Tensor Flow开源后,第三方开发者们都捣鼓了些什么?

上月,谷歌的人工智能引擎开源后,已经被其他很多公司巧妙地运用,例如将英语翻译为汉语,阅读手写文字以及甚至创作原创艺术作品。这款名为 Tensor Flow的开源引擎,为用户们提供一种利用大量数据直接训练计算机完成任务的途径。软件可以和不同方法相结合,在不同计算机硬件基础上有效建立并训练模拟「深度学习」神经网络。 深度学习是一种训练计算机识别图像与音频规律非常有效的技巧,让机器像人类一样可以完成有用的任务,例如识别图像中的人脸与物体。最近,深度学习还显示出解析语言的天赋,通过让机器对具有含义的说或写出的要求产生反应。

2015-12-09-6

Jeff Dean

据MIT科技评论的报道,在神经信息处理社区(NIPS)于本周位于蒙特利尔的大会上,主导了Tensor Flow的研发的谷歌计算机科学家Jeff Dean表示,这种软件正被谷歌之外的公司用于大量的试验项目中。 它们包括了为图片加字幕的软件,以及开发将Tensor Flow文件翻译至中文的代码的软件。另一个项目利用Tensor Flow创作艺术作品。「现在还处在探索阶段。」Dean在演讲后说,「人们还正在试着理解它到底最擅长什么。」 Tensor Flow由谷歌Google Brain发展而来,旨在将多种神经网络机器学习应用到产品和服务当中。Google Brain的领域在这些年大幅扩张。Dean称谷歌包含Google Brain的项目已经从2014早期的屈指可数到了今天的超过600个。 近期,Google Brain还帮助研发了Smart Reply,一个可以扫描Gmail邮件并自动推荐回复的的系统。这其中包括的神经网络科技已经于去年的NIPS大会由谷歌研发员详细介绍。  

Dean希望深度学习与机器学习可以对其他公司也有着相似的影响。「机器学习有着无数方法可以影响不同的产品与工业。」他说道。例如,这项科技正在被许多工业所测试,在大量数据的基础上进行预测,其范围延伸从零售业到保险业。 谷歌敢于开放Tensor Flow的代码,是因为它所拥有的数据对于建造一个强力的AI引擎更具价值。该公司希望开源能将其打造成机器学习领域的领先者,并发展与开发者和合作伙伴的关系。Tensor Flow「从某种程度上给了我们一个共同说话的语言。」Dean说道,「我们从使用过Tensor Flow的开发者们身上获取益处,这并不是纯粹的无私行为。」 争夺机器学习话语权和人才的竞争正在加剧,Tensor Flow的性能并非最好,但它简单易用,可轻松在不同硬件上切换运行。Dean也表示,他的团队正在努力提升Tensor Flow的性能。无独有偶,蓝色巨人IBM最近也宣布开源自己的机器学习引擎

编译:Chen

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