开源人工智能有何目的
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解决时间 2021-11-27 05:30
- 提问者网友：别再叽里呱啦
- 2021-11-27 00:47
开源人工智能有何目的
最佳答案
- 五星知识达人网友：街头电车
- 2021-11-27 01:30
人工智能是前沿话题，但是人工智能的发展还是初级阶段，好比处于原始社会的医学。人工智能的研究范围很广，几大互联网巨头的研究方向不一，且在各自的研究方向上也只是刚刚开始，还需要几代科学家的共同努力，没有哪家公司有一家独大的技术优势。开放程序源代码，最重要的目的是吸引各路英才研究、测试、改进自家软件，为下一步腾飞收集数据。
截至目前，脸书（Facebook）、谷歌、微软、IBM先后开源人工智能。所谓，开源，即把程序的源代码开放，任何人都可以随意拿去使用、修改。
天下无免费的午餐。几大互联网公司此举有何目的？对全球人工智能发展，又会产生什么影响呢？
开源什么
IBM公司12月7日宣布，将通过Apache软件基金会免费为外部程序员提供System ML（machine learning机器学习）人工智能工具的源代码。IBM开发副总裁罗布·托马斯(Rob Thomas)表示，希望这是System ML广泛普及的第一步。
据了解，System ML最初由IBM在10年前开发，可以简化开发人员定制机器学习软件的难度。例如，该软件可以帮助银行编写风险建模软件，从而在发现欺诈活动时预先发出警示。目前的版本希望能与另外一个软件配合使用，帮助企业处理来自智能手机或健身手环的大量数据。
IBM是今年第四家对外开放专有机器学习技术的科技巨头。脸书2月开放了Torch Software人工智能软件的部分内容。谷歌11月开放了TensorFlow系统。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，可被运行于由数千台电脑组成的服务器集群或者单一智能手机之上，目前在搜索、照片以及Inbox邮箱应用等产品中均有使用。
同月，微软也推出了机器学习开源工具包DMTK。该开源程序可以让中小企业用几台电脑，就实现几千台超级电脑的工作——因为人工智能需要处理海量大数据。DMTK的全称是Dstributed Machine Learning Toolkit，即，分布式机器学习工具包。其中一个工具叫LightLDA，是用于大规模主题模型的可扩展、快速、轻量级系统。
微软表示，“在分布式实现中，做了大量的系统优化使得 LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如，在一个由8台计算机组成的集群上，可以在具有2000亿训练样本的数据集上训练具有100万词汇表和100万个话题(topic)的LDA模型（约1万亿个参数）。”
微软研究院的小乔治·托马斯(Jr. George Thomas)表示，借助这些工具，开发者可以使用较少的服务器部署大规模的机器学习。
意欲何为
大公司辛辛苦苦研发的软件，为什么要免费向公众开放呢？
业内共识是，各家人工智能公司都在积极招募机器学习人才，而开放源代码则可以吸引外部人才参与项目协作，并改进相关技术。他们也有可能从第三方社区中招募一些人才。
托马斯表示，IBM希望通过开放System ML源代码，吸引更多程序员运用和研究此软件，从而加快这款软件的发展，“我们目前的研发受到预算的限制，所以需要开源，加快创新速度。”
“中国国内的人工智能研究还没真正开始，所以对人才也没发现有巨大的渴求。我们仍然以传统业务为主，还没听说哪个公司要重点发展人工智能。”BAT一位高管告诉记者。
谷歌公司在官方网站上表示，谷歌希望通过放出这套系统吸引更多研究人员，为其找到新的用武之地，并进行改进，“TensorFlow尚不完备，还需要调整、修改、扩充。”
值得注意的是，虽然该系统转为开源，但谷歌留下了能让自家机器学习技术独树一帜的东西：巨量的数据、可以运行该软件的计算机网络，以及一个庞大的人工智能专家团队，可以调整算法。
英国布里斯托大学的人工智能教授克里斯蒂亚尼尼表示：“谷歌此举并不是昏了头。深度学习不是即插即用，它需要做很多测试、调整和适配工作。”
谷歌公开自家系统的重要目的之一，是吸引到更多的人工智能专家，来为软件的改进和应用出谋划策，“这类系统有数百万个参数需要调整。如果没有工程师进行这一工作，那么谷歌这次放出的深度学习算法用途就极为有限。”
怎么盈利
各家公司竞相开源，让各家相互之间也可以使用竞争对手的开源程序。
谷歌会用微软、IBM、Facebook的人工智能系统，它自己也会被别人用。而且开发者可以把各家开源程序都整合在一起，创造出自己的新系统。
中国国内巨头互联网公司也会使用谷歌Facebook微软IBM等公司开源的程序，进行修改后变成自己的人工智能程序。但中国国内对人工智能的研究，并不像美国这样火热。“除了百度，国内没有哪个公司把人工智能作为单独事业部。”BAT的技术高管告诉《国际金融报》记者。
人工智能软件的研发需耗费大量人力物力，那么这些开源软件还能实现商业盈利吗？
BAT的一位核心技术高管向《国际金融报》记者分析，“就像谷歌安卓系统的开源，用的人多了，周边相关的东西就多了，谷歌可以从其他地方赚钱，比如提供配套服务，比如广告，比如专用设备。只要用的人多，就能赚钱。”
“其中广告是非常重要的收入来源，谷歌开源的系统与安卓有强相关，用的人多了，只要用的人多，就能赚钱。” 该技术高管告诉记者。“也有可能出硬件设备，用的人多了，可能提供专用设备，比如智能硬件，软件硬件形成更完整的生态系统。”
不过，该技术高管表示，“人工智能服务的盈利模式还没有清晰的场景，虽然它能改进和提升已有的系统，但光凭机器学习这个服务本身来赚钱，还没有清晰模式。”
截至目前，脸书（Facebook）、谷歌、微软、IBM先后开源人工智能。所谓，开源，即把程序的源代码开放，任何人都可以随意拿去使用、修改。
天下无免费的午餐。几大互联网公司此举有何目的？对全球人工智能发展，又会产生什么影响呢？
开源什么
IBM公司12月7日宣布，将通过Apache软件基金会免费为外部程序员提供System ML（machine learning机器学习）人工智能工具的源代码。IBM开发副总裁罗布·托马斯(Rob Thomas)表示，希望这是System ML广泛普及的第一步。
据了解，System ML最初由IBM在10年前开发，可以简化开发人员定制机器学习软件的难度。例如，该软件可以帮助银行编写风险建模软件，从而在发现欺诈活动时预先发出警示。目前的版本希望能与另外一个软件配合使用，帮助企业处理来自智能手机或健身手环的大量数据。
IBM是今年第四家对外开放专有机器学习技术的科技巨头。脸书2月开放了Torch Software人工智能软件的部分内容。谷歌11月开放了TensorFlow系统。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，可被运行于由数千台电脑组成的服务器集群或者单一智能手机之上，目前在搜索、照片以及Inbox邮箱应用等产品中均有使用。
同月，微软也推出了机器学习开源工具包DMTK。该开源程序可以让中小企业用几台电脑，就实现几千台超级电脑的工作——因为人工智能需要处理海量大数据。DMTK的全称是Dstributed Machine Learning Toolkit，即，分布式机器学习工具包。其中一个工具叫LightLDA，是用于大规模主题模型的可扩展、快速、轻量级系统。
微软表示，“在分布式实现中，做了大量的系统优化使得 LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如，在一个由8台计算机组成的集群上，可以在具有2000亿训练样本的数据集上训练具有100万词汇表和100万个话题(topic)的LDA模型（约1万亿个参数）。”
微软研究院的小乔治·托马斯(Jr. George Thomas)表示，借助这些工具，开发者可以使用较少的服务器部署大规模的机器学习。
意欲何为
大公司辛辛苦苦研发的软件，为什么要免费向公众开放呢？
业内共识是，各家人工智能公司都在积极招募机器学习人才，而开放源代码则可以吸引外部人才参与项目协作，并改进相关技术。他们也有可能从第三方社区中招募一些人才。
托马斯表示，IBM希望通过开放System ML源代码，吸引更多程序员运用和研究此软件，从而加快这款软件的发展，“我们目前的研发受到预算的限制，所以需要开源，加快创新速度。”
“中国国内的人工智能研究还没真正开始，所以对人才也没发现有巨大的渴求。我们仍然以传统业务为主，还没听说哪个公司要重点发展人工智能。”BAT一位高管告诉记者。
谷歌公司在官方网站上表示，谷歌希望通过放出这套系统吸引更多研究人员，为其找到新的用武之地，并进行改进，“TensorFlow尚不完备，还需要调整、修改、扩充。”
值得注意的是，虽然该系统转为开源，但谷歌留下了能让自家机器学习技术独树一帜的东西：巨量的数据、可以运行该软件的计算机网络，以及一个庞大的人工智能专家团队，可以调整算法。
英国布里斯托大学的人工智能教授克里斯蒂亚尼尼表示：“谷歌此举并不是昏了头。深度学习不是即插即用，它需要做很多测试、调整和适配工作。”
谷歌公开自家系统的重要目的之一，是吸引到更多的人工智能专家，来为软件的改进和应用出谋划策，“这类系统有数百万个参数需要调整。如果没有工程师进行这一工作，那么谷歌这次放出的深度学习算法用途就极为有限。”
怎么盈利
各家公司竞相开源，让各家相互之间也可以使用竞争对手的开源程序。
谷歌会用微软、IBM、Facebook的人工智能系统，它自己也会被别人用。而且开发者可以把各家开源程序都整合在一起，创造出自己的新系统。
中国国内巨头互联网公司也会使用谷歌Facebook微软IBM等公司开源的程序，进行修改后变成自己的人工智能程序。但中国国内对人工智能的研究，并不像美国这样火热。“除了百度，国内没有哪个公司把人工智能作为单独事业部。”BAT的技术高管告诉《国际金融报》记者。
人工智能软件的研发需耗费大量人力物力，那么这些开源软件还能实现商业盈利吗？
BAT的一位核心技术高管向《国际金融报》记者分析，“就像谷歌安卓系统的开源，用的人多了，周边相关的东西就多了，谷歌可以从其他地方赚钱，比如提供配套服务，比如广告，比如专用设备。只要用的人多，就能赚钱。”
“其中广告是非常重要的收入来源，谷歌开源的系统与安卓有强相关，用的人多了，只要用的人多，就能赚钱。” 该技术高管告诉记者。“也有可能出硬件设备，用的人多了，可能提供专用设备，比如智能硬件，软件硬件形成更完整的生态系统。”
不过，该技术高管表示，“人工智能服务的盈利模式还没有清晰的场景，虽然它能改进和提升已有的系统，但光凭机器学习这个服务本身来赚钱，还没有清晰模式。”
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