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谷歌开源Tensor Flow 但背后还不是为了这颗大脑

连然创客开源2015/12/10

智东西(公众号:zhidxcom) 译 | 连然 科技公司都在竞相制定机器学习的标准,并加快吸收技术人才。谷歌 […]

智东西(公众号:zhidxcom)
译 | 连然

科技公司都在竞相制定机器学习的标准,并加快吸收技术人才。谷歌上个月免费开放的人工智能引擎,目前正在被用以执行一些巧妙的功能,包括将英语翻译成中文,辨认手写文本等。

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名为Tensor Flow的人工智能软件,通过提供大量的数据,培训用户的电脑,执行任务。该软件集成了各种方法,用以在不同的计算机硬件网络有效地建设和培训模拟的“深度学习”神经。

深度学习用于训练计算机识别图像和声音的模式,是一种极为有效的技术,能确保机器在识别人脸或对象图像时以类似人类的能力来执行任务。近日,深度学习也呈现出将会用于分析自然语言的可能性——通过使机器以有意义的方式回应口头或书面语言来实现。

本周在蒙特利尔的Neural Information Processing Society (NIPS)会议上,Jeff Dean,在谷歌领导Tensor Flow的计算机科学家,谈到该软件现已被用于越来越多的谷歌之外的实验项目。其中包括通过Tensor Flow生成字幕图像和将代码转换为中文的软件,生成人造艺术品等。“现在下定论都还很早,”Dean在会谈后表示。“人们正在试图了解什么是最好用的。”

Tensor Flow 在谷歌有一个项目,被称为Google Brain,旨在应用神经网络机器去学习整个公司的产品和服务,并且其应用范围在最近几年大幅扩大。Dean说,在谷歌,涉及到Google Brain的项目数量已经超过了600个。

最近,Google Brain在用于开发Smart Reply,一个在扫描Gmail传入的信息后能够自动快速回复的系统。用于这个项目的神经网络技术是谷歌研究人员在去年的NIPS会议上提出的。

Dean希望深度学习和机器学习会对很多公司产生类似的影响,“机器学习能够以大量的方式影响不同的产品和行业”他说。例如,该技术在许多行业被测试用于从大数据中进行行业预测。

谷歌之所以开发Tensor Flow的代码,是因为建立一个强大的AI引擎是比拥有的数据更宝贵的财富。开放源代码将有助于确立其在机器学习,与合作者和未来的员工的关系中成为领导者。Tensor Flow“在某种程度上给了我们一种共同的语言。”Dean说到,“我们也从Tensor Flow的使用中得到了好处。”

神经网络由联级响应的虚拟神经元层构成。这些神经元的灵敏度被调谐用以匹配特定的输入和输出,并具有很多层级,能够识别更多抽象的功能。

Tensor Flow现在是开源的深度学习软件库之一,其目前的表现在某些任务上落后于其他一些库。不过它易于使用,并且可以很容易在地不同的硬件之间移植。其团队也在努力提高其性能。

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