像开放 Android 一样,Google 决定开放它的机器学习系统 TensorFl

11 月 9 日，Google 官方在其博客上称，Google Research 宣布推出第二代机器学习系统 TensorFlow，针对先前的 DistBelief 的缺点有各方面的加强，更重要的是， 它是开源的，任何人都可以用。

机器学习做为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软，甚至中国的百度。Google 自然也在其中。“TensorFlow”是 Google 多年以来内部的机器学习系统。如今，Google 正在将此系统成为开源系统，并将此系统的参数公布给业界工程师、学者和拥有大量编程能力的技术人员，这意味着什么呢？

科技博客 Re/code 评价，此举极具 Google 的风格。打个不太恰当的比喻，如今 Google 对待 TensorFlow 系统，有点类似于该公司对待旗下移动操作系统 Android。长期以来，Google 一直非常积极地参与到机器学习相关的科研事务之中。与之相比，做为 Google 竞争对手的苹果公司就没有这样做，尽管苹果可能会采取类似的方法来寻求类似的目的，例如在语音辨识、地图甚至是在可能的汽车制造方面。如果更多的数据科学家开始使用 Google 的系统，来从事机器学习方面的研究，那么这将有利于 Google 对日益发展的机器学习行业拥有更多的主导权。

Google“深度学习”的渊源

Google 内部深度学习结构 DistBelief 开发于 2011 年，它让 Google 能够针对数据中心的数千核心，构建更为大型的神经网络和规模训练，典型的应用像是提升 Google 应用程序中的语音辨识能力，以及为 Google 搜索加入图片搜索功能。

不过DistBelief 存在一些限制，比如说较难设置，而且和 Google 内部接触设施紧密结合这就无法很好地分享研究代码了。

所以Google Research 宣布推出开源的 TensorFlow，这是 Google 的第二代机器学习系统，补足了 DistBelief 的缺点。TensorFlow 灵活性佳、可移动、易于使用，而且是完全开源的。基于 DistBelief 的速度、可扩展性和为产品做准备的特性，TensorFlow 做得更为出色。按照 Google 所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比 DistBelief 快了 2 倍。

TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，不只于此任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分化（auto-differentiation）。透过灵活的 Python 接口，要在 TensorFlow 中表达想法也会很容易。

除了在研究方面，TensorFlow 会很有帮助，对于实际的产品也是很有意义的。将思路从桌面 GPU 训练无缝搬迁到手机中运行。使用 Google 的样本模型架构，就能很快地开始使用机器学习技术Google 正计划在 TensorFlow 之上发布 ImageNet 计算机视觉模型。

更重要的是，现在，它开源了，任何人都可以免费使用。

开源加速人工智能发展

Google 首席CEO桑德皮查（Sundar Pichai）在最近一次财报电话会议上表示：“机器学习是一种核心的转变方式，透过机器学习，我们再重新思考我们所从事的一切。我们目前正处于初期阶段，但用户将看到 Google 以系统的方式来思考我们将如何把机器学习应用到所有的这些领域。”

Google 在解释 TensorFlow 时声称：“应当有一种真正的工具，能够让研究人员用来尝试他们疯狂的创意。如果那些创意产生作用的话，那么他们将能够直接转化成产品，而不需要研究人员再重新编写代码。”

Google 开源 TensorFlow 当然可以造福人工智能界和学术界，但最终也有利于 Google 人工智能能力的提升。其他人也早就意识到开源的力量，今年初，Facebook 也已经开源了自己的人工智能项目 Torch。开源势必会加速人工智能的发展，想想吧，海量级的数据与技术力量汇聚起来之后，一个更强“大脑”势必呼之欲出……

（本文由 虎嗅网 授权转载）

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