google人工智能源码（google人工智能框架）
本文目录一览：
- 1、Google发布了会看图的人工智能是真的吗？
- 2、谷歌人工智能怎么实现
- 3、谷歌开源了TensorFlow，世界就要马上被改变了吗
- 4、google开发的ai是啥样子
- 5、谁能破解苹果siri的源代码？ 有其他同等级的人工智能代码？
- 6、Google 人工智能引擎 TensorFlow 开源会带来哪些影响
Google发布了会看图的人工智能是真的吗？
近日，Google 发布了一款名为神经元影像评价系统（NIMA）的系统。这套系统可以判断照片“好与不好”，它给出的分数跟人评出来的很相近。根据报道，Google 这套NIMA 系统具备深度学习能力，它可以学习别人对照片的评价，然后将这个数据整合，形成一套完整的评价系统。
这套评价系统可以根据构图、色彩、和物件位置的组合作出分析，再根据收集回来的数据做判断，从而为你的照片评分。
Google 在相关测试中也找来了一些专业的照片评论员，他们把NIMA 运算出来的结果和评论员的作比较，发现两者的相差其实并不是很大。由此可见，NIMA 这套系统还是能够根据人类给的数据去“学习审美”，要评论接近“大众口味”，或者可以通过堆入大量的数据来实现。 虽然，Google 并没有公开这套系统的判断方法，但他们在研究报告中提到，NIMA 其实还能够体现个人化风格的。只要录入数据和评论的照片是统一风格，NIMA 在这个学习过程中就会形成一种特定的风格。如果它是一个植入在你手机中的人工助手，它长期对着你的照片，那它最终形成的审美风格就会跟你一致了。
对于一般用户来说，人工智能更多的只是在智能音箱、手机上的“智能助手”中出现。他们最大的用途，也只是为你打打电话、设置日程和管理家中的智能家电。做的，应该都是一些简单且琐碎的事。
但在AlphaGO 出现后，相信很多人也了解到“人工智能”的潜力，他们理应承担更多任务，为人类创造更多的价值。而IBM 推出的人工智能Watson，已经能够完成音乐创作和文字写作任务。拥有创作力的它，更加像人类了。 话虽如此，现在已经有部分人工智能产品具备创作能力，但要它们去就作品的好坏做判断，还有些难度。要让人工智能拥有跟人一样的判断力，还需要让它们多加学习才可以。
谷歌人工智能怎么实现
首先google人工智能源码，在ImageNet图像分类评测中，NASNet超过google人工智能源码了以前google人工智能源码的各种算法，分析准确率为82.7%，比此前最好的算法要高出1.2%，而且所需运算力也不高。
接着，在MS COCO数据集的测试中，谷歌的数据达到43.1%的mAP，简单来说就是比起由人类所研制出来的算法要高出了4%
再简单一点，就是由谷歌人工智能程序AutoML所开发的人工智能算法，在图像自动识别领域，比起目前所有由人类开发者所开发的算法，准确率都要高。
谷歌开源了TensorFlow，世界就要马上被改变了吗
Google 开源了其第二代深度学习技术 TensorFlow——被使用在 Google
搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架。这在相关媒体圈、工程师圈、人工智能公司、人工智能研究团队里有了一些讨论。比较有趣的是，微软亚洲研究院立刻向
媒体发邮件表示，我们发布了开源分布式机器学习工具包（DMTK）。
对于大众来说，这件事让人
“困惑”。从 “深度学习” 到 “分布式系统”，太多概念大众一知半解，现今给出的资料又让人难以理解。而对于 “Google 开源
TensorFlow” 这一事件，各个公司、团队、学术权威也是众说纷纭。因此，出门问问为大家 “破雾”，并讲一讲这次开源意味着什么。
什么是深度学习？
深
度学习系统是什么？深度学习理论于 2006年 被提出，它通过模拟 “人脑的神经网络”
来解释图像、声音和文本等数据。但是目前的计算机还达不到模拟人脑数量庞大的神经元（千亿级），因此便有了用到成千上万大型计算机（计算平台集群）来吸收
数据对其进行自动分类的 “分布式深度学习系统”。
TensorFlow 的起源和此次开源事件
将自家研发的深度学习系统命名为 “DistBelief”，它使得 Google
能够同时处理成千上万台大型计算机的数据，构建更大型的神经网络和大规模训练。Google
的搜索、图像识别及邮箱等均采用了该技术。一般情况下，深度学习系统都需要先设定好 feature（特征），再学习如何分辨。但
Google DistBelief 神奇的地方在于，“Google Brain” 开发团队 “XLab” 曾用它在未事先获取 “猫的特征描述”
信息的情况下，从大量 YouTube 视频中区分出了哪些是猫的视频。这意味着深度学习系统 “DistBelief” 自行总结出了猫的
feature（特征）！虽然这个案例的识别范围、识别率有待提高（81.7%），但作为人工智能最经典案例之一，为人工智能翻开了新的篇章。而 “猫”
的事件，也让曾经的 Google Brain 开发团队 “XLab” 的核心人员、现在被李彦宏挖到百度的吴恩达得到了
“Google Brain” 之父的美誉。不过，时代总是进步，而 “DistBelief” 有缺陷。
称，虽然 DistBelief 非常成功，但它仅仅以神经网络为目的、十分局限，而且很难进行配置。另外，DistBelief 牢牢绑定在
Google 的内部基础设施上，几乎不可能将代码与外界共享。因此，本文的主角，Google 的第二代深度学习系统 “TensorFlow”
横空出世了。
Google 表示，TensorFlow
在设计上尤其针对克服 DistBelief 的短板，灵活、更通用、易使用、更快，而且完全开源。TensorFlow
可以被架设在智能手机这样小的设备上，甚至仅一块电路板上，更灵活； TensorFlow
可以被使用在很多计算平台，无论是智能手机还是大型计算机、单个 CPU / GPU 计算机还是成百上千 GPU 卡组成的分布式系统，ARM 的还是
X86 的构架，更通用；TensorFlow 支持多种编程语言，提供了很多深度学习模型库，易使用；在很多指标上，TensorFlow 要比
DistBelief 要快一倍，更快。但是，学术界和工程界的一些朋友并不喜欢这个 “刚刚闯入” 开源界的 “小伙子”，判了它 “意义不大”
的死刑。“TensorFlow” 之所以 “开源” 却不讨好，是因为 TensorFlow 不是第一个被开源的深度学习系统，并且目前只开源了
“单机版”，而非能够识别猫的 “分布式版本”。除了并非第一以及只开源了单机版代码这两点外，Google 开源 TensorFlow
这件事最被人诟病的地方在于，在 “用事实”、“用数据” 说话的学术界、工程界，Google 并未用 “数据对比” 证明 TensorFlow 的
“灵活、更通用、易使用”。
对于 TensorFlow，出门问问的看法是，TensorFlow 对学术界意义不大，但是对工程界意义挺大。
TensorFlow 对工程界有意义：其它开源工具虽然众多 但对工程界很难有效使用
这次开源的 TensorFlow 是一种人工智能（更具体的说是深度学习）编程语言或计算框架，学术界从来都不缺少类似的开源工具，尤其是
“单机版工具包” 有很多。但是学术界的工具往往更多专注在核心算法上，在系统和工程方面比较欠缺，工业界很难直接有效的使用，而 Google 的
TensorFlow 在架构设计，跨平台可移植性，算法可扩展性等等偏工程方面会做的比较好。所以，TensorFlow
对学术界的帮助比较小，但对工业界的帮助有很大潜在可能性。比如语音识别、自然语言理解、计算机视觉、广告等等都可以应用这种深度学习算法，Google
也因为深度学习系统的应用使得 Google 语音识别水平提高 25%。
有意义归有意义，意义的大小
是另一回事了。在这个信息交流频繁的时代，没有公司能随便制造一个具有超大意义的事件或者跨时代的黑科技产品。对于工程界，TensorFlow
有意义但又不是神乎其神的东西，尤其是 Google 目前开源的 “单机版” 的 TensorFlow
意义要小一些。因为在工程界里，若要完成一整件事，如识别语音，TensorFlow
这种通用深度学习框架的存在更多是锦上添花，而非决定根本。比如说在一个可以应用的语音识别系统里, 除了深度学习算法外，还有很多工作是专业领域相关的
算法以及海量数据收集和工程系统架构的搭建。
其实，对于中国来说，TensorFlow
还有一个意义。在人工智能大潮下许多人和公司想入局，但大都没有能力理解并开发一个与国际同步的深度学习系统，而 TensorFlow
的存在会大大降低深度学习在各个行业中的应用难度。至于弄懂 TensorFlow 要花费大量时间的问题，就像很多公司用 Linux 或者
hadoop（一种分布式系统基础架构）但很少有公司弄懂了所有源代码一样，可以把 TensorFlow
当成一个黑盒，先快速用起来，之后再根据数据和专业领域知识来调整。
总的来说，如果 Google 按照其所说的那样，在未来完全开源 TensorFlow——包括其 “分布式版本”，那么 TensorFlow 对工程界的影响会更明显些——尤其对中国创业公司来说。
google开发的ai是啥样子
Google DeepMind 团队在最新一期《Nature》上发表论文称，其名为 “阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能，在没有任何让子的情况下以 5:0 完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。
在计算机的发展史，在国际象棋比赛中，计算机战胜人类是重要历史事件，过去了这么多年，人工智能战胜围棋冠军又怎么说明谷歌AI很牛呢？
围棋，一直被认为是人类仍然在机器面前能保持优势的游戏之一。过去20多年来，科技家们一直在试着教会电脑下棋，在1997年，IBM的深蓝曾经打败了国际象棋的世界冠军Garry Kasparov，这成为了人工智能的一座里程碑事件。但是，围棋比国际象棋还是要复杂得多，国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；相比之下，围棋每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。
在下国际象棋的时候，计算机可以分析出每一个可能的步骤，从而进行最优选择，但是，围棋可能的步骤是国际象棋的10倍之多。这也正是围棋人工智能的难点所在。
在过去很长时间里，最好的计算机连厉害点的业余围棋棋手都下不过。所以，去年，Facebook就开始打造围棋人工智能，并且在过去6个月里让它可以用最快0.1秒的速度来落子。负责这项目的人，就坐在里扎克伯格20英尺远的地方。但是，Google还是快一步。
这场比赛实际上发生在去年十月，但是知道今天，它才在《自然》杂志中披露出来。
David Silver是这项研究的第一作者，在他看来，阿尔法Go的关键不在于简单粗暴的计算出可能步骤，而是近似于人类的“想象力”。这背后是名为一项名为“深度学习”的大杀器，它让计算机不再是简单地使用计算能力来统计所有数据，而是像人类一样，训练，然后学习。Silver说，计算机“下围棋需要的极复杂的直觉机制，这种机制以前我们认为只可能存在于人类大脑中。”
阿尔法Go用了多种“神经网络”并行，并且相互作用。其中，一个叫做“值网络”（value network），来衡量白字和黑子在棋盘上的位置，一个叫做“策略网络”（“policy network” ），会不断地学习此前人类和自己的落子，来选择接下来怎么下。
不仅仅比人类、比起其他机器人同类，阿尔法Go也更加强大。它和其他人工智能下了500场围棋，只输了1场，甚至在给对手让子的情况下，它也照赢不误。而Silver说，它比其他人工智能更先进的地方，就在于可以自我学习。而且，这种机制不仅仅可以用在围棋学习中，阿尔法Go还可以用来解决很多现实问题，比如处理气候模型等。
据消息称，Google的“阿尔法Go”V和现在的围棋世界冠军李世石 （Lee Sedol），将在今年三月正式进行比赛。在围棋这个古老的、几乎代表了人类智力巅峰的游戏上，机器人和人类究竟谁更强大，答案很快就会揭晓。
谁能破解苹果siri的源代码？ 有其他同等级的人工智能代码？
siri的没有，google、facebook都开源了自己的人工智能代码，tensor flow,torch，还有一个deeplearning4j挺容易上手
Google 人工智能引擎 TensorFlow 开源会带来哪些影响
最直接的影响就是明年又会有一大批"自出创新型"科技项目要上马了。
说一点感想。。。
一是现在很多大公司都越来越重视DL，所以赶紧多了解了解DL无论是对于相关领域的工作，还是对于未来自己的发展都有好处
二是DL现在一大硬伤在于运算复杂度太高导致的计算时间太长，所以GPU加速这一块未来也会越来越重要。现在和DL关系比较密切的加速手段也主要就是CUDA，所以CUDA相关的东西也可以多了解了解，未来肯定只会用的越多而不是越少
今年CVPR2015和ICCV2015，不少使用DL的工作识别精确度暴增10%，使得未来如果不是工作上有巨大创新的话，基本上所有人都会向着DL的方向去做了
而且这是一条很难回头的路，因为实验结果只能越来越好而不是越来越差，如果你不用DL，那么你的结果比不过别人，所以很多人虽然心里不怎么情愿，但也是不得不用DL来做自己的一些工作
