像開放 Android 一樣,Google 決定開放它的機器學習系統 TensorFlow

作者 | 發布日期 2015 年 11 月 10 日 15:19 | 分類 Android , Google , 軟體、系統 follow us in feedly

11 月 9 日,Google 官方在其部落格上稱,Google Research 宣布推出第二代機器學習系統 TensorFlow,針對先前的 DistBelief 的缺點有各方面的加強,更重要的是, 它是開源的,任何人都可以用。



機器學習做為人工智慧的一種類型,可以讓軟體根據大量的數據來對未來的情況進行闡述或預判。如今,領先的科技巨頭無不在機器學習下予以極大投入。Facebook、蘋果、微軟,甚至中國的百度。Google 自然也在其中。「TensorFlow」是 Google 多年以來內部的機器學習系統。如今,Google 正在將此系統成為開源系統,並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,這意味著什麼呢?

科技部落格 Re/code 評價,此舉極具 Google 的風格。打個不太恰當的比喻,如今 Google 對待 TensorFlow 系統,有點類似於該公司對待旗下行動操作系統 Android。長期以來,Google 一直非常積極地參與到機器學習相關的科研事務之中。與之相比,做為 Google 競爭對手的蘋果公司就沒有這樣做,儘管蘋果可能會採取類似的方法來尋求類似的目的,例如在語音辨識、地圖甚至是在可能的汽車製造方面。如果更多的數據科學家開始使用 Google 的系統,來從事機器學習方面的研究,那麼這將有利於 Google 對日益發展的機器學習行業擁有更多的主導權。

 

Google「深度學習」的淵源

Google 內部深度學習結構 DistBelief 開發於 2011 年,它讓 Google 能夠針對數據中心的數千核心,構建更為大型的神經網路和規模訓練,典型的應用像是提升 Google 應用程式中的語音辨識能力,以及為 Google 搜尋加入圖片搜尋功能。

不過 DistBelief 存在一些限制,比如說較難設置,而且和 Google 內部接觸設施緊密結合——這就無法很好地分享研究代碼了。

所以 Google Research 宣布推出開源的 TensorFlow,這是 Google 的第二代機器學習系統,補足了 DistBelief 的缺點。TensorFlow 靈活性佳、可移動、易於使用,而且是完全開源的。基於 DistBelief 的速度、可擴展性和為產品做準備的特性,TensorFlow 做得更為出色。按照 Google 所說,在某些基準測試中,TensorFlow 的表現比 DistBelief 快了 2 倍。

TensorFlow 內建深度學習的擴展支持,不只於此——任何能夠用計算流圖形來表達的計算,都可以使用 TensorFlow。任何基於梯度的機器學習算法都能夠受益於 TensorFlow 的自動分化(auto-differentiation)。透過靈活的 Python 接口,要在 TensorFlow 中表達想法也會很容易。

除了在研究方面,TensorFlow 會很有幫助,對於實際的產品也是很有意義的。將思路從桌面 GPU 訓練無縫搬遷到手機中運行。使用 Google 的樣本模型架構,就能很快地開始使用機器學習技術——Google 正計劃在 TensorFlow 之上發布 ImageNet 計算機視覺模型。

更重要的是,現在,它開源了,任何人都可以免費使用。

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開源加速人工智慧發展

Google 首席執行長桑德·皮查(Sundar Pichai)在最近一次財報電話會議上表示:「機器學習是一種核心的轉變方式,透過機器學習,我們再重新思考我們所從事的一切。我們目前正處於初期階段,但用戶將看到 Google 以系統的方式來思考我們將如何把機器學習應用到所有的這些領域。」

Google 在解釋 TensorFlow 時聲稱:「應當有一種真正的工具,能夠讓研究人員用來嘗試他們瘋狂的創意。如果那些創意產生作用的話,那麼他們將能夠直接轉化成產品,而不需要研究人員再重新編寫代碼。」

Google 開源 TensorFlow 當然可以造福人工智慧界和學術界,但最終也有利於 Google 人工智慧能力的提升。其他人也早就意識到開源的力量,今年初,Facebook 也已經開源了自己的人工智慧項目 Torch。開源勢必會加速人工智慧的發展,想想吧,海量級的數據與技術力量匯聚起來之後,一個更強「大腦」勢必呼之欲出……

(本文由 虎嗅網 授權轉載) 

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