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          人工智能的框架戰(zhàn)爭:FB繼續(xù)挑戰(zhàn)Google

          作者: 時(shí)間:2017-02-03 來源:創(chuàng)事記 收藏
          編者按:想要在人工智能的爭奪中占據(jù)主動(dòng),這些科技巨頭只能在深度學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域也展開激烈的競爭。而這種競爭的意義,也是顯而易見的。誰家的深度學(xué)習(xí)框架能夠贏得更多的用戶,誰就能構(gòu)建起更好的生態(tài)系統(tǒng),進(jìn)而獲得更多的活力和更快的發(fā)展。

            這個(gè)江湖,怎么可能風(fēng)平浪靜。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201702/343449.htm

            Pytorch,一個(gè)新的開源深度學(xué)習(xí)框架,昨天正式發(fā)布。Twitter上一時(shí)熱議紛紛,各路專家毫不吝惜溢美之詞:優(yōu)雅、簡潔、超強(qiáng)大、很酷……不過這些都是虛詞,這個(gè)新出現(xiàn)的Pytorch到底是憑什么贏得稱贊呢?

            主要還是“動(dòng)態(tài)”這個(gè)特性。

            最近一段時(shí)間,很多“動(dòng)態(tài)”深度學(xué)習(xí)庫涌現(xiàn)出來,例如Chainer、MinPy、DyNet等。動(dòng)態(tài)庫的好處很明顯,那就是易于調(diào)試和推導(dǎo)。Matroid創(chuàng)始人Reza Zadeh總結(jié)說,利用Pytorch這個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,想要在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中新加一層,再也不必全部推倒重來。


          人工智能的框架戰(zhàn)爭:FB繼續(xù)挑戰(zhàn)Google


            有人在reddit上舉了一個(gè)例子,他之前一直用TensorFlow或者Keras框架構(gòu)建RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),但是這樣就不得不指定句子的長度,每個(gè)實(shí)例必須有相同的長度, 較短的句子必須填充。但如果使用動(dòng)態(tài)庫,就可以處理幾乎任意長度的句子。

            神經(jīng)模塊網(wǎng)絡(luò),就非常適用于Pytorch這樣的動(dòng)態(tài)架構(gòu)。例如指定一張圖片,讓回答:圖中小貓右邊的物體是什么顏色?解決這個(gè)問題,包括幾個(gè)子任務(wù)模塊:首先是識別出小貓,然后找到小貓右邊的物體,再識別出具體的顏色。

            當(dāng)然Pytorch的新特性不止于此,但這也足以讓搞AI的工程師們興奮一陣,尤其是旗下的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow,還不具備動(dòng)態(tài)的特性。而且,Pytorch雖然沒有大聲宣揚(yáng),但大家都知道這個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,屬于Facebook。

            Pytorch,能幫助Facebook挑戰(zhàn)在深度學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域的統(tǒng)治地位么?

            針對上面這個(gè)疑問,云知聲資深A(yù)I技術(shù)專家、NLP負(fù)責(zé)人劉升平博士對量子位表示,動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是很好的特性,但目前Pytorch在Beta階段,缺乏一些關(guān)鍵特性,短期難以撼動(dòng)TensorFlow的地位。但他也表示,框架的競爭還會(huì)繼續(xù)下去。

            繼續(xù)討論這個(gè)話題,我想還是再解釋一下,什么是深度學(xué)習(xí)框架。我們談到的人工智能、深度學(xué)習(xí),都是依靠軟件構(gòu)成的系統(tǒng)。搭建這套系統(tǒng),至少有兩種途徑:一是從零開始,一步步寫出整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼;另外,就是利用成型的模塊,直接進(jìn)行組裝。

            所謂的框架,就是一套已經(jīng)組裝好基本部件的軟件包。你可以把一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,想象成一套積木,工程師利用不同的積木,可以快速搭建出不同的建筑。各種框架之間的差異,可以簡單理解為向用戶提供的積木形狀各不相同。

            目前主流的深度學(xué)習(xí)框架,背后多是不同的科技巨頭。對應(yīng)關(guān)系如下:

            TensorFlow ——

            MXNet —— 亞馬遜

            paddle —— 百度

            CNTK —— 微軟

            Torch、Caffe —— Facebook

            想要在人工智能的爭奪中占據(jù)主動(dòng),這些科技巨頭只能在深度學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域也展開激烈的競爭。而這種競爭的意義,也是顯而易見的。誰家的深度學(xué)習(xí)框架能夠贏得更多的用戶,誰就能構(gòu)建起更好的生態(tài)系統(tǒng),進(jìn)而獲得更多的活力和更快的發(fā)展。

            想象一下Android之于Google的意義。

            坦白的說,目前人工智能領(lǐng)域,TensorFlow在深度學(xué)習(xí)框架上的優(yōu)勢相當(dāng)明顯。但各個(gè)科技巨頭早已各自招募了大批人工智能精英,誰說變數(shù)一定不會(huì)發(fā)生?必須得抱有希望才行。

            前兩天,剛剛就任百度COO的陸奇談到人工智能戰(zhàn)略時(shí),也明確表示百度在人工智能方面的投入,并不是希望自己推出什么人工智能的產(chǎn)品,而是希望搭建一個(gè)開放的平臺,讓百度的技術(shù)能夠應(yīng)用到不同的領(lǐng)域、不同的企業(yè)之中。

            劉升平博士指出,深度學(xué)習(xí)平臺入口和話語權(quán)的競爭將會(huì)越來越激烈,即使強(qiáng)如Google,也不大可能一口氣吞下整塊蛋糕;對于業(yè)界來說,競爭可以避免出現(xiàn)一家獨(dú)大。

            然而變成最終承載各種人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ),才是這場技術(shù)爭奪背后的商業(yè)目的。所以,人工智能這個(gè)江湖,怎么可能就此風(fēng)平浪靜。

            也許很快,Pytorch的特性就會(huì)出現(xiàn)在TensorFlow里。



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