AI开源框架“群雄割据” 谁能“称王”？
发布时间：2019-11-12 发布者：亚时财经
AI对于我们来说已经不是一个陌生的词汇。身边越来越多的事物开始与AI相关，结合了AI从而进一步发展。而AI在前几年还是一种离我们较为遥远的词汇，我们对它的了解也只是超过了一些普通计算机的传统算法，或是战胜了围棋冠军等。之所以现在AI走出了学术殿堂，开始全球范围发展与渗透，除了数据爆发、算力崛起等因素以外，还有一个很重要的原因——开源。
（图源：智东西）
什么是开源
开源，英文名Open Source，即开放源代码，任何人可以在源代码的基础上进行学习与修改。它从58年前的黑客文化中缓缓演进，而最早催生这一文化的MIT技术模型铁路俱乐部的黑客们（Hackers），大都成为MIT AI实验室的核心成员。
一个开源的环境，可以吸引到众多相关爱好者去研究、反馈，提供设计空间拓展、代码贡献、Bug定位。这样一来，极大提高了代码的排错与演化效率。这是在闭源环境中需要耗费大量人力才能做到的事。
充满共享理念的开源文化显得与商业模式格格不入。开源的目的一开始就不是为了盈利而存在，就算是应用了开源的商业模式，也不是用开源来盈利，而是借此开拓市场与生态来获得长远的利益。
不过还是有不少公司选择的是闭源，也就是不公开代码，独自享有。这类公司选择闭源的目的不外乎是怕泄露商业机密，让竞争者得以利用，或是想要将之售卖获利。这也是一些公司具有垄断性的原因，因为他们掌握了某项技术的核心代码。而开源则可以防止垄断的产生，因为所有人都知道其代码是什么。
在开源的环境中，代码者追求的是更高质量的代码与更完善的项目，或许是因为热爱，或许是因为想要证明自己，但都不是为了追求眼前的物质财富。
AI开源框架的“群雄割据”
AI框架上承应用、下接芯片，堪称智能时代的核心软件支柱。11月7日，GitHub发布年度报告，贡献者最多的TOP10开源项目中，谷歌AI框架TensorFlow排名第五（9.9K）。
TensorFlow于2015年11月横空出世，是当前AI开源框架的顶梁柱之一，承载了“业界开源典范”谷歌在AI时代的野心。借助于英特尔、NVIDIA等硬件平台的配合打法，向全球开发者免费供给AI库与工具，成为Github上最受开发者欢迎的平台之一。Github是全球最大的程序员交友平台，是能提供优秀协作服务的代码托管平台。
部分AI框架项目社区活跃度指标统计 （图源：智东西）
去年4.6万个项目依赖于这一平台，贡献人数从2238位直接贡献者增长到25166位社区贡献者。开发人数、贡献人数、受欢迎程度（star数）、谷歌搜索量都碾压其他一众开源AI框架。
然而，其他科技巨头们不打算坐看谷歌独享AI开源的红利。
几乎在TensorFlow开源的同一时期，微软亚洲研究院开源机器学习工具包DMTK，通过Apache软件基金会免费向外界程序员提供System ML AI工具的源代码。还有早先Facebook人工智能研究院（FAIR）就推出一组基于Torch机器学习框架的开源深度学习工具。亚马逊也推出了机器学习托管服务Amazon Machine Learning，允许任何开发者轻松使用历史数据开发并部署预测模型。
而TensorFlow最强劲的对手则是Facebook在2017年推出的机器学习框架PyTorch。近两年来，PyTorch持续大举收割AI学术开发者，并且今年在视觉、语言、通用机器学习等多个顶会的论文流行度碾压TensorFlow，成为AI学术界新的王者。
（图源：智东西）
许多研究人员表示，相比TensorFlow，PyTorch的集成方式、API都设计的更好，而且业界有传闻说PyTorch的速度要比TensorFlow更快。甚至相传谷歌内部许多人员也希望使用TensorFlow以外的框架。
微软与亚马逊也不甘示弱，近年来也在AI开源的路上奔驰追赶。亚马逊对出身学界的MXNet框架情有独钟。2016年11月宣布将其作为官方深度学习平台，用于亚马逊AWS，并于今年1月决定开源其机器学习服务平台SageMaker Neo。微软则在2017年开源了其内部深度学习框架CNTK的2.0版本，重命名为微软认知工具包（Microsoft Cogntive Toolkit）。
亚洲时报 综合
责任编辑：杨志杰
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