深度学习作为机器学习一个子类，自2006年重现后，已经毫无疑问成为一个爆炸式增长的领域。
谷歌深度学习框架TensorFlow全新升级
本月初，谷歌公布了开源TensorFlow 1.0.0-alpha版本。
对于不熟悉开源框架的读者，TensorFlow是谷歌2015年底推出的深度学习框架，在开发者社区享有盛誉。去年，它已成为GitHub最受欢迎的机器学习开源项目，使用场景横跨从药物研发到自动音乐生成等各个领域。因其高度普及率，尤其是在Python生态圈中，TensorFlow的功能变化会对全世界的机器学习开发者造成重大影响。
此次发布的1.0 版本，不仅为TensorFlow机器学习函数库带来多重升级，而且Python和Java用户使用TensorFlow做开发降低了难度。另外，新版本的漏洞修补也得到了改善。
最大的变化，来自对TensorFlow计算做优化的新编译器XLA——全称Accelerated Linear Algebra。XLA提升了TensorFlow的移动性，使得在智能手机上运行基于TensorFlow的机器学习APP将成为可能。
长期以来，谷歌一直非常积极地对机器学习进行研发。谷歌在2011年推出了第一代机器学习系统DistBelief，就是这个大名鼎鼎的系统自动从大量Youtube图片中识别出了“猫”，让谷歌的语音识别准确度提升了25％，在Google Photos中实现了图片搜索。
如今的TensorFlow系统是在第一代产品的基础上发展起来的，并对早期系统的不足进行了改进。谷歌在官方博客上表示，比起旧系统，TensorFlow更快、更灵活以及更聪明，在建立和训练机器学习模型方面比第一代人工智能系统快五倍。
TensorFlow让谷歌产品更加智能化
很多使用谷歌服务的人应该已经能感觉到TensorFlow机器智能的应用，比如Android手机上的Google Now，就是一个贴心的虚拟助理产品。如果你在谷歌搜索框里搜索“中国的首都是哪里”，你会直接得到北京这个答案，而不是一堆包含北京的链接。
比如谷歌邮箱的自动回复，能够基于收到邮件的关键词智能回复。通过对Gmail收件箱邮件的内容进行分析，自动给出“明天见”、“马上寄给你”等回复选项，让使用者回复邮件更得心应手。
再比如谷歌相册，能够对原本不具有标签的照片进行自动识别和分类。例如，使用者只要在搜寻栏位输入“狗”，就可以让系统可以自动辨识，找出整批有狗的照片。
为了让大众了解如何应用TensorFlow，谷歌还推出了通俗易懂的视频教学：
TensorFlow应用：对图片进行分类
在日本已经有农业研发人员，使用TensorFlow工具开发出人工智慧拣选小黄瓜系统；现在，电脑已经不只会选土豆，电脑也学会根据小黄瓜的大小颜色与形状自动挑选。
此外，TensorFlow也被科学家拿来判读卫星照片，透过机器学习，自动判别照片中的白色区块是云还是雪。
除了这些核心产品，谷歌也利用深度学习优化数据中心能源利用率，以及用于检测视网膜图像中的糖尿病视网膜病变。
谷歌CEO Sundar Pichai上月财报电话会议中表态：“机器学习是一种核心的转变方式，通过机器学习，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，但用户将看到谷歌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。”
这么尖端的系统，谷歌为什么要开源？
免费和开源对于谷歌而言算不上什么新鲜事，此前对Android系统的开源更是成为了其商业帝国的重要基石。但对于机器学习前瞻性技术源代码的开源还是让人颇感意外。
为此，谷歌的官方解释是，将自己的技术免费开放，希望可以加速人工智能领域的发展。所有人都可以帮助谷歌改进其技术，并将成果反馈回来。
正如谷歌深度学习项目的负责人之一Jeff Dean所言：“我们希望的是，整个研究领域和开发者将 TensorFlow 作为一种很好的手段来实现各种各样的机器学习算法，同时也为其在各种场景下的应用带来改进。”
而谷歌董事长Eric Schimidt对此的解释是，TensorFlow的开源将会组成一个矩阵，如果整个行业变得更聪明，行业的从业者将给谷歌提高更多的回馈，也会有更多聪明的人参与进来。
当然，谷歌也并非完全没有保留。目前开源的是其引擎中较为顶层的算法，而在硬件基础设施系统的源代码还没有完全开放。
不过总的来说，这次谷歌的开源很有意义，可以让深度学习从业者甚至大学生们都可以与世界上最领先的人工智能技术平台一起工作。尤其是对于中国的很多创业公司来说，他们大都没有能力理解并开发一个与国际同步的深度学习系统，所以TensorFlow会大大降低深度学习在各个行业中的应用难度。
高盛在一份长达百页的报告中，对TensorFlow的的价值给予了很高的评价：“在促进人工智能一体化（AI integration）方面，开源应用TensorFlow已经为其他云平台以及研究社区利用公司资源提供了先例。同时，谷歌正通过自身优势，比如 TPU，充分利用开源世界为公司提供竞争优势，尽管其机器学习库是开源的。”
不管第一代的DistBelief，还是刚发布的TensorFlow，都是来源于谷歌人工智能实验室。谷歌此举或将奠定自己在人工智能领域的权威地位。
从某种意义上说，谷歌正在从一家搜索公司转变为一家机器学习公司。而在这家公司内部神秘的人工智能实验室里，我们也看到谷歌统治人工智能的野心。
The End
【科技云报道原创】
转载请注明“科技云报道”并附本文链接
