最近的谷歌 I/O 開(kāi)發(fā)者大會(huì) (GoogleI/O Conference) 上高調(diào)宣布了人工智能 (AI) 為谷歌的業(yè)務(wù)重點(diǎn)之一。不僅是在搜索技術(shù)方面，在一些未來(lái)的項(xiàng)目，例如送貨無(wú)人機(jī)方面，人工智能也都是研發(fā)重點(diǎn)。

　　谷歌已經(jīng)明確表示，現(xiàn)在，2016 年，人工智能正在進(jìn)入消費(fèi)者的家庭和手持設(shè)備，而我的同事在最近的帖子中也表達(dá)過(guò)類似的觀點(diǎn)。當(dāng)然，谷歌并不是唯一一家想要在人工智能上大做文章的公司。微軟、Facebook、亞馬遜、百度和其他公司都在爭(zhēng)先恐后地創(chuàng)建用來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能的框架。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) – 機(jī)器的大腦

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人類大腦的學(xué)習(xí)方法。隨著時(shí)間的推移，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)發(fā)展成了聲音和圖像之類的感覺(jué)數(shù)據(jù)，可以從實(shí)際體驗(yàn)中收集。大腦通過(guò)將這些感覺(jué)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)中來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，而這些數(shù)據(jù)日后可以用來(lái)高效地執(zhí)行許多不同的任務(wù)。

　　這些任務(wù)的示例包括識(shí)別對(duì)象、說(shuō)話和理解說(shuō)出的語(yǔ)言，以及解決復(fù)雜的問(wèn)題，等等。大腦高效地執(zhí)行這些任務(wù)并且極少出錯(cuò)的驚人能力吸引了機(jī)器學(xué)習(xí)專家嘗試通過(guò)人工手段來(lái)模仿它的能力。

　　在最近，我們已經(jīng)很清楚，在這些領(lǐng)域人類相對(duì)于機(jī)器有著巨大的優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)在，相關(guān)技術(shù)正以飛快的速度不斷發(fā)展，來(lái)逐漸彌補(bǔ)這種差距。例如，幾個(gè)月前，一個(gè)計(jì)算機(jī)程序在非常復(fù)雜的圍棋游戲中擊敗了世界上最頂尖的圍棋高手之一。

　　當(dāng)時(shí)，專家認(rèn)為要達(dá)到這種水平的人工智能至少還需要十年。而這種水平的人工智能就是通過(guò)谷歌旗下公司的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的?，F(xiàn)在，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正被廣泛應(yīng)用，從自動(dòng)駕駛到面部識(shí)別。業(yè)界的每個(gè)大公司都有一個(gè)很大的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)在研究機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并且每家公司都有自己的框架來(lái)支持軟件開(kāi)發(fā)。

　　開(kāi)源深度學(xué)習(xí)就是我們采取的措施

　　推動(dòng)這些機(jī)器學(xué)習(xí)軟件模塊的最有效工具之一是開(kāi)放它們的源代碼。Caffe，由伯克利視覺(jué)與學(xué)習(xí)中心 (Berkeley Vision and Learning Center) 開(kāi)發(fā)，是一個(gè)非常具有開(kāi)創(chuàng)性的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架。蓬勃發(fā)展的開(kāi)發(fā)人員社區(qū)通過(guò)使用和進(jìn)一步增強(qiáng) Caffe 顯然為所有想要加入的商業(yè)科技巨頭鋪平了道路。 在過(guò)去的一年左右，許多大公司的人工智能技術(shù)已經(jīng)以開(kāi)源代碼的形式發(fā)布了他們的模塊。去年九月，谷歌宣布將開(kāi)放其 TensorFlow 軟件庫(kù)。今年年初，微軟在 GitHub 上共享了其計(jì)算網(wǎng)絡(luò)工具包 (CNTK)，而 Facebook 人工智能研究中心 (FAIR) 則在 Torch 上共享了他們的深度學(xué)習(xí)模塊。這一系列的發(fā)布活動(dòng)中最近的是亞馬遜的框架，即 Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE，發(fā)音類似于“命運(yùn)”)，它是今年 5 月份才在 GitHub 上開(kāi)放的?！?/p>

　　直到前不久，所有這些框架還都是高度保密的?，F(xiàn)在，為了吸引開(kāi)發(fā)人員并建立開(kāi)發(fā)人員社區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)，每家公司都開(kāi)放了他們的軟件，這樣就有很大的潛力來(lái)創(chuàng)造無(wú)限的人工智能應(yīng)用。

　　將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入嵌入式平臺(tái)隨著人工智能滲透到我們生活的多個(gè)方面，最大的挑戰(zhàn)之一就是把這種智能引入到小型的低功耗設(shè)備。這就需要引進(jìn)嵌入式平臺(tái)，因?yàn)樗梢杂梅浅５偷墓奶峁O高的性能。但這還不夠。嵌入式平臺(tái)還必須支持上面的一個(gè)或多個(gè)框架，以充分發(fā)揮所有開(kāi)源模塊的功能。 實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的一種方法是使用專用硬件?？梢栽O(shè)置一個(gè)能夠高效實(shí)現(xiàn)最新庫(kù)的硬件模塊，芯片可以單獨(dú)裝配和發(fā)貨。這種方法的問(wèn)題在于，會(huì)使所有頂級(jí)公司已經(jīng)理解并付諸行動(dòng)的努力浪費(fèi)掉。另外還會(huì)犧牲靈活性。

　　人工智能仍然是一個(gè)新興的技術(shù)領(lǐng)域。它會(huì)不斷發(fā)展和完善，它的全部潛力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)。每時(shí)每刻，都會(huì)有一群才華出眾的科學(xué)家和開(kāi)發(fā)人員在推動(dòng)人工智能的進(jìn)步，并開(kāi)發(fā)工具來(lái)發(fā)掘人工智能的潛能。這就是為什么只有使用可編程的靈活軟件解決方案才能真正發(fā)揮這些開(kāi)源框架的能力。