最近很多海外企業(yè)之中在發(fā)生一種很有趣的改變，那就是AI正在脫離其他部門附屬品的角色，成為一個獨立的部門或事業(yè)部。
先是CEO納德拉對微軟大動干戈地進行了重組，將原Windows部門重組成“設(shè)備與體驗”和“云計算與人工智能平臺”。很快谷歌也宣布將原來的人工智能及搜索部門一分為二，將人工智能部分獨立出來，歸由原來谷歌大腦的負(fù)責(zé)人Jeff Dean領(lǐng)導(dǎo)。不久蘋果又挖角了谷歌前人工智能及搜索部門主管John Giannandrea，任命其領(lǐng)導(dǎo)機器學(xué)習(xí)和人工智能戰(zhàn)略并直接向Tim Cook匯報。
對于AI行業(yè)來說，這顯然是好消息。谷歌和微軟一樣，原本將AI與自身最核心的業(yè)務(wù)歸攏在一起，如今將兩者區(qū)分開來，無疑是一種提升對AI重視程度的表現(xiàn)。未來的風(fēng)向或許是，深度學(xué)習(xí)不再是某一項業(yè)務(wù)的衍生品或附庸，甩掉原生根系的糾纏，走向獨立發(fā)展、高頻競爭的快車道時代。
而在整個AI快道比拼當(dāng)中，硬件算力、數(shù)據(jù)算法等等元素?zé)o一不處于白熱化的競賽之中，幾乎每天都有新的論文、新的產(chǎn)品問世。可隱藏在快道底層的，卻是一個極易被忽視，但卻實際至關(guān)重要的問題——深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架。
每位AI開發(fā)者每天都會使用它，可外界對它的關(guān)注卻少之又少。但深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架絕非一灘死水，悄然之中谷歌、Facebook、百度三大AI巨頭，正在圍繞深度學(xué)習(xí)框架展開一場新的“三國殺”。
AI要沖：深度學(xué)習(xí)正在變成一件更專注、更系統(tǒng)的事
在谷歌原來的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)中，谷歌大腦本是一個偏重于研究的團隊，在深度學(xué)習(xí)、NLP、CV等等領(lǐng)域的國際期刊和學(xué)術(shù)上發(fā)表了大量論文，并且將開發(fā)框架TensorFlow歸攏到自己旗下。
隨著近一兩年間AI相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用性增強，谷歌大腦的上述研究結(jié)果也開始有機會進一步投入產(chǎn)業(yè)。谷歌這一次提升AI業(yè)務(wù)的重要性，或許是在謀劃AI業(yè)務(wù)獨立開發(fā)和系統(tǒng)性業(yè)務(wù)布局的可能——AI與工業(yè)、AI醫(yī)療影像……當(dāng)技術(shù)前景越來越廣闊時，就進一步展現(xiàn)出了深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架在產(chǎn)業(yè)關(guān)系中的戰(zhàn)略要沖地位。深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架可以圈定開發(fā)者和應(yīng)用，從而釋放谷歌在AI方面的技術(shù)能力和未來TPU的計算能力。
巨頭們紛紛開始調(diào)整架構(gòu)，意味著深度學(xué)習(xí)正在走向系統(tǒng)化和專注化，這以數(shù)據(jù)、感知與運算的深度纏繞的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，開發(fā)以及開發(fā)者生態(tài)自然成為了產(chǎn)業(yè)活躍度的基石，有關(guān)開發(fā)生態(tài)的競爭則直接體現(xiàn)在了深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架的發(fā)展中。
比如，F(xiàn)acebook就不愿讓谷歌獨享深度學(xué)習(xí)開發(fā)平臺帶來生態(tài)收益，在去年年初推出了針對意味十足的開發(fā)平臺PyTorch。并且在去年9月聯(lián)手微軟旗下的CNTK和Caffe2，推出了一套開放的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換格式，為的是在谷歌生態(tài)愈發(fā)封閉時，提升場內(nèi)其他選手之間框架格式的互通性。
而在中國，百度的PaddlePaddle也在不斷發(fā)展，憑借本土化特色吸引了國內(nèi)的開發(fā)者，綜合GitHub pull request的數(shù)據(jù)來看，PaddlePaddle已經(jīng)成為了全球開發(fā)熱度增速最高的開源深度學(xué)習(xí)平臺。同時隨著百度在斯坦福、加州伯克利等海外高校頻繁開展技術(shù)交流活動，PaddlePaddle甚至在逐步走向世界舞臺。
不知不覺間，這三大科技巨頭專屬的深度學(xué)習(xí)框架，正在展開一場新的三強爭霸。
降低一切門檻：開發(fā)框架三國殺在爭什么？
在我們談?wù)揂I開發(fā)時，我們就究竟在談?wù)撌裁矗?/p>
·更多的開發(fā)者：開發(fā)者數(shù)量顯然是一切的前提，數(shù)量廣闊的開發(fā)者就像蒲公英的種子，會把深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架以及相關(guān)的軟硬件服務(wù)帶到各個企業(yè)中去，幫助巨頭們的AI布局在四處扎根生長。
·更活躍的開發(fā)生態(tài)：建立在大量開發(fā)者數(shù)量之上，用案例和經(jīng)驗對開發(fā)社區(qū)進行填充，鼓勵開源和共享，讓AI的開發(fā)變得更加簡單，從而進入更多行業(yè)和場景。
·更高級別的開發(fā)項目：自身框架中誕生一款殺手級應(yīng)用，可能是每個巨頭都會有的理想目標(biāo)。高價值和高效用的應(yīng)用AI很可能帶來大量簇?fù)碚?，一齊涌向該框架的生態(tài)之中。
總之，如何降低門檻以一切手段吸引開發(fā)者進入，成為了三大開發(fā)框架的共同目標(biāo)。
最典型的例子就是TensorFlow與PyTorch之間的競爭。
在目前的開發(fā)框架中，TensorFlow憑借著谷歌的技術(shù)優(yōu)勢一直表現(xiàn)的較為強勢，在開發(fā)者越來越多時，其開發(fā)社區(qū)生態(tài)也在進行良性發(fā)展。
但占據(jù)了優(yōu)勢后，TensorFlow開始隨著谷歌一同收攏自身的開發(fā)生態(tài)。比如谷歌曾經(jīng)推出過一系列賦能開發(fā)者的培訓(xùn)計劃，向開發(fā)者提供課程教學(xué)。但結(jié)果是所有的教學(xué)全部都建立在TensorFlow之上，所提供的硬件API也只能接入TensorFlow，而TensorFlow的社區(qū)資源和開發(fā)工具更新，又部署在谷歌云之上。并且TensorFlow在最近單方面和Caffe等開發(fā)平臺“友盡”，使得開發(fā)者們無法進行平臺之間的遷移。
而Facebook就抓住了這一點。將原來的開發(fā)工具Torch進行升級，聯(lián)手微軟打造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換格式幫助開發(fā)者降低遷移成本。同時PyTorch設(shè)計了更方便的數(shù)據(jù)加載API接口，使開發(fā)過程中加載并行數(shù)據(jù)更加順暢，相比TensorFlow降低了不少API方面的學(xué)習(xí)成本。
在自定義擴展上，PyTorch也改變了TensorFlow依靠樣板代碼才能實現(xiàn)的情況，通過為CPU/GPU編寫接口這種更易行的方式添加自定義拓展，使得開發(fā)過程中的自由度大大提高。
綜合來看，在開發(fā)框架的競爭中，賽點在于更低的學(xué)習(xí)成本和遷移成本，以及更高的易用性和社區(qū)友好度。
在這幾個方面，西方戰(zhàn)場之外的PaddlePaddle也以靈活、易用著稱。
在應(yīng)用效率上，PaddlePaddle在運行RNN算法時比其他主流框架占用更少的內(nèi)存，速度卻提升了1-2倍。
在訓(xùn)練部分的調(diào)用方式上PaddlePaddle集中了瀏覽器和客戶端等多種主流調(diào)用方式，并支持CPU、GPU、FPGA等多種硬件，從而極力降低開發(fā)成本。同時還支持多種深度學(xué)習(xí)模型，使得開發(fā)者可以更關(guān)注模型的高層結(jié)構(gòu)，拋開底層編碼，使得 TensorFlow 里需要數(shù)行代碼才能實現(xiàn)的功能，在 PaddlePaddle 里可能只需要一兩行。
除此之外，PaddlePaddle還展示出了很多適用于應(yīng)用層面的功能。例如在最新的Fluid版本中讓開發(fā)過程更接近常見的高級語言，減少深度學(xué)習(xí)中“黑箱”狀況的出現(xiàn)，讓開發(fā)者不再用“玄學(xué)”調(diào)參，更進一步明晰開發(fā)和優(yōu)化中產(chǎn)生的對應(yīng)關(guān)系，使得開發(fā)過程更有可復(fù)制性。
還包括PaddlePaddle支持彈性使用計算資源完成深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，根據(jù)需求變化設(shè)置資源消耗的彈性區(qū)間。對于時常面對著繁多計算任務(wù)的大型企業(yè)來說，此舉可以幫助他們節(jié)約大量資源，讓深度學(xué)習(xí)的開發(fā)和訓(xùn)練成本進一步降低。
近日有新聞報道，Google發(fā)布TensorFlow.js，支持在瀏覽器上進行機器學(xué)習(xí)的相關(guān)工作，但在降低開發(fā)者使用瀏覽器發(fā)展機器學(xué)習(xí)的門檻方面，PaddlePaddle確實做得更早也相對成熟。同時為了讓更多開發(fā)者和企業(yè)能夠?qū)F(xiàn)有項目接入到中PaddlePaddle，PaddlePaddle做到了從基礎(chǔ)訓(xùn)練到分布架構(gòu)徹底開源。這一點即使在以開源精神著稱的硅谷都很稀有。
當(dāng)然在中國市場范圍來看，PaddlePaddle最大的優(yōu)勢還是擁有唯一提供適用中文文檔與數(shù)據(jù)集的開發(fā)框架社區(qū)。中國市場作為區(qū)別于歐美世界之外的獨立極，坐擁龐大的中國AI產(chǎn)業(yè)與開發(fā)集群，這些產(chǎn)業(yè)和開發(fā)者都需要適用于本土的經(jīng)驗體系，也自然會被PaddlePaddle的社區(qū)氛圍吸引。綜合這些優(yōu)勢，PaddlePaddle完全可以與歐美巨頭們一戰(zhàn)。
關(guān)注未來紅利：PaddlePaddle的崛起帶來中美AI對標(biāo)新命題
在理想狀態(tài)下，通過開發(fā)框架牢牢把控開發(fā)者體系，在自身平臺上不斷產(chǎn)生生態(tài)效應(yīng)，收割未來必然出現(xiàn)的AI時代現(xiàn)象級產(chǎn)品與應(yīng)用，這一流程才是巨頭們所關(guān)注的目標(biāo)。
同時我們要知道，所謂的把現(xiàn)象級產(chǎn)品和應(yīng)用放到AI這一定語之下，就意味著這些應(yīng)用可能與社交媒體聯(lián)系，關(guān)乎著我們的輿情數(shù)據(jù)，也可能與自動駕駛聯(lián)系，關(guān)乎著每一輛汽車的行駛路線。
在這時我們不得不提出另一個可能，在中美貿(mào)易戰(zhàn)的大背景下，中國AI開發(fā)群體，尤其是AI企業(yè)，使用TensorFlow等平臺的風(fēng)險指數(shù)正在提升。
就拿美國向全球提供免費GPS技術(shù)來說，曾經(jīng)很多國家甚至在軍用設(shè)施上也利用GPS進行定位技術(shù)，但在99年印巴戰(zhàn)爭時，美國出于利益直接關(guān)閉了印巴地區(qū)所有的GPS服務(wù)。想象一下，兩軍交戰(zhàn)之時，忽然所有人都不知道自己的位置信息，這是一件多么恐怖的事情？
最近中興被裹挾在中美貿(mào)易戰(zhàn)爭中，進而引發(fā)的芯片恐慌更提醒了我們，市場經(jīng)濟和全球化不會是一柄絕對中立的保護傘，技術(shù)的自主權(quán)很可能在關(guān)鍵時刻成為阿克琉斯之踵。這一點在人工智能中更是如此。
如今TensorFlow早已不再是單純的開發(fā)框架，而關(guān)系著技術(shù)、云服務(wù)等等多種模塊。如果同樣的狀況復(fù)制到AI上，如果有一天深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)埋藏在我們生活作業(yè)的種種細(xì)節(jié)深處，谷歌卻因為種種原因停止向中國提供云服務(wù)，我們連遷移模型都十分被動。因而造成的結(jié)果很可能比今天的芯片問題更加恐怖，自動駕駛突然失靈，自動化工業(yè)生產(chǎn)突然向人力求救，這一切造成的不僅僅是生產(chǎn)效率的降低，而是人們的生活陷入混亂。
這時PaddlePaddle對于中國開發(fā)者的優(yōu)勢，就不僅僅是易用性和靈活性了。PaddlePaddle的適時崛起，似乎在將開發(fā)者引入另一種可能：建立完全本土化的開發(fā)框架和社區(qū)，連接在地化的數(shù)據(jù)、計算服務(wù)和技術(shù)，中國AI可以實現(xiàn)由開發(fā)到技術(shù)創(chuàng)新，再到產(chǎn)業(yè)模塊與商業(yè)化的完全自生態(tài)流程。而PaddlePaddle的快速部署優(yōu)勢，可以讓中國開發(fā)者在世界范圍內(nèi)的AI應(yīng)用競賽上獲得更多速度優(yōu)勢。或許當(dāng)海外還在利用TensorFlow調(diào)試底層代碼時，中國開發(fā)者就已經(jīng)通過PaddlePaddle實現(xiàn)模型的應(yīng)用了。AI自生態(tài)的靠攏過程不是因為躲避風(fēng)險，而是因為本土化的確是更高效的選擇。
這樣一來，中國AI領(lǐng)域就可以完全脫離對美國的依賴，這在兩國科技產(chǎn)業(yè)競爭的大背景下，由此帶來的自主和安全就顯得尤為關(guān)鍵和重要。如今深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架的競賽剛剛開始，代表著中國AI開發(fā)品牌，甚至中國AI未來紅利的PaddlePaddle如何布局，或許會為這場競爭增加更多看點。
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