如何評價谷歌將其人工智慧引擎開源？

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自從深度學習取得突破性進展以後，為何巨頭們頻頻開源？因為對巨頭來說，演算法已經不再是競爭的障礙，數據和用戶習慣才是真正的山頭。用戶不僅包括最終用戶，還包括廣大的碼農。不妨猜測一下人工智慧領域的趨勢:

1.巨頭們會繼續搶佔基礎平台的制高點，繼續開源換取用戶習慣，甚至數據。

2.大量的初創企業會採用開源做很多垂直領域的業務，其中包括很多試錯和驗證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的，並且對演算法優化也有利。更為重要的是，對於巨頭們的業務，從長遠來說，也是有利的。

3.中型公司的地位會比較尷尬一些，尤其是投入巨資做基礎演算法研究的公司，有可能陷入重複發明輪子的怪圈。甚至隨時有被初創企業"顛覆"的危險。技術要永遠保持領先，壓力可想而知。說得難聽點，技術上除了極個別演算法以外，與小企業的差距，很可能僅僅是一小勺數據而已。

註：這裡中型公司主要是指，2014年深度學習創業潮以來，在風投的推動下，初具規模的CV公司。理論上應該也適用於CV以外的其他人工智慧領域及同類公司，只是國內CV圈更熱鬧，姑且先分析CV吧。

在這種情況下，我認為中型公司會分化成三種，從方式手段來說，分別是上升，擴寬，下沉：

一種會以業務為導向，迅速搶佔重點行業的市場，做項目，比如安防，金融等領域，希望生米煮成熟飯，而且在這個過程中，既可以獲得行業數據，也可以加強綁定與用戶的關係。而且由於風投一般都有對賭，業績壓力也會促使他們這麼做。但其實做項目並非CV公司的強項，所以會比較累。由演算法而轉為做應用，應用在上，演算法在下，可謂之：上升。

另一種會繼續以造勢為導向，並且加強與生態鏈上集成商的關係，自己不做項目，但與行業內巨頭合作。在國內，合作方的關係往往不一定很牢靠，而且如果價值主要體現在演算法上，利潤大多讓集成商賺取的話，這類公司必須擴大其合作領域，一邊造勢，一邊廣泛撒網。可謂之：擴寬。

這個模式本無問題，只是國內合作方的忠誠度，恐怕比當年打車類app的用戶忠誠度還低，誰給我優惠就用誰的，大不了我同時裝好幾個app唄。

第三種是將演算法集成到硬體設備當中，這是個不錯的思路，從付費的角度，國內客戶對硬體的認可度比軟體高很多。演算法在上，硬體在下，可謂之：下沉。但是這種模式，如果自身不做硬體設備，恐怕跟第二種區別不大，而做硬體是否是CV公司的強項？我們將拭目以待，畢竟產品化也是很有技術含量的。已經注意到，某些CV公司已經開始招兵買馬做VHDL，如果把深度學習演算法移植到FPGA上倒是很不錯。

無論哪種情況，我個人感覺，中型公司都不太可能投入很多精力去做C端的業務，放下到手的肥肉是需要勇氣的，更何況有風投和項目的壓力。BAT等國內巨頭雖然做人工智慧也做C端業務，但他們更專註於做外賣，呵呵。技術上他們與初創企業的區別只是一大勺數據而已。所以對於初創企業來說，這剛好是一個機會，藉助國際巨頭開源的東風，輕裝上陣，敏捷創新，我覺得，百花齊放的智能時代，已經不遠了。

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另外，雖然現在有些做C端業務的公司，也會調用第三方API，但隨著用戶量的增長，最終還是需要在開源的基礎上自己做的，第三方不可能讓大量的用戶免費調用，至少不會永久免費的。儘早積累自己的數據和研發能力，是為上策。

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關於"谷歌肯定會留一手，真正核心不會開源"，我個人是持保留意見的。就像當年很多人也懷疑安卓一樣。當然我們不能指望谷歌把所有的人工智慧成果都開源，有些或許會有所保留吧，人家畢竟不是專職做慈善的，但至少tensorflow不會，它是一個工具箱，谷歌也想把它定位於類似安卓這樣的平台或生態圈。而且我認為谷歌還會逐步把很多好的成果加入到tensorflow的生態圈裡，包括最近的syntaxNET。偉大的公司，總是這麼有自信。

我覺得現在深度學習缺一條腿，對演算法優化和實現框架是一條腿，另外一條腿是應該定義一種統一矩陣格式，已經調出來的參數，可以與別人共享，可以被不同的框架使用，這樣可以節約大量的時間，深度學習調出來參數才是金礦。

比如視覺，第一層各家框架調出來的參數，進行可視化後發現，其實都很相似，為什麼不能直接共享參數呢？

正在學習深度學習的新手，個人觀點，不當之處請指教！

這下面的回答還真是沒一個靠譜的，

簡而言之，「然並卵」

看了媒體報導去看Github tensorflow/tensorflow · GitHub，基本都有一種「我褲子都脫了你就讓我看這個」的無力感，

槽點一tensorflow是單機版，根本不支持分散式，就像說要給你大飛機，結果給你大的紙飛機。

槽點二Google自己內部的深度學習網路和tensorflow並沒有什麼關係，就是要搞個大新聞。

百度的人工智慧水平會上升一大截，又可以講故事了

挑戰人類上限的谷歌將他們的深度學習網路開源了。

在不久的將來我們可以看到百度用谷歌的數據繼續挑戰人類下限。

呵呵，可以理解為是在促進Tech Singularity的藍移么？想像一下，一個實驗室內部，再深的數據交互海洋，能有多深？從一個理想主義的觀點出發，這怕是撒個魚苗進無天敵的大海。你問茲瓷不茲瓷？除了Tech Singularity我就沒有更茲瓷的東西了。有些時候，走在繼續下去就是萬丈深淵的坡道上的時候，只要有變化就行，好或者壞都無所謂了。這宇宙是人類的，也是上帝的，但最終是那幫熵的。

人民，只有人民，才是創造歷史的唯一動力！

嗯？有鏈接嗎？有windows版嗎？不好意思直接問了...

簡單，開源就跟餓了么放紅包是一樣的啊，讓你產生習慣，到時候拒絕用它就難了。

媽蛋，現在有的時候明明出去吃十幾塊的事，偶爾還是會點外賣點到二十幾塊解決。

然並卵！開源了對於某些人來說也看不懂，比如像我.

百毒全技能等級+1，毒屬性增強50%，請加強防範。

開源了，你，我，他也看不懂。

好奇搜索全家桶會不會出現百度系的軟體。

電影《機械姬》里的一個想法，有些意思。

「多少人都在用搜索引擎瀏覽網頁，或進行娛樂消遣，把搜索引擎用在人工智慧製造的機器人身上，將會得到龐大信息量，涉及方方面面。」

感覺搜索引擎人工智慧開源的話，就是集合眾人的力量，即經驗的積累。

哲學上有種觀點，認為人類認識世界是通過經驗的累積。所有我們認知的東西，都是建立在之前所見所感的基礎上。

就像一塊石頭把它丟向天，它會掉下來，這是事實，所有人都這樣認為。

為什麼所有人都這樣認為，不僅僅是因為牛頓的萬有引力吧。你丟一萬次石頭，結果肯定都是會掉下來，而不會飛向天空。這也是一種經驗的總結，牛頓他做實驗也不可能憑空說就是真理。

從這個哲學角度看，「石頭丟上天，會掉下來。」真正是不是這樣，還真不知道。

畢竟這只是人類史出現以來的一種經驗認知。

不能因為你沒有發現白色的烏鴉，就認為這個世界上所有的烏鴉都是黑色的。

不能因為石頭丟上天會掉下來，就認為它總會這樣，萬一有次沒掉下來呢？只是我們還沒遇到這種情況。

人類存在的時間放在整個宇宙看來微乎其微。我們存在的時間短暫到我們不能足以證明一些事情。所以以後的事，只能靠之前的經驗來判斷，每次都那樣，所以這次肯定也這樣。

OK----說以上的例子，我只是想表明，可能人對世界的認知通過這樣的方式，那麼人工智慧也可以。

而搜索引擎的開源，就是一個灌輸經驗的過程，灌輸的夠了，或許製造出來的機器人，三觀比人都正。或許比人還智能，那就可能像霍金說的，危機一觸即發。

反正未來誰知道呢，至少現在人工智慧Low到爆，像那個百度小度簡直是來搞笑的。

因為之前MapReduce沒開源只發了paper,結果被按照paper寫的hadoop搶了用戶/名聲。現在不想吃這虧。

國產廠商又可以來裝逼了。( ????? )