深度学习开源平台能否成为下个“Android”?

如你所知，追溯历史，踩在某些意义深远的技术普及之前，这个世界上的科技巨头常常在适合机会选择开源一些产品，促使社区和全部行业提高——各种迹象表示， 最新一轮开源运动来自人工智能领域，就在此刻，全球最顶尖的科技公司正掀起一场“AI技术开放”共享风潮。

时至今天已没太多人疑惑，人工智能是新一轮产业革命的土壤，人类社会也正在从“互联网+”向更高阶的“人工智能+”跃迁，而从专业视角，当人工智能（如今以深度学习为最好道路）以更为务实的姿势舒展到一个又一个行当，这也意味着代码开源将变得日益重要。毕竟，人工智能作为将来数十年科技世界的底层基础设施，在面临详细甚至细碎的应用处景时，任何巨头都做不到无远弗届，开放双赢是更聪慧的选择。

于是在很多人眼中，很是相似九年前Android开源对智能手机格式产生的影响（直接致使移动互联网时期的尽早降临），深度学习平台开源也会对人工智能的将来起到关键用处，而不一样于谷歌在如今开源领域的一家独大，目前看来，“AI技术开放”仿佛不太也许赢家通吃——事实上，包含谷歌，微软，亚马逊，Facebook，雅虎，IBM在内，最近一两年，几乎一切巨头都公布了自家的深度学习（或许机器学习）框架，在不久前的百度世界大会上，百度首席科学家吴恩达也宣告开放其内部研发的深度学习平台PaddlePaddle，让国内人工智能也步入开放时期，考虑到百度之于中国人工智能行业的身份，这一举动在人工智能圈层激发了诸多热议。

更宏观层面，“深度学习开源平台可否成为下个Android”的商量无疑更为惹眼。在我看来固然有这个也许，而若你信任人类科技指数级演变的趋向，对比Android的体量，人工智能开源平台在将来可否构建出一个更复杂的生态系统也未可知。

各自开放

便宜的并行计算，更好的算法，和更大的数据量，让六十年来陆续破灭又重燃希望的人工智能时期近在天涯。而与Android一样，全球各地的开发者无疑是一股没办法疏忽的力气，开源等于吸引他们的重要途径，他们的参加或将成为科技巨头们抢占人工智能风口的最大变量之一。也因如此，巨头纷纷将已在内部施展重要用处的知识结晶开源。

先说谷歌。去年11月，他们开源了名为TensorFlow的机器学习平台，这是谷歌开源的第二代人工智能系统，惯性使然，媒体当时就将此举解读为“复制人工智能领域的Android”。事实上，TensorFlow是一个用来编写和实施机器学习算法的工具，工程师和研究者能借此打造分析图象和语音等数据的系统，计算机在此类系统帮助下能自行作出决定，从而变得更智能。值得一提的是，谷歌已将TensorFlow用于Gmail，搜索，图片，翻译器等超出50款谷歌产品，如今他们希望更多人的应用能缩小其价值。

Facebook的开源道路仿佛更为激进。去年1月，Facebook人工智能研究院推出了一组基于Torch机器学习框架的开源深度学习工具，这以后，去年12月，他们又开源了Big Sur人工智能硬件架构——而就在不久前，Facebook又宣告开源了一系列AI 软件，能够辨认出照片里物体的品种和外形。

不甘为后的还有亚马逊。去年4月他们推出Amazon Machine Learning，一项托管服务，能让任何开发者轻松应用历史数据开发并安排猜测模型——要晓得，亚马逊一直用机器学习完成诸如过滤垃圾评论，通过姓名鉴别用户性别等细碎任务。

呼应开源运动的还有那些看似不在聚光灯之下的传统IT巨头，比方微软就将散布式机器学习工具包（CNTK）开源，后者主要用于自然语言处置，比方文天职类与聚类，话题辨认和情感分析。固然还有IBM，几乎与TensorFlow同时，IBM宣告开源机器学习平台SystemML，这是IBM研发超出十年的技术，台甫鼎鼎的沃森（Watson）就整合了很多SystemML的功能。

再来看百度。事实上，早在2013年的时候，百度深度试验室就发觉到，在深度神经网络的培训上，随着着计算广告，文本，图象，语音等培训数据的激增，传统的基于单GPU的培训平台已没办法满足需求，试验室为此搭建了这个多机并行GPU的培训平台。PaddlePaddle已连续开发了三年时光，并被安排到百度30多项产品或服务中，比方外卖的预估出餐时间、预判网盘故障时间点、精准推举用户所需信息、海量图象辨认分类、字符辨认（OCR）、病毒和垃圾信息检测、机器翻译和自动驾驶等领域。

之外卖行业为例，外卖员期待商家出餐的时间耗时严重，百度将不一样时段商家的客流量、菜品的制造时间和订单量等数据交给PaddlePaddle，通过对海量数据的深度学习处置，如今，百度外卖的内部系统能够预估每个商家菜品出餐时间，及时告诉外卖员，提高了送餐效率，系统能够更加合理地规划取餐和送餐的线路。

下降门槛

很洪水平上，PaddlePaddle的缘起来自下降人工智能的应用门槛。

你晓得，马上爆发的人工智能与一百年前“电器化”过程非常相似，它必将迎来与其他行业井喷式的嫁接与落地，你彻底有缘由期待它像电力或互联网普通，被添加至旧有事物，从而产生万千结果。但如前所述，人工智能在各领域的商业化落地不也许被单一巨头垄断，适逢深度学习极大提高了人工智能的整体状态，留给人工智能创业者的机遇应有很多。

但大体而言，人工智能创业仿佛还相比较孱弱，离真正意义上的商业化落地为时髦早，部分缘由是深度学习技术的门槛高企（虽较之过往已经提高），对很多雄心勃勃的创业者而言，他们仿佛需求一个更简单应用的深度学习框架，如插件般将深度学习技术嫁接到他们的产品中；而对这一领域那些敏而勤学者来讲，更优良且易用的算法源码也大有裨益。正如百度首席科学家吴恩达所言：“其他深度学习平台为研究人员提供了制造新算法的好机遇，但其高度的灵巧性限制了它们本身的易用性，相反的是，PaddlePaddle更关注喜好者和程序员，希望他们学习和应用壮大的深度学习工具，其实不只仅针关于机器学习的研究者。”

嗯，深度学习开源平台若想成为下个“Android”，对新手友善也许是个不错的途径。在著名科技媒体网站The Verge的描写中，PaddlePaddle算是对新手特别友爱，易用性是其设计核心之一，它提供了直观且灵巧的数据接口和模型界说接口，使得没有太多深度学习背景的开发者也会感到简单上手。

事实上，PaddlePaddle 赞同多种神经网络构造和优化算法，能用更少代码树立复杂模型，完成一样功能，比方只需其他深度学习工具1/4的代码便可完成神经网络机器翻译模型；另外，这一平台还能够让人应用现有模型去处理新的问题，无需担忧用于完成模型的数学方程。如今，PaddlePaddle在Github上已经提供了Neural Machine Translation、推举、图象分类、情感分析、Semantic Role Labelling等5个Task，每个Task都可快速上手，且大部分任务可直接套用，并临时取得了业内人士“设计简练，稳固，速度较快，显存占用较小”等正面评价。

从直觉便知，这一拥有俏皮名字的开源平台，能在很洪水平上下降深度学习应用门槛，优化全部深度学习的研究环境，诚如加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学副教授，Open AI研究科学家Pieter Abbeel所言，人工智能的进展受制于软件开发所消费的时间，开放软件框架是使全部社会加快发展的关键。

价值之网

固然，围拢的从业者越多，巨头本身也会受益很多。除过能在社区中招揽人才，企业也可借助开源平台进行大数据分析，对本身产品完成优化。而无需赘言的是， 通过开源争夺人工智能行业话语权，亦是巨头开展开源运动的重要因素。缘由是他们晓得，在将来的商业环境当中，哪怕是巨头，其命运也越发和网络交织在一起，每个企业都在编织一张价值网，依靠在这张网络上的人和资源越多，企业本身获利的也许性才越大。

在将来人工智能领域这张“巨网”中，巨头们自然希望置身于网中心。就说国内，我看到的数据是，如今国内人工智能方向的创业公司有200家左右（个人认为其实不算多），正好像真实的战略思想是将别人好处嵌入到以自我为中心的系统当中，百度开放PaddlePaddle的目标之一等于试图在将来构建以百度为核心的人工智能基础设施，而假以光阴，当这张价值之网收拢，技术壁垒也就自然树立。

仍拿Android来讲。2005年，谷歌以五千万美元收购了当时名不见经传的Android，2007年11月宣告开源，如你所知，而今如日中天的Android已从智能手机领域舒展至几乎一切科技领域。

人工智能开源能演绎出相似的故事吗？起码与当时Android刚降生时遭到的低估不一样（2007年Android公布时，当时负责微软移动开发的Scott Horn评价说：“我真看不出他们能有多大影响。”），人工智能开源的力气已被广受关注，毕竟谁都晓得，关于商业世界——和与将来生活有关的一切，人工智能意味着什么。

“在2050 年，会有另外一个白胡子老头问你：你能想象在2016 年当一个创造家会有多棒吗？”凯文·凯利这样说道，“那是一片广袤的处女地，你随意找个什么物品，都能够加上人工智能，上传到云里面去。那时的设备里不像目前，传感器成千上百，很少有超出一两个的。那时的期许不多，壁垒很低。成为第一易如反掌。”——毫无疑问，受益于时期的恩赐和技术平台的赋能，人工智能的创业者只会愈来愈多。

最后无妨说一个讨巧的隐喻，其实“Android”这个词的现代寄义等于“机器人”，用于描写自开工作的机器——很洪水平上，这倒与人工智能和人类的关系很是暗合。

我们当时做了17个刊物，至今已连续举行了53届。也成为多数人寻求张献忠玉帛的寻银诀。

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