在2019世界人工智能大會期間，TensorFlow全球產(chǎn)品總監(jiān)Kemal EI Moujahid在主題論壇環(huán)節(jié)發(fā)表演講。Kemal表示，今天，人們思考、和計算機互動的方式發(fā)生了很大的改變。得益于人工智能，有些行業(yè)會發(fā)生根本性的改變，比如農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、教育。
人工智能可以用來解決有挑戰(zhàn)性的現(xiàn)實問題，例如：幫助農(nóng)民監(jiān)測作物（如全球5億人口依靠的木薯）中的病蟲害；協(xié)助海洋生物學(xué)家識別瀕危物種；幫助醫(yī)生診斷疾病，如利用視網(wǎng)膜掃描技術(shù)診斷心血管疾病。
Kemal在提到人工智能與機器學(xué)習(xí)的關(guān)系時表示，前者研究的是如何讓機器更智能，幫人解決問題。而后者是人工智能的一個部分，人工智能是通過規(guī)則讓機器變聰明，而機器學(xué)習(xí)是讓機器自己去學(xué)習(xí)而變得更加智能。
在演講中，Kemal提出，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的三大進(jìn)步使得人工智能的這些應(yīng)用在今天成為可能。
第一，數(shù)據(jù)變得更加普遍化和易獲得。機器學(xué)習(xí)需要海量的數(shù)據(jù)，過去數(shù)據(jù)沒有像現(xiàn)在這么充足，而現(xiàn)在甚至有很多免費的數(shù)據(jù)供給機器學(xué)習(xí)。各類學(xué)科中的各種數(shù)據(jù)集已成為機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的燃料，例如，Open Images Dataset就是一個由涵蓋數(shù)千個類別的超過900萬張圖像組成的數(shù)據(jù)集。
第二，計算能力取得了飛速進(jìn)步。人工智能的發(fā)展需要非常充沛的算力，算力的發(fā)展目前呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長。例如，Tensor Processing Units（TPUs），能在短短幾分鐘內(nèi)而非幾小時內(nèi)，就訓(xùn)練完成機器學(xué)習(xí)模型。一套TPUs的計算能力是1990年的計算機的10000倍。
第三，以更快的速度構(gòu)建更復(fù)雜的模型和技術(shù)。例如，在自然語言理解領(lǐng)域，研究人員正在取得令人難以置信的進(jìn)展。
“有了這三個最重要的要素，如何整合起來呢？答案就是TensorFlow?！?/p>
Kemal表示，自2015年開源以來，TensorFlow已成長為一個靈活的機器學(xué)習(xí)框架，目前已到2.0階段，下載量4100萬，提交次數(shù)5萬+，代碼改動請求（PR）9900+，貢獻(xiàn)量1800+。
TensorFlow2.0的特點是更容易去使用、易于掌握；功能更強大，能讓每個人快速去做大量數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)的運算；可擴(kuò)展，通過在谷歌全系統(tǒng)基礎(chǔ)上進(jìn)行測試，可部署在從小型設(shè)備到大型服務(wù)器的各類設(shè)備上。
其中，隨著TensorFlow社區(qū)在全球范圍內(nèi)擴(kuò)展，可以幫助新接觸機器學(xué)習(xí)的開發(fā)者學(xué)習(xí)利用TensorFlow去解決當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)問題。
比如空氣質(zhì)量監(jiān)測，全球每年有420萬人因為空氣污染而喪生，而印度的空氣污染問題尤其嚴(yán)重，在冬季，其空氣質(zhì)量指數(shù)可達(dá)到正常值的4倍。
德里的一群學(xué)生就利用TensorFlow實現(xiàn)了一個成本低廉的空氣質(zhì)量監(jiān)測解決方案。他們開發(fā)的AirCognizer應(yīng)用程序，利用手機相機拍攝的照片進(jìn)行實時空氣質(zhì)量評估，只需拍下一張?zhí)炜盏恼掌?，便可得知空氣質(zhì)量指數(shù)。
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