㈠ Google 人工智慧引擎 TensorFlow 開源會帶來哪些影響

張量流（TensorFlow）的發布，實際上就是在今早的爭取用戶資源。感覺有點像開源安卓系統一樣。帶來的最大影響應該是推廣普及，降低應用門檻。

㈡ 開源人工智慧有何目的

人工智慧是前沿話題，但是人工智慧的發展還是初級階段，好比處於原始社會的醫學。人工智慧的研究范圍很廣，幾大互聯網巨頭的研究方向不一，且在各自的研究方向上也只是剛剛開始，還需要幾代科學家的共同努力，沒有哪家公司有一家獨大的技術優勢。開放程序源代碼，最重要的目的是吸引各路英才研究、測試、改進自家軟體，為下一步騰飛收集數據。
截至目前，臉書（Facebook）、谷歌、微軟、IBM先後開源人工智慧。所謂，開源，即把程序的源代碼開放，任何人都可以隨意拿去使用、修改。
天下無免費的午餐。幾大互聯網公司此舉有何目的？對全球人工智慧發展，又會產生什麼影響呢？
開源什麼
IBM公司12月7日宣布，將通過Apache軟體基金會免費為外部程序員提供System ML（machine learning機器學習）人工智慧工具的源代碼。IBM開發副總裁羅布·托馬斯(Rob Thomas)表示，希望這是System ML廣泛普及的第一步。
據了解，System ML最初由IBM在10年前開發，可以簡化開發人員定製機器學習軟體的難度。例如，該軟體可以幫助銀行編寫風險建模軟體，從而在發現欺詐活動時預先發出警示。目前的版本希望能與另外一個軟體配合使用，幫助企業處理來自智能手機或健身手環的大量數據。
IBM是今年第四家對外開放專有機器學習技術的科技巨頭。臉書2月開放了Torch Software人工智慧軟體的部分內容。谷歌11月開放了TensorFlow系統。該系統可被用於語音識別或照片識別等多項機器深度學習領域，可被運行於由數千台電腦組成的伺服器集群或者單一智能手機之上，目前在搜索、照片以及Inbox郵箱應用等產品中均有使用。
同月，微軟也推出了機器學習開源工具包DMTK。該開源程序可以讓中小企業用幾台電腦，就實現幾千台超級電腦的工作——因為人工智慧需要處理海量大數據。DMTK的全稱是Dstributed Machine Learning Toolkit，即，分布式機器學習工具包。其中一個工具叫LightLDA，是用於大規模主題模型的可擴展、快速、輕量級系統。
微軟表示，「在分布式實現中，做了大量的系統優化使得 LightLDA能夠在一個普通計算機集群上處理超大規模的數據和模型。例如，在一個由8台計算機組成的集群上，可以在具有2000億訓練樣本的數據集上訓練具有100萬詞彙表和100萬個話題(topic)的LDA模型（約1萬億個參數）。」
微軟研究院的小喬治·托馬斯(Jr. George Thomas)表示，藉助這些工具，開發者可以使用較少的伺服器部署大規模的機器學習。
意欲何為
大公司辛辛苦苦研發的軟體，為什麼要免費向公眾開放呢？
業內共識是，各家人工智慧公司都在積極招募機器學習人才，而開放源代碼則可以吸引外部人才參與項目協作，並改進相關技術。他們也有可能從第三方社區中招募一些人才。
托馬斯表示，IBM希望通過開放System ML源代碼，吸引更多程序員運用和研究此軟體，從而加快這款軟體的發展，「我們目前的研發受到預算的限制，所以需要開源，加快創新速度。」
「中國國內的人工智慧研究還沒真正開始，所以對人才也沒發現有巨大的渴求。我們仍然以傳統業務為主，還沒聽說哪個公司要重點發展人工智慧。」BAT一位高管告訴記者。
谷歌公司在官方網站上表示，谷歌希望通過放出這套系統吸引更多研究人員，為其找到新的用武之地，並進行改進，「TensorFlow尚不完備，還需要調整、修改、擴充。」
值得注意的是，雖然該系統轉為開源，但谷歌留下了能讓自家機器學習技術獨樹一幟的東西：巨量的數據、可以運行該軟體的計算機網路，以及一個龐大的人工智慧專家團隊，可以調整演算法。
英國布里斯託大學的人工智慧教授克里斯蒂亞尼尼表示：「谷歌此舉並不是昏了頭。深度學習不是即插即用，它需要做很多測試、調整和適配工作。」
谷歌公開自家系統的重要目的之一，是吸引到更多的人工智慧專家，來為軟體的改進和應用出謀劃策，「這類系統有數百萬個參數需要調整。如果沒有工程師進行這一工作，那麼谷歌這次放出的深度學習演算法用途就極為有限。」
怎麼盈利
各家公司競相開源，讓各家相互之間也可以使用競爭對手的開源程序。
谷歌會用微軟、IBM、Facebook的人工智慧系統，它自己也會被別人用。而且開發者可以把各家開源程序都整合在一起，創造出自己的新系統。
中國國內巨頭互聯網公司也會使用谷歌Facebook微軟IBM等公司開源的程序，進行修改後變成自己的人工智慧程序。但中國國內對人工智慧的研究，並不像美國這樣火熱。「除了網路，國內沒有哪個公司把人工智慧作為單獨事業部。」BAT的技術高管告訴《國際金融報》記者。
人工智慧軟體的研發需耗費大量人力物力，那麼這些開源軟體還能實現商業盈利嗎？
BAT的一位核心技術高管向《國際金融報》記者分析，「就像谷歌安卓系統的開源，用的人多了，周邊相關的東西就多了，谷歌可以從其他地方賺錢，比如提供配套服務，比如廣告，比如專用設備。只要用的人多，就能賺錢。」
「其中廣告是非常重要的收入來源，谷歌開源的系統與安卓有強相關，用的人多了，只要用的人多，就能賺錢。」 該技術高管告訴記者。「也有可能出硬體設備，用的人多了，可能提供專用設備，比如智能硬體，軟體硬體形成更完整的生態系統。」
不過，該技術高管表示，「人工智慧服務的盈利模式還沒有清晰的場景，雖然它能改進和提升已有的系統，但光憑機器學習這個服務本身來賺錢，還沒有清晰模式。」

㈢ Google 人工智慧引擎 TensorFlow 開源會帶來哪些影響

認其tensorflow訓練模型更應用產環境,通API等等支持式便外提供穩定靠服務,比臉識別商業化.
舉例,清晰點.
說我現模型外提供服務案:數據建模,我用python,用scikit-learn訓練模型,讓其能享受模型呢?總能代碼給家,讓家再訓練遍吧,所我用joblib.mp訓練模型變實體文件,產環境,用joblib.load載入,再用flask外提供API服務.
比,知tensorflow相於scikit-learn,深度習工具.tensorflow serving相於面joblib.mp(tensorflow servingexport)與joblib.load及提供輸能力(相於面flask)都手包辦.
意義於能夠便深度習產化,解決模型提供服務弊端,並且用c++語言,性能應該.
所,深度習向創業公司都能便產品商業化,保證7*24靠服務.

㈣ 谷歌人工智慧怎麼實現

首先，在ImageNet圖像分類評測中來，NASNet超過了以前自的各種演算法，分析准確率為82.7%，比此前最好的演算法要高出1.2%，而且所需運算力也不高。
接著，在MS COCO數據集的測試中，谷歌的數據達到43.1%的mAP，簡單來說就是比起由人類所研製出來的演算法要高出了4%
再簡單一點，就是由谷歌人工智慧程序AutoML所開發的人工智慧演算法，在圖像自動識別領域，比起目前所有由人類開發者所開發的演算法，准確率都要高。

㈤ 如何評價谷歌將其人工智慧引擎開源

  • 人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人版的智能的理論權、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。

  • 人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

  • 人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。[1]

㈥ 怎麼看待 Google 發布全新人工智慧系統TensorFlow 並宣布開源

11月5日Google開源了來TensorFlow，
11月7日Microsoft開源自了DMTK。
兩家巨頭高科技公司相繼爭先恐後的開源人工智慧計算工具包，
目的無非是爭奪用戶資源。
實際上，除了這兩家公司外，
幾年以前已經開源的這種工具包還有很多。
出現個TensorFlow沒什麼稀奇的。
Google做的已經晚了，而且計算性能也不是多好，
相信按照Google的實力，它們應該會持續改進。

㈦ Google 人工智慧引擎 TensorFlow 開源會帶來哪些影響

最直接的影響抄就是明年又會有一大批"自出創新型"科技項目要上馬了。
說一點感想。。。

一是現在很多大公司都越來越重視DL，所以趕緊多了解了解DL無論是對於相關領域的工作，還是對於未來自己的發展都有好處

二是DL現在一大硬傷在於運算復雜度太高導致的計算時間太長，所以GPU加速這一塊未來也會越來越重要。現在和DL關系比較密切的加速手段也主要就是CUDA，所以CUDA相關的東西也可以多了解了解，未來肯定只會用的越多而不是越少

今年CVPR2015和ICCV2015，不少使用DL的工作識別精確度暴增10%，使得未來如果不是工作上有巨大創新的話，基本上所有人都會向著DL的方向去做了

而且這是一條很難回頭的路，因為實驗結果只能越來越好而不是越來越差，如果你不用DL，那麼你的結果比不過別人，所以很多人雖然心裡不怎麼情願，但也是不得不用DL來做自己的一些工作