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TF下载量已超4600万!首届TensorFlow World大会,谷歌大牛Jeff Dean激情演讲

2019年11月01日 文章来源:网络整理 热度:122℃ 作者:刘英

前有全球千百万开发者的热烈追捧,后有谷歌爸爸的鼎力支持,TensorFlow从一出生开始就注定不平凡。

谷歌刚刚宣布将推出TensorBoard.dev预览版,用于共享TensorBoard机器学习可视化效果,同时发布的还有TensorFlow Enterprise,通过TensorFlow与云团队之间的协作来生成云服务。

TF下载量已超4600万!首届TensorFlow World大会,谷歌大牛Jeff Dean激情演讲

根据谷歌副总裁Megan Kacholia所言,“现在可以托管和跟踪ML实验,并实现公开共享,无需设置,只需上传日志及共享URL,其他人即可查看实验及使用TensorBoard所做的一切”。TensorFlow Enterprise旨在为大型企业提供TensorFlow的优化版本,可提供多达3倍的数据读取改进。

作为全球最热的开源软件平台,TensorFlow的大名相信已经不需要过多介绍。早在2011年,谷歌大脑团队作为内部机器学习工具而打造的DistBelief就凝聚了一大批谷歌杰出程序员的心血,其中不乏Jeff Dean这样的天才人物。

2015年11月,以DistBelief为基础,TensorFlow初版正式发布,立即引发强烈反响,当时就有报道将TensorFlow和2008年安卓手机操作系统的诞生相提并论,更有人称TensorFlow的发布标志着“谷歌已经从一家搜索公司,变成了一家机器学习公司。在未来几年内将在技术行业引发强烈震动。”

后来的事实证明,这个说法实际上并不准确,TensorFlow给技术行业带来的不仅仅是震动,而是一场全方位的革命。正如MapReduce和Hadoop让“大数据”变得家喻户晓一样,过去几年来,伴随着机器学习领域的飞跃式发展,在“机器学习”几乎成为计算机科学的代名词的过程中,TensorFlow更是居功至伟。

正值TensorFlow 2.0正式版发布不久之际,全球开发者和开源用户又迎来了另一次历史性的盛事:首届TensorFlow World大会正于美国加州圣克拉拉举办。

短暂开场式后,Jeff Dean亮相做开场主题演讲。

Jeff Dean:TensorFlow下载量已超4600万

Jeff Dean表示,尽管芯片的摩尔定律可能面临终结,但“AI论文数量”的摩尔定律可能才刚刚起步。现在,每天都有100篇机器学习领域的新论文诞生。

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机器学习使得过去不可能的事情变得可能。语音识别、图像识别翻译和预测上的性能日新月异。2011年,机器学习图像识别的错误率最低大概是26%,到了2016年,这个数字就迅速降至4%,错误率已经低于经过专业训练的人类水平(5%)。

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在语音识别和机器翻译等其他基于机器学习的领域,也出现了同样明显的技术进步。

Jeff Dean在演讲中列出了美国国家工程院于2008年发布的“21世纪14大工程学挑战”。十年后的现在回过头来看,有些问题已经解决,有些看到了解决的希望,有些仍未解决。值得注意的是,在已经解决的问题中,机器学习和AI发挥了不可或缺的作用。

重建和提升城市基础设施

交通是城市生活的重要组成部分,在机器学习和计算机视觉技术的加持下,自动驾驶车辆的性能迅速提升,雷达、多角度摄像头和传感器让车辆具备实时处理来自环境的原始数据的能力。换句话说,车辆能够在行驶中实时快速理解周围正在发生的事。

这些都不再是遥不可及的梦,谷歌旗下的自动驾驶车企业Waymo早已开始路测,从去年开始,Waymo的路测车辆中坐的是普通的乘客,而且拿掉了安全员。

重塑医疗信息学

Jeff Dean认为,在医疗领域,AI技术的最重要意义在于,将世界级的专业医学服务,以极低的成本带给了世界上更多的人。

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以糖尿病视网膜病变为例,这是世界上导致可预防性致盲的疾病中增长最快的一种,全世界因该病而可能致盲的人群多达4亿。通过每年定期检查,可以有效防控这种疾病,降低致盲风险。但是做这种检查需要专业的眼科医生,一般医生无法胜任,这导致印度有45%的患者因为眼科医生数量短缺,没能及时确诊而致盲。

怎么办?Jeff Dean表示,该病的诊断实际上可以通过计算机视觉来辅助进行,训练深度神经网络学习“看图诊断”。诊断结果很有意思,AI医生和人类眼科医生平均有60%的几率给出一致的诊断意见,看上去并不高是吧?如果让人类医生隔几个小时看同一张片子,两次给出相同诊断意见的概率也只有65%。

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