r   e   k   l   a   m   a
r   e   k   l   a   m   a

Maszynowe uczenie się teraz dla każdego. Google otworzyło silnik AI TensorFlow

Strona główna AktualnościOPROGRAMOWANIE

Najważniejsze komponenty TensorFlow, napisanej przez Google biblioteki sztucznej inteligencji, która wykorzystywana jest dziś m.in. do rozpoznawania obrazów i mowy, maszynowych tłumaczeń oraz dostarczania lepszych wyników wyszukiwania, zostały otwarte i udostępnione wszystkim zainteresowanym na wolnej licencji Apache 2.0. To bezprecedensowe wydarzenie w dziedzinie AI niesie w sobie rewolucyjny potencjał – teraz każdy będzie mógł wzbogacić swoje oprogramowanie o mechanizmy maszynowego uczenia się, które od lat wykorzystywane są w Mountain View.

By zrozumieć o co chodzi z TensorFlow, należy przyswoić pojęcie grafu przepływu danych. To sposób opisu obliczeń za pomocą grafu skierowanego, w którym wierzchołki to matematyczne operacje lub punkty, w których dochodzi do wymiany danych, zaś krawędzie opisują relacje wejścia/wyjścia pomiędzy węzłami, przedstawione w formie dynamicznych wielowymiarowych macierzy danych – tensorów. I stąd właśnie nazwa „tensorflow” – wierzchołki są tu jednostkami obliczeniowymi, na których asynchronicznie i równolegle aktywowane są operacje, gdy wszystkie tensory na nadchodzących krawędziach staną się dostępne.

Udostępniona przez Google biblioteka programistyczna pozwala na obliczenia numeryczne z wykorzystaniem takich grafów, Można tu korzystać zarówno z ogromnych klastrów superkomputerowych, stacji roboczych z wieloma GPU, jak i wielordzeniowych mobilnych procesorów w smartfonach. Jej twórcy podkreślają, że pozwala na elastyczne przetwarzanie danych bez wnikania w niskopoziomowe szczegóły, pozwala na szybkie przenoszenie pomysłów z etapu eksperymentu do produkcji, jest łatwa do wykorzystania w projektach pisanych (póki co) w C++ i Pythonie, pozwala na automatyczne różnicowanie danych i optymalizację obciążeń roboczych dla danej architektury.

r   e   k   l   a   m   a

Uwolnienie TensorFlow wiąże się z ciekawą historią, związaną ze słynnym wydawcą książek informatycznych, Timem O'Reillym. Miał on po zapoznaniu się z działaniem google'owej aplikacji do wyszukiwania zdjęć po zawartości zasugerować, że dobrze by było, by Google zaoferowało dostęp do swojego silnika AI przez sieć, w formie płatnej usługi – tak by inni mogli skorzystać z technik maszynowego uczenia się w swoich aplikacjach.

Firma z Mountain View zdecydowała się na więcej – i oddała kluczowe komponenty TensorFlow programistycznej społeczności, w nadziei, że gwałtownie to przyspieszy ewolucję AI. Wystarczy mieć pod ręką komputer z Linuksem czy OS-em X (oraz najlepiej kartą Nvidii wspierającą framework CUDA) i już można zacząć ulepszać swoje produkty za pomocą TensorFlow, jak i ulepszać samą bibliotekę, zwracając swoje pomysły do Google i co za tym idzie, zwiększając przewagę, jaką TensorFlow ma nad rozwiązaniami innych firm. Niezależni eksperci są przekonani, że dzisiaj rozwiązanie to jest o pięć do siedmiu lat przed konkurencją – a co będzie, gdy do pracy włączą się inni?

Uwalniając swój kod, Google zrobiło to jednak bardzo sprytnie, tak by nie stworzyć sobie czasem konkurencji. Przede wszystkim nikt inny nie dysponuje tak ogromną infrastrukturą serwerową, zoptymalizowaną pod TensorFlow. Udostępnionej wersji kodu i tak zresztą nie uruchomimy w klastrze – działa tylko na pojedynczym komputerze (choć po prawdzie może to być nawet potężna stacja robocza z 36 rdzeniami CPU i tysiącami rdzeni GPU). Nie oddało też biblioteki pod opiekę żadnej opensource'owej fundacji, samo będzie zarządzać rozwojem projektu poprzez stronę Tensorflow.org. Nie należy się oczywiście obawiać, że najpierw Google zachęci do swojego projektu innych, a potem wykorzysta ich pracę tylko dla swoich celów – warunki licencji pozwalają każdemu na robienie z kodem praktycznie wszystkiego, co tylko zechce.

Zajmujący się tą tematyką naukowcy zauważają, że to zupełnie co innego, niż wcześniejsze projekty Google'a, takie jak MapReduce czy BigTable, całkowicie zależne od firmowej infrastruktury. TensorFlow był zupełnie innym narzędziem, budowanym w czasach, gdy oddawanie społeczności kodu źródłowego stało się normą dla innowacyjnych spółek Doliny Krzemowej. Choć na pewno biblioteka była budowana z myślą o google'owym sprzęcie i choćby tylko przez to nikt nie wykorzysta jej do konkurowania z Google jako dostawcą usług AI, to jednak nawet w udostępnionej postaci może przynieść rewolucyjne zmiany w aplikacjach firm trzecich, tak na desktop jak i dla urządzeń mobilnych.

Przeglądając zawartość witryny tensorflow.org zobaczymy, że Google udostępniło nie tylko samą bibliotekę, ale też modele sieci neuronowych, wyszkolonych do rozpoznawania zdjęć i pisma odręcznego, analizowania tekstu oraz mowy. To dość, by popchnąć naprzód algorytmy głębokiego uczenia, ale nie tylko – TensorFlow jest dopasowane do innych form AI, w tym regresji logistycznej i uczenia przez wzmacnianie.

© dobreprogramy
r   e   k   l   a   m   a
r   e   k   l   a   m   a

Komentarze

r   e   k   l   a   m   a
r   e   k   l   a   m   a
Czy wiesz, że używamy cookies (ciasteczek)? Dowiedz się więcej o celu ich używania i zmianach ustawień.
Korzystając ze strony i asystenta pobierania wyrażasz zgodę na używanie cookies, zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki.