google敞開人工智能體系是作死嗎？

今天早晨，谷歌推出了開源工具TensorFlow，打算把人工智能相關的知識和經(jīng)驗向大眾分享。按照谷歌披露的信息，TensorFlow是一種機器學習系統(tǒng)，從智能手機到大型數(shù)據(jù)中心服務器都能使用。

但問題是，從搜索到智能手機上的圖片識別，再到幾乎可以看成交通未來的無人駕駛，人工智能在方方面面都幾乎是當下谷歌的技術核心。把自家的人工智能系統(tǒng)以開源的方式對外開放，從而使任何人，包括競爭對手，都可以看到系統(tǒng)的核心代碼并加以利用，谷歌這么做，是在故意作死么？

先說結(jié)論：人工智能，或者機器學習，本身不是即插即用的家用電器。只有系統(tǒng)沒有用，人工智能中的核心，谷歌是萬萬不敢對外開放的。

實際上，機器學習系統(tǒng)只是人工智能技術的冰山一角。谷歌保留下來的東西還有很多，比如說海量的數(shù)據(jù)，比如說運轉(zhuǎn)這一系統(tǒng)的強大網(wǎng)絡化計算機，比如說由調(diào)配算法的人工智能專家組成的龐大團隊。而賦予人工智能靈魂的，恰恰是谷歌沒有公開的東西。

用英國布里斯托爾大學(University of Bristol)的人工智能教授奈羅-克里斯坦尼尼(Nello Christanini)的話來說，“谷歌開源人工智能系統(tǒng)不是自殺行為。深度學習需要大量的測試、調(diào)試和適配工作。”

人工智能系統(tǒng)在進行深度學習某個領域的時候，需要通過大量數(shù)據(jù)進行“訓練”。幾年前，谷歌教會其系統(tǒng)識別貓的圖像時，就采用了大約1000萬張圖像，而這些圖像都是從YouTube中海量的視頻里截取出來的。處理這些圖像，又動用了由16000臺計算機組成的計算機網(wǎng)絡。

而在這個過程中，系統(tǒng)或許會受到數(shù)百萬條需要調(diào)整的參數(shù)。沒有相關工程師參與其中，自己搭建一套人工智能系統(tǒng)出來難于登天，谷歌公布出來的深度學習算法用處也極其有限。

調(diào)試參數(shù)是件需要從失敗和錯誤里汲取經(jīng)驗的活兒。人工智能公司Loop AI Labs的首席科學家帕特里克-埃倫(Patrick Ehlen)在《華爾街日報》的采訪中說，“頭一次做這件事的人需要花上很長時間�！�

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