Google開放TensorFlow機器學習系統

Google選擇以開放原始碼的方式推出TenserFlow機器學習系統，令人好奇是否他們曾期盼讓TenserFlow在機器學習領域擁有宛如Android的地位。(取自Google Blog)

今年度的Google亞太區媒體活動選於日本東京舉行，Google以「The Magic in the Machine」為題，主講Google在機器學習(Machine Learning)領域所投注的資源以及目前的應用，此外，也特別再度強調已發布的TenserFlow機器學習系統，而且將這些內容全都已開放原始碼的方式推出，令人不禁聯想，是否Google打算讓TensorFlow成為機器學習領域的Android呢？

全新機器學習系統─TensorFlow
Google打造的機器學習系統TensorFlow，較舊版程式更快速、聰明、有彈性，也因此可以更容易地被運用在新產品或新研究。此外，TensorFlow也是一個極具擴充能力的機器學習系統，它能在小至一台智慧型手機或多達數千台電腦的資料中心中運行。

目前Google已將TensorFlow運用在眾多Google服務裡的語音辨識、Inbox的Smart Reply以及Google相簿的搜尋功能。TensorFlow讓Google用比舊版系統快五倍的速度打造並訓練神經網路，也讓Google快速改良旗下產品。

Google：開放TensorFlow原始碼將加速機器學習相關研究
Google認為機器學習系統TensorFlow頗具潛力，並能在Google以外的領域發揮更大的影響力，因此Google決定開放TensorFlow的原始碼。透過開放TensorFlow，期望讓研究學者、工程師或是任何對於機器學習有興趣的群眾能運用程式碼快速交流想法，藉此加速機器學習領域發展，進而讓科技為人類帶來更好的生活。TensorFlow不僅只是機器學習工具，此技術也將協助研究員分析並解讀複雜的數據，如蛋白質摺疊或天文數據運算。

機器學習仍有進步空間
縱然已在機器學習領域小有成績，Google仍認為機器學習尚處於起步階段，因為直到今天電腦仍無法完成一些對四歲小孩來說輕而易舉的事情，例如在看過恐龍圖鑑後便能猜出特定恐龍的名字或聽到「我看見Grand Canyon航空飛往芝加哥」(I saw the Grand Canyon flying to Chicago) 時，正確辨識出Grand Canyon航空而非大峽谷這個觀光勝地。機器學習技術仍有很大的進步空間，而TensorFlow將帶領Google朝向正確的目標邁進。

順帶一提，多年前，使用者們無法在嘈雜的街道上對Google應用程式下語音指令、讓Google翻譯看懂指示牌上的俄文或快速找出Google相簿裡的拉布拉多貴賓狗照片。但時至今日，Google已在機器學習領域取得階段性的進展，進而讓應用程式有了不小的進步，這些都歸功於機器學習技術。