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解读人工智能的2015年 你不能不知的五大关键词

导读: 在即将过去的2015年里,几乎每天都能听到关于「人工智能」的新消息,或是大公司新产品发布、或是创业公司拿到巨资、或是研究机构探讨人工智能如何人类相处等等。

  在即将过去的2015年里,几乎每天都能听到关于「人工智能」的新消息,或是大公司新产品发布、或是创业公司拿到巨资、或是研究机构探讨人工智能如何人类相处等等。Bloomblog将2015年评价为人工智能的里程碑一年,因为「计算机变得更加聪明,它们的学习也达到了前所未有的速度。」

  我梳理出关于人工智能的五个关键词:开源、创业、巨头买买买、产品、争议。站在2015年的年末,和大家一起回首人工智能领域这一年的发展与进步。

  开源与话语权之争

  正如谷歌董事长施密特所言:「机器学习并不是魔术,它只是个工具而已。」过去一年,我们看到越来越多公司将自己的机器学习技术作为工具开放给全球开发者使用。

  一方面,人工智能的发展离不开全球各地开发者的积极参与,而开源将成为吸引开发者的重要途径。另一方面,利用开源争夺人工智能的话语权,也成为巨头们积极开源的重要原因。

  2015年11月,谷歌开源了一个名叫TensorFlow的机器学习平台,全球各地的开发者和爱好者都可以免费使用这个平台,作为谷歌第二代人工智能系统,TensorFlow的命名起源于该系统的运作原理,即复杂的数据结构(Tensor)将会被传输至人工智能神经网中进行分析和处理,这一过程是机器深度学习的核心部分。

  谷歌此举被业界广泛解读为「欲复制人工智能领域的Android」。

  事实上,早在今年1月,Facebook人工智能研究院(FAIR)就推出一组基于Torch机器学习框架的开源深度学习工具。Torch是一个从2002年就开始存在的开源库,已被Google、Twitter、Intel、AMD、NVIDIA等公司采用。Facebook的开源工具将有助于提升神经网络性能,并可英语用于计算机视觉和自然语言处理(NLP)。

  早已将人工智能作为公司核心战略的Facebook并没有停止开源步伐。2015年12月,Facebook宣布开源针对神经网络研究的服务器「Big Sur」,这款服务器装配有高性能图形处理单元(GPUs),是专为深度学习方向设计的芯片。

  传统的IT巨头也没有闲着。就在谷歌开源TensorFlow不久,微软亚洲研究院于将分布式机器学习工具包(DMTK)通过Github开源。这个工具包由一个服务于分布式机器学习的框架和一组分布式机器学习算法构成,可将机器学习算法运用到大数据。

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