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「就要买买买」AI开发生态有望焕发新生机，旷视计划3月底开源深度学习框架

从手机中常被调戏的语音助手 ， 到家里自动播报天气的智能音箱 ， 到仓库内高效搬运货物的机器人 ， 人工智能事实上已经“活跃”在生活和工作的方方面面 。
在大众语境中 ， 人工智能是“灵丹妙药” ， 原本笨拙的计算机软件程序加上它 ， 似乎就变得智能起来 。 但事实上 ， “人工智能”只是一个笼统的概念 ， 真正起作用的 ， 其实是人工智能领域的一个具体技术方法——深度学习 。
站在如今的时间节点回溯这场生产力变革 ， 深度学习以及深度学习框架的重要性 ， 再怎么强调也不为过 。
深度学习是什么？深度学习框架又有什么用？回顾人工智能的发展 ， 每一次方法论的迭代都是为解决先前方法的问题 。
20世纪80、90年代 ， 人工智能的实现方法是“模式识别” 。 这种方法需要专家为每一个问题编写出一个专门的程序 ， 效率并不高 。
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（模式识别中 ， 一个字符“3”的图像被划分为16个子块）90年代初 ， 科学家们开始意识到一种更有效地构建模式识别算法的方法 ， 那就是用数据去替换专家 。 收集大量的数据 ， 然后人工提取数据特征 ， 接着“喂”给计算机 ， 计算机学习数据中的规律 ， 形成一个算法——这种人工智能方法叫做“机器学习” 。
在解决简单任务时 ， 机器学习简单有效 ， 但如果涉及数据量大的复杂任务 ， 主要依靠人工提取特征的机器学习就难以胜任了 。
为了弥补机器学习的短板 ， 科学家们参考人类大脑的神经网络 ， 在机器学习的基础上 ， 打造了深度学习方法 。
深度学习的特征提取并不依靠人工 ， 而是交给了机器 ， 相比机器学习极大提升了效率 ， 人工智能行业这才有了蓬勃发展 。
如果以从属关系来看 ， 机器学习是人工智能的一种具体实现方法 ， 而深度学习则是机器学习的一个技术分支 。
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虽然人工神经网络和生物神经网络只是在结构上相似 ， 在工作机制上没有太多相同之处 ， 但深度学习很多算法中依然包含“神经网络”这个词 ， 比如经典的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN） 。
卷积神经网络被普遍应用在图片识别领域 ， 如你手机相册里的人脸分类 。 循环神经网络则是机器翻译准确率大大提升的功臣 。
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从深奥的神经网络 ， 到手机相册人脸分类这样实际生产应用 ， 深度学习技术的落地过程涉及到多个不同的步骤和工具 。
如果从头开始设计一个神经网络模型 ， 需要开发人员对底层技术非常了解 。 这相当于把很多对深度学习感兴趣的开发者和公司拒之门外 。
即使开发者对深度学习底层技术了如指掌 ， 从零开始设计神经网络结构的耗时通常按周和月计 ， 容易让人失去耐心 。
因此 ， 有的公司和科研机构就底层语言和重要的神经网络模型进行了封装 ， “打包”给开发者使用 。 开发者不必太过操心底层的技术 ， 只需要通过调用顶层的API就可以应用深度学习神经网络 。
这种封装了底层语言和重要模型的工具 ， 被称之为“深度学习框架” 。 好比你要炒一盘菜 ， 不会从研究怎么制造锅或铲开始 ， 而是直接拿现成的用 。 对于打造一个深度学习应用 ， 数据相当于食材 ， 算法相当于菜谱 ， 而深度学习框架就类似于锅和铲了 。
有业内人士如此形容深度学习框架的重要性：在人工智能时代 ， 深度学习框架就是人工智能时代的“操作系统” ， 起到了承上启下的作用 ， 上承各种业务模型、行业应用 ， 下接芯片、大型计算机系统 。
简而言之 ， 深度学习是一把利刃 ， 但没有辅助工具 ， 很少人会用 。 借助深度学习框架这个工具 ， 采用这把利刃的门槛大大降低 ， 用的人多了 ， 才有了如今的人工智能浪潮 。


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