位農夫，訓練了一個TensorFlow模型，可以按照大小、形狀以及其他特征來挑選黃瓜并分類。 發射科醫生調整TensorFlow，使其在醫學掃描中能夠識別帕金森病的跡象。 灣區的數據科學家在樹莓派上使用TensorFlow來追蹤記錄加州火車的動態。Google致力于確保從研究到生產、從最小的樹莓派、大到滿是GPU或TPU的服務器群集的各種設備都可以運行TensorFlow。他們正盡其所能，建立一個相關軟件和機器學習模型的開源生態系統：
TensorFlow服務項目簡化了在生產中提供TensorFlow模型的過程。 TensorFlow“廣度和深度”模型結合了傳統線性模型和現代深度神經網絡的優勢。 對于那些有興趣在云中使用TensorFlow的人來說，Google Cloud Platform最近推出了Cloud Machine Learning，它提供了TensorFlow作為托管服務。Google這次開源很有意義，尤其是對于中國的很多創業公司來說，他們大都沒有能力理解并開發一個與國際同步的深度學習系統，所以TensorFlow會大大降低深度學習在各個行業中的應用難度。
在GitHub上3000多條TensorFlow相關的倉庫清單，對有志于開發深度學習系統的創業者，可以加入TensorFlow社區，你可以關注TensorFlow的推特（@tensorflow），在GitHub與他們聯系，提問并回答StackOverflow的相關問題，并加入社區的討論列表。
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