0x00 弁言
想象你是花木兰。你现在要替父从军。你东市买骏马，西市买鞍鞯，南市买辔头，北市买长鞭。然而，还没等到你买完，deadline已经到了，你的父亲已经被官兵拖走了。
上面这一幕这便是目前浩瀚AI开拓者所面临的困境：与AI展现的美好前景比较，开拓、支配、演习一个AI实在太麻烦了。
0x01 AI开拓乱局
现在，想象你是替父编程的花木兰，须要转投AI开拓。你会创造，你所面临的是一个令人头晕眼花的，不亚于电脑小白走进电脑城的，一副无比弘大而又混乱的局势。
#1
框架选择
开拓AI的第一步，是选择得当的开拓框架。所谓框架（Framework），是指全体或部分系统的可重用设计。好比别人搭好了舞台，而我们只用关注节目本身。有无框架，做起事情来完备是两个观点。
在编程领域，有一句广为流传的名言：“不要重复发明轮子（Reinventing the wheel）”。这句话的意思是，如果某个领域已经有成熟的办理方案了，那么除非分外情形（知识产权、KPI、学习研究等等），我们不妨在别人已经搭好的框架上创作内容。众所周知，编程领域是一个节奏极快，竞争极其激烈的领域。当你在重新发明轮子的时候，别人可能已经用现有的轮子造出跑车了。
对付AI开拓而言，现在也有了一系列开拓框架可供选择，它们来自学者、巨子厂商和开源社区。比方说最著名的几种：Google的TensorFlow、微软的CNTK、加州大学伯克利分校研发的Caffe，Facebook的PyTorch和Caffe2、Skymind公司掩护的Deeplearning4j等等。
有成熟的框架是一件造福大众的好事儿，但问题来了：浩瀚框架纷繁繁芜，你该如何选择？
这些框架支持的措辞不同，它们的速率也不同，可拓展性和易用性也不同。目前，关于各种框架的比拟在维基百科上居然有了专属的页面，与之干系的文章更是可以搜出一大筐。如此琳琅满目的轮子，你选哪一家？
几大主流AI开源框架比拟（数据来自维基百科）
#2
环境支配
经由了困难困苦的框架选择，现在我们须要选择得当的支配环境。你的AI是运行在CPU上还是GPU上？乃至，对付某些工业运用而言，CPU和GPU也未必能够知足需求。要知道，Google可是为“阿尔法狗”专门研发了自己的TPU（张量处理器）芯片。此外，对付个体开拓者而言，还要靠考虑一下价格问题，毕竟由于数字货币挖矿家当的带动，显卡可是涨了不少。
同时，你还要考虑你的AI是支配在本地还是支配在远程做事器上，“单机版”还是“联机版”；是在移动端还是PC端，PC端也分windows和Linux，移动端包括iOS，Android，树莓派（Raspberry Pi）等等。这各类选择，可以说又会劝退一个选择困难症患者了。
#3
演习园地
选好了得当的开拓框架，完成了环境支配，还剩下最主要的一环便是AI的演习。无论是微软的小冰，还是苹果的Siri，程序员每每喜好给AI起一个名字。这种明显的拟人化特色并不完备是一种商业须要，还由于AI的开拓过程和演习一个人类的过程极其相似。你须要供应得当的园地（打算平台）、充足的食品（数据），在亿万次的试错、改动之后，才会有真正有代价的AI。
而这个过程中，最显著的特色便是：“打算密集型”。这种密集包括数据和算力两个层面。
首先是数据。AI须要弘大的数据作为支撑，特殊是自然措辞处理、图像识别等领域，一个拥有充足数据量的资料库是AI演习的根本。然而这样的数据库可能未必有现成的，纵然有，也须要根据自己的需求对数据进行整理，俗称“数据洗濯”。例如微软的小冰，其研发团队大概花了三个月旁边韶光来补充小冰的全体语料库——差不多几亿条。早在十几年前，Google为了提升自己的验证码识别技能，就从环球各地截取了无数的街道路牌和门牌号码，用于建立自己的演习库。而DeepMind在演习初代“AlphaGo”的时候，也用了几千盘人类棋手的对局棋谱。数据好比AI的食品，在某种层面上，“You are what you eat”这句话对AI来说同样成立。
其次要考虑算力。算法决定了AI的上限，但算力决定了AI能不能达到上限。AI对付算力的需求不仅巨大，而且增速极猛。OpenAI 今年5月揭橥的文章表明，自2012年以来，AI演习任务中利用的算力以指数形式增长，其目前速率为每3.5个月翻一番（比较之下，摩尔定律都还要18个月才翻一番）。并且自2012年以来，这一需求增长了超过300,000倍。
对付AI开拓者而言，数据和算力，则是两件不仅头痛（麻烦）、而且心痛（昂贵）的事情。
综上所述，假设我们都是替父编程的花木兰，那么，在框架选择时，我们就会被劝退一批（以是什么是最好的措辞？手动doge）；到了环境支配，又会难倒一批（我曾经以为游戏开拓是一件很爽的事情，直到我创造测试小姐姐要买多少台手机，你们可以理解一下）；等到末了的演习园地，基本上对付我这种穷汉来说，就只能打出GG了。
0x02 办理方法
目前，无论是对付个人还是企业，想进入AI开拓领域所要付出的学习本钱都极其高昂。更令人沮丧的是，这种本钱很大一部分是资源缺少整合、干系标准缺失落所带来的后果。
在日益讲究效率的本日，“东市买骏马，西市买鞍鞯，南市买辔头，北市买长鞭”这样的购物体验是极其糟糕的。如果在AI领域能够涌现类似“淘宝”、“亚马逊”这样的一站式综合购物平台，将会极大的降落AI准入的门槛，让更多人投身到AI浪潮中来。在此可以套用杜甫的那句诗：安得完美平台一间，大辟天下AI程序猿。
这样一个一站式平台，将会极大地提升AI开拓效率。用户无需关注底层架构，只需关注运用处景，专注于办理核心问题。同时，它也会使AI开拓更加遍及。犹如微信"大众号降落了写作的门槛，这样一个平台也将降落AI开拓的门槛，使个体的创造力能够得到充分的展现。通过工具解放并且放大个人的生产力，让AI在未来成一种基本生产力，这或许是我们这个时期最伟大的事情。末了，纵然对付非开拓者来说，也是一个好。由于AI的运用将会更加丰富。这方面可以类比Steam，虽然每年都有无数的玩家高呼“G胖还钱”，但不可否认的是，Steam的涌现促进了游戏行业的整体繁荣，游戏开拓者专注做好游戏（AI）即可，打杂的事交给平台去做；而用户也可以享受更为舒适的游戏体验。可以说，这样一个平台，对付从开拓到运用的整条家当链，都有巨大的代价。
这样的设想不是空谈，已经有巨子意识到这一点，比如Amazon就基于自家的AWS推出了类似的做事。但目前市情上的产品，离那个空想的平台都还相去甚远。并且对付海内的开拓者，特殊是企业而言，选择国外巨子的产品也或多或少存在一些额外的本钱和隐患。
同时，海内巨子也开始发力，试图改变行业目前的混乱现状。华为将于10月份在上海召开华为全联接大会（Huawei Connect）。在这次的大会上，华为将首次发布其AI计策和全栈全场景的办理方案，促进AI从开拓到运用全体家当链的整合。在华为云的加持之下， AI技能门槛不断降落，让企业和机构在AI运用中都可以用的起（本钱低）、用的好（上手随意马虎，一站式办理）、用的放心（数据安全，利用稳定），从而大幅提升效率，实现覆盖各行业的“普惠AI”。
0x03 结语
耶和华瞥见了众人所编的程序，说：“看哪，他们都是一样的人，说着同一种措辞，如今他们既然能做起这事，往后他们想要做的事就没有不堪利的了。”
于是耶和华打乱了天下人的编程，于是有的人用python，有的人用Java，有的人用C++。
由于耶和华在那里打乱了天下人的言语，使众人分散到了天下各地，以是那座城名叫巴别。巴别来自希伯来语balal，意思是“混乱”。
目前的AI开拓，无疑则是另一座巴别城。
然而，回忆人类历史上那些高光时候，无一不是从“肃清混乱”开始的。
在无数的混乱中，自会有秩序出身。
这也是任何一个领域连续向前发展的刚性需求。
书同文、车同轨、手机充电器同接口，这些都是人类历史上极其主要的“通天塔”工程。
现在，到AI了。
文章转载自果壳