Skymind：让人工智能触手可得

谷歌微软等科技巨头都在进军人工智能领域。谷歌有语音识别服务，直接向手机说话就可以进行搜索；微软最近发布的新版Skype中加入了即时翻译功能；Facebook最近也成立了一个新部门，探索人脸识别技术。所有这些技术都可以称为深度学习（deeping learning），通过模仿人脑加工信息的方式，让机器拥有“学习”的能力。

人工智能技术似乎如此高端，只能是科技巨头们的游戏，但Adam Gibson，旧金山的一名独立软件工程师，希望解除巨头对这一新技术的封锁。他认为任何有兴趣的网站，公司和开发者都应该能接触深度学习技术，并因此成立了一家创业公司Skymind。

“我们希望不需要雇一位数据专家就能使用机器学习技术”，Gibson表示，他24岁，中途退学后通过研究学术论文自学了深度学习，曾在多个公司担任机器学习顾问，并在一些教育机构讲课。

除了Gibson外，另一位小伙伴是Josh Patterson，他曾任职于大数据创业公司Cloudera。他两一起建立了一个开源的深度学习软件工具库。Skymind不仅维护这一开源项目，还提供咨询服务，帮助其他人建立自己的以人工智能为基础的在线服务。Skymind的软件以任职于谷歌和Facebook的工程师发表的论文为基础，支持语音识别和翻译，并将结果转化为与亚马逊一样的产品推荐信息。

“我们在克隆谷歌的功能”，Patterson表示。尽管他们的项目才刚开始，但已经能够利用深度学习技术开发网络服务。“我们已经能做出一些产品，至少能复制论文上的结果。”不过他们没有透露哪些公司在用他们的产品。

当然还有其他利用深度学习技术的方式。一些学术机构就提供了用Python编写的开源软件工具。不过Gibson拥有自己的开源项目Deeplearning4j，他的野心也更大。与其他工具不同，他的软件以Java为内核，能够在大规模数据处理系统Hadoop上运行，而Hadoop几乎已经成为许多在线服务的标配。

Hadoop可以存储和加工分布在成百上千服务器上的大量数据，其分布式计算正是深度学习所必须的。Hadoop正在成为所有数据的记录系统，Patterson希望将深度学习技术应用到那些数据上。

现有的开源项目，如Mahout，早已能在Hadoop上运行人工智能算法，但深度学习与旧式的人工智能有很大不同。根据开发者的说法，深度学习更像在创造“神经网络”，模仿人脑的操作过程；而旧式人工智能系统需要由人类工程师教会如何完成任务。深度学习算法在学习和自适应上表现的更好。

一些开发者认为Gibson的项目很有趣，认为他很“犀利”，但也有不少问题。虽然现在有很多Java程序员，但机器学习中使用Python和其他语言的人可能更多一些。Gibson和Patterson认为Java在深度学习计算上会更快一些，但蒙特利尔大学深度学习研究院的教授Yoshua Bengio表示，情况可能并不是这样。有不少其他语言更适合统计和数值运算，这并不是因为语言本身，而是因为围绕语言的社区和已经开发的工具。

现在，虽然Skymind远不能模拟人脑的动作，但毕竟在这一新兴领域里迈出了一步，确认了下一步的发展方向。Skymind试图将人工智能普及开来，即使他不这么做，也有其他人会这么做。

via wired

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