在即將過去的2015年里，幾乎每天都能聽到關于"人工智能"的新消息，或是大公司新產品發(fā)布、或是創(chuàng)業(yè)公司拿到巨資、或是研究機構探討人工智能如何人類相處等等。Bloomblog將2015年評價為人工智能的里程碑一年，因為"計算機變得更加聰明，它們的學習也達到了前所未有的速度。"
我梳理出關于人工智能的五個關鍵詞：開源、創(chuàng)業(yè)、巨頭買買買、產品、爭議。站在2015年的年末，和大家一起回首人工智能領域這一年的發(fā)展與進步。
開源與話語權之爭
正如谷歌董事長施密特所言："機器學習并不是魔術，它只是個工具而已。"過去一年，我們看到越來越多公司將自己的機器學習技術作為工具開放給全球開發(fā)者使用。
一方面，人工智能的發(fā)展離不開全球各地開發(fā)者的積極參與，而開源將成為吸引開發(fā)者的重要途徑。另一方面，利用開源爭奪人工智能的話語權，也成為巨頭們積極開源的重要原因。
2015年11月，谷歌開源了一個名叫TensorFlow的機器學習平臺，全球各地的開發(fā)者和愛好者都可以免費使用這個平臺，作為谷歌第二代人工智能系統，TensorFlow的命名起源于該系統的運作原理，即復雜的數據結構（Tensor）將會被傳輸至人工智能神經網中進行分析和處理，這一過程是機器深度學習的核心部分。
谷歌此舉被業(yè)界廣泛解讀為"欲復制人工智能領域的Android"。
事實上，早在今年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）就推出一組基于Torch機器學習框架的開源深度學習工具。Torch是一個從2002年就開始存在的開源庫，已被Google、Twitter、Intel、AMD、NVIDIA等公司采用。Facebook的開源工具將有助于提升神經網絡性能，并可英語用于計算機視覺和自然語言處理（NLP）。
早已將人工智能作為公司核心戰(zhàn)略的Facebook并沒有停止開源步伐。2015年12月，Facebook宣布開源針對神經網絡研究的服務器"Big Sur"，這款服務器裝配有高性能圖形處理單元（GPUs），是專為深度學習方向設計的芯片。
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