人工智能這個(gè)江湖，怎么可能風(fēng)平浪靜。

　　Pytorch，一個(gè)新的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架，昨天正式發(fā)布。Twitter上一時(shí)熱議紛紛，各路人工智能專(zhuān)家毫不吝惜溢美之詞：優(yōu)雅、簡(jiǎn)潔、超強(qiáng)大、很酷……不過(guò)這些都是虛詞，這個(gè)新出現(xiàn)的Pytorch到底是憑什么贏得稱(chēng)贊呢？

　　主要還是“動(dòng)態(tài)”這個(gè)特性。

　　最近一段時(shí)間，很多“動(dòng)態(tài)”深度學(xué)習(xí)庫(kù)涌現(xiàn)出來(lái)，例如Chainer、MinPy、DyNet等。動(dòng)態(tài)庫(kù)的好處很明顯，那就是易于調(diào)試和推導(dǎo)。Matroid創(chuàng)始人Reza Zadeh總結(jié)說(shuō)，利用Pytorch這個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，想要在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中新加一層，再也不必全部推倒重來(lái)。

　　有人在reddit上舉了一個(gè)例子，他之前一直用TensorFlow或者Keras框架構(gòu)建RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），但是這樣就不得不指定句子的長(zhǎng)度，每個(gè)實(shí)例必須有相同的長(zhǎng)度， 較短的句子必須填充。但如果使用動(dòng)態(tài)庫(kù)，就可以處理幾乎任意長(zhǎng)度的句子。

　　神經(jīng)模塊網(wǎng)絡(luò)，就非常適用于Pytorch這樣的動(dòng)態(tài)架構(gòu)。例如指定一張圖片，讓人工智能回答：圖中小貓右邊的物體是什么顏色？解決這個(gè)問(wèn)題，包括幾個(gè)子任務(wù)模塊：首先是識(shí)別出小貓，然后找到小貓右邊的物體，再識(shí)別出具體的顏色。

　　當(dāng)然Pytorch的新特性不止于此，但這也足以讓搞AI的工程師們興奮一陣，尤其是Google旗下的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow，還不具備動(dòng)態(tài)的特性。而且，Pytorch雖然沒(méi)有大聲宣揚(yáng)，但大家都知道這個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，屬于Facebook。

　　Pytorch，能幫助Facebook挑戰(zhàn)Google在深度學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域的統(tǒng)治地位么？

　　針對(duì)上面這個(gè)疑問(wèn)，云知聲資深A(yù)I技術(shù)專(zhuān)家、NLP負(fù)責(zé)人劉升平博士對(duì)量子位表示，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是很好的特性，但目前Pytorch在Beta階段，缺乏一些關(guān)鍵特性，短期難以撼動(dòng)TensorFlow的地位。但他也表示，框架的競(jìng)爭(zhēng)還會(huì)繼續(xù)下去。

　　繼續(xù)討論這個(gè)話(huà)題，我想還是再解釋一下，什么是深度學(xué)習(xí)框架。我們談到的人工智能、深度學(xué)習(xí)，都是依靠軟件構(gòu)成的系統(tǒng)。搭建這套系統(tǒng)，至少有兩種途徑：一是從零開(kāi)始，一步步寫(xiě)出整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼；另外，就是利用成型的模塊，直接進(jìn)行組裝。

　　所謂的框架，就是一套已經(jīng)組裝好基本部件的軟件包。你可以把一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，想象成一套積木，工程師利用不同的積木，可以快速搭建出不同的建筑。各種框架之間的差異，可以簡(jiǎn)單理解為向用戶(hù)提供的積木形狀各不相同。

　　目前主流的深度學(xué)習(xí)框架，背后多是不同的科技巨頭。對(duì)應(yīng)關(guān)系如下：

　　TensorFlow —— Google

　　MXNet —— 亞馬遜

　　paddle —— 百度

　　CNTK —— 微軟

　　Torch、Caffe —— Facebook

　　想要在人工智能的爭(zhēng)奪中占據(jù)主動(dòng)，這些科技巨頭只能在深度學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域也展開(kāi)激烈的競(jìng)爭(zhēng)。而這種競(jìng)爭(zhēng)的意義，也是顯而易見(jiàn)的。誰(shuí)家的深度學(xué)習(xí)框架能夠贏得更多的用戶(hù)，誰(shuí)就能構(gòu)建起更好的生態(tài)系統(tǒng)，進(jìn)而獲得更多的活力和更快的發(fā)展。

　　想象一下Android之于Google的意義。

　　坦白的說(shuō)，目前人工智能領(lǐng)域，TensorFlow在深度學(xué)習(xí)框架上的優(yōu)勢(shì)相當(dāng)明顯。但各個(gè)科技巨頭早已各自招募了大批人工智能精英，誰(shuí)說(shuō)變數(shù)一定不會(huì)發(fā)生？必須得抱有希望才行。

　　前兩天，剛剛就任百度COO的陸奇談到人工智能戰(zhàn)略時(shí)，也明確表示百度在人工智能方面的投入，并不是希望自己推出什么人工智能的產(chǎn)品，而是希望搭建一個(gè)開(kāi)放的平臺(tái)，讓百度的技術(shù)能夠應(yīng)用到不同的領(lǐng)域、不同的企業(yè)之中。

　　劉升平博士指出，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)入口和話(huà)語(yǔ)權(quán)的競(jìng)爭(zhēng)將會(huì)越來(lái)越激烈，即使強(qiáng)如Google，也不大可能一口氣吞下整塊蛋糕；對(duì)于業(yè)界來(lái)說(shuō)，競(jìng)爭(zhēng)可以避免出現(xiàn)一家獨(dú)大。

　　然而變成最終承載各種人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)，才是這場(chǎng)技術(shù)爭(zhēng)奪背后的商業(yè)目的。所以，人工智能這個(gè)江湖，怎么可能就此風(fēng)平浪靜。

　　也許很快，Pytorch的特性就會(huì)出現(xiàn)在TensorFlow里。