谷歌最新的平臺遊戲是人工智慧，它已經贏了

谷歌一直利用每年一度的I/O會議與龐大帝國的開發者建立聯絡。它宣佈了新的工具和計劃，撒了一點小的炒作，然後告訴那些看：選擇我們，我們一起走遠。不過，儘管在前幾年，這條資訊一直針對使用Android和Chrome（分別是全球最大的移動作業系統和網路瀏覽器）的程式設計師，但公司執行長Sundar Pichai昨日明確表示，公司希望主導的下一個平臺可能更大：人工智慧。...

對谷歌來說，這不僅僅意味著使用人工智慧來改進自己的產品(儘管它確實在這樣做）。該公司希望世界各地的個人和小公司也加入進來。它希望在更廣泛的人工智慧生態系統中發揮影響力，併為此整合了一系列令人印象深刻的機器學習工具——從軟體到伺服器——這意味著你可以在不離開谷歌playpen的情況下從頭開始構建人工智慧產品。

這項服務的核心是谷歌的機器學習軟體TensorFlow。對於構建人工智慧工具，它就像命令列介面和現代桌面作業系統之間的區別；為使用者提供一個可訪問的框架來處理他們的演算法。它最初是公司工程師設計和訓練人工智慧演算法的內部工具，但在2015年，它作為開源軟體提供給了任何人。從那時起，它就被人工智慧社群所接受（它是程式碼庫Github上最流行的軟體），並被用於為從航空航天到生物工程等一系列行業建立定製工具。

機器學習設計工作室Samim.io的負責人Samim Winiger說：“現在幾乎沒有辦法繞過TensorFlow。”我使用了很多開源學習庫，但現在有一個重大的轉變，就是使用TensorFlow。”

谷歌已採取戰略舉措，確保該軟體得到廣泛應用。例如，今年早些時候，它增加了對Keras的支援，Keras是另一個流行的深度學習框架。根據凱拉斯的創造者弗蘭的計算çois Chollet（他自己現在是一名谷歌工程師）是截至2016年9月增長最快的深度學習框架，Keras排名第二。Winiger將兩者的結合描述為“谷歌的經典故事以及他們是如何做到的。”他說：“這是另一種確保整個社群在他們的工具上趨同的方式。”

但TensorFlow之所以受歡迎，還有一個特別重要的原因：它擅長做什麼。”英國線上超市Ocado的技術經理詹姆斯唐金（jamesdonkin）告訴《邊緣報》（Verge）。他說，他的團隊使用了一系列機器學習框架，為客戶反饋分類等任務建立內部工具，但TensorFlow通常是一個很好的起點。”您可以輕鬆獲得80%的好處，然後您可能會決定在使用相同工具的迭代過程中擴充套件模型。”

谷歌免費提供TensorFlow，但它很容易與公司的伺服器連線，以提供資料儲存或計算能力如果你使用TensorFlow庫，就意味著你可以更容易地將（產品）推送到谷歌的雲上，”Donkin說。）這家搜尋巨頭甚至已經創造了自己的AI專用晶片來支援這些操作，併在今年的I/O大會上公佈了這種硬體的最新版本。而且，如果你想跳過一起構建自己的人工智慧演算法的任務，你可以從谷歌購買現成的元件，用於語音轉錄和物件識別等核心任務。

這些產品和服務本身並不一定能賺錢，但它們提供了其他更微妙的好處。它們為谷歌吸引人才，並幫助谷歌將內部軟體打造成機器學習的標準。溫尼格說，這些舉措幫助谷歌“搶佔了市場份額，使公司的名字成為機器學習的同義詞。”

亞馬遜、Facebook和微軟等其他公司也提供自己的人工智慧工具，但感覺卓越的是谷歌。威尼格認為，這在一定程度上要歸功於公司塑造媒體敘事的能力，但也要歸功於它為使用者提供的強大支援。”（不同的人工智慧框架）之間存在技術差異，但機器學習社群依靠社群支援和論壇生存，在這方面，谷歌正在取得勝利，”他告訴《邊緣報》（The Verge）。

這種影響也不僅僅是抽象的：它會反饋到谷歌自己的產品中。例如，昨天，谷歌宣佈Android的月活躍使用者達到了驚人的20億，為了保持該軟體的優勢，該公司正在用機器學習來磨練它。新增加的作業系統涵蓋了從微小的調整（如更智慧的文字選擇）到大的新功能（如能識別所看內容的攝像頭）。

但谷歌也沒有忘記為社群提供服務，為了補充這些宣告，谷歌推出了新工具，幫助開發者構建在移動裝置上執行得更好的人工智慧服務。其中包括一個名為TensorFlowLite的TensorFlow新版本，以及一個將與未來智慧**晶片介面的API，這些晶片已經過最佳化，可以與AI軟體配合使用。開發人員可以利用這些為Android裝置**更好的機器學習產品。谷歌的人工智慧帝國延伸得更遠一些，谷歌從中獲益。

更新時間：美國東部時間5月20日上午06:30：更新以澄清Ocado在建築內部工具中使用TensorFlow的情況。