Google开源TensorFlow系统,这背后都有什么门道?

标签:技术硬件产品人工智能

访客:33701  发表于:2015-11-11 11:32:35

Google开源TensorFlow系统,这背后都有什么门道?

据国外媒体报道,谷歌于周一发布全新人工智能系统TensorFlow。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域,主要针对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。

更重要的是,谷歌表示,TensorFlow将完全开源,任何人都可以用。所以,这其中有几个意思?

关于TensorFlow的前世今生

TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能学习系统,而第一代的DistBelief比这个要早好多年。

DistBelief诞生于2011年,它是谷歌推出的第一代内部深度学习结构,能够帮助谷歌利用自家的数据中心构建大型的神经网络,主要应用于人工智能的开发,比如语音识别、图片搜索等等。

但是,DistBelief本身存在一些技术上的短板,对谷歌的人工智能发展仍有一些限制。如谷歌高级研究员Jeff Dean和技术主管Rajat Monga表示,DistBelief关注的重心是神经网络,而且与谷歌内部的基础架构联系紧密。也就是说,该系统“几乎不可能与外部共享研究代码”,而且使用起来比较难设置。

而TensorFlow正是基于第一代DistBelief进行开发的,其命名来源于本身的运行原理,Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow即为张量从图象的一端流动到另一端——将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理。

相比较之下,作为谷歌第二代人工智能系统,TensorFlow更快、更智能化,也更加灵活,可以更加轻松地应用于谷歌的新产品以及支持技术研究。按某些标准计算,TensorFlow的运行速度相当于DistBelief的3倍。

此外,TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算,它能够在各个平台上自动运行模型,从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。也就是说,任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化(auto-differentiation)。

谷歌为什么敢开源?

鉴于TensorFlow系统的强大功能,加上谷歌正计划在TensorFlow的基础上发布ImageNet计算机视觉模型,理论上使用谷歌的样本模型架构的话,就能很快地开始使用机器学习技术,因此,它可谓谷歌在计算机智能应用方面的杀手锏。不过,谷歌公司表示,开源该系统并不会危及公司的战略,而且还是会让公司保持优势。为什么呢?

通过谷歌最新公布的白皮书TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Systems可见,虽然该系统转为开源,但这次开源的TensorFlow是单机实现,其最有价值的分布式数据流实现,并没有开源。也就是说,谷歌此举还是留下了一些能保持自身独特性的东西,比如巨量的数据、可以运行该软件的计算机网络,以及一个庞大的可以调整算法的人工智能专家团队。

谷歌开源的做法,其实和Facebook开源人工智能研究的举措相类似。深度学习系统或软件不是一装上就能用的,它在发布前期需要通过使用者数据进行很多测试、调整,顾名思义就是一个学习的过程。Facebook开放人工智能研究就是因为缺乏自己的移动操作系统和通信渠道,没有什么途径来检测产品,唯有通过与其他公司组织合作,来完善创新。

同样,如果谷歌没有工程师来为其进行数百万个参数的调整,那么谷歌这次放出的深度学习算法的用途就极为有限。专家表示,调整这些参数需要不断试错,初次接触的人要花费很长时间。谷歌也需要通过放出这套系统吸引更多研究人员,从而为其找到新的用武之地,并进行改进。

据报道,谷歌2011年展开了一个试图训练神经网络的Google Brain项目。Google Brain在当时拥有1.6万个多个微处理器,创建了一个有数十亿连接的神经网络,在这个项目研究中,该网络结果观看了千万数量级的YouTube图像,并从图像中自主辨识出了“猫”。研究人员表示:“在训练中,我们从未告诉它‘这是一只猫’。基本上可以说,它发明了猫这个概念。”

TensorFlow的未来

2004年,Google创始人Larry Page和Sergey Brin曾预言道:“计算机将会被植入人类大脑,搜索会成为一种自主进行的行为。”11年之后的今天,Google没有将搜索功能植入大脑,但该公司将搜索机器变成一个人工智能大脑。“这是一种能够让研究人员的创意直接转化成产品的工具,以后研究人员或者就无须再为什么新想法重新编写代码了。”

这是谷歌未来的愿景,而TensorFlow就是通向这个未来的里程碑之一。开源TensorFlow能够加速谷歌在人工智能技术的部署,帮助该公司在人工智能发展日益重要的未来抢占更多的主导权。

不过当然,开源就存在着多方合作的可能,数据的资源共享、技术研究的交流碰撞……谷歌的发展同样也会带动业界的技术整体发展。多年以前人们就知道开源的重要性,正如开源硬件公司Arduino CEO Musto所言:“我们需要开源,我们需要社群的智慧。”


Google开源TensorFlow系统,这背后都有什么门道?


(via:雷锋网)

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