這一天遲早會來,自李世石1:4不敵AlphaGｏ那一天起,每一位圍棋人都明白，時代已經提速,未來正踏著比想象中迅疾百倍的步伐洶涌而來。彼時彼刻AI對人類的超越絕不是終點，深度學習加持下的飛速進步,不久就會讓人類再也無法在棋盤前與AI平等對話，直至降格、讓子。無論你是否情愿，都必須面對這個事實。2０23年1月９日,裝備著最強公開版本的絕藝，身披馬甲“絕藝指導A”,開始了讓二子（黑貼６目半）對決職業(yè)棋手的行程。1月1６日中午擊敗ＮIＰOHC(韓一洲七段）首勝銀冠棋手(全國冠軍）,１月12—1６日完畢１4連勝,至1月１7日晚八點,共弈31局2７勝4負。極高的勝率固然亮眼，卻也符合人們對絕藝實力的“預期”。１月17日這一天，對柯潔來說并不快樂。面對圍觀群眾“和絕藝指導A下一盤”的鼓噪，柯潔欣然應允,向絕藝指導A發(fā)出對局邀請。驚天動地，職業(yè)頂尖棋手——并且是最頂尖的那個，初次在公開對戰(zhàn)中成為被讓子的一方。這一刻柯潔放下驕傲，選擇勇敢。面對強大的AI，人類展現出了卓越的勇氣與瀟灑風度。這是圍棋人機大戰(zhàn)中的又一個第一次，頂級職業(yè)圍棋手,在讓子棋中負于AI。更明確一點說,騰訊圍棋AI絕藝，讓二子戰(zhàn)勝了當今圍棋第一人柯潔。并且整個戰(zhàn)局只進行了7７手,可以說柯潔落敗的相稱快?？聺嵔裉炝璩吭谖⒉┥险f：“以后請叫我佛系棋手…”,圍棋世界第一人，最近心緒有點起伏～也許未來人機大戰(zhàn)的懸念會變成,到底讓幾子人類才干穩(wěn)贏。騰訊表達,這次戰(zhàn)勝柯潔的絕藝,參考了202３年１０月公開的ＡlphaGｏＺero論文,并在實踐中做出了改善。這個版本使用了4０ｂlockdｕal-resnet模型,以老版本的絕藝為基礎進行強化學習,自對弈了數百萬棋局。據介紹，騰訊在有限的資源和時間內,通過把強化學習和監(jiān)督學習相結合來加速訓練，快速提高了棋力。眼下,AI已經成為越來越火的一個方向,程序員對于新技術是最敏感的一個人群,作為一名程序員如何轉向人工智能方向?本文將向您介紹一些在人工智能(AＩ)領域常被使用的優(yōu)質軟件庫,并且分析它們的優(yōu)／劣勢和自身特點。雖然AI曾經被稱為只有書呆子和天才才去觸碰的專業(yè)領域,但是現如今由于各種軟件庫和框架的發(fā)展,它已成為一個更加開放的IT領域，很多人都已投身于其中?，F在就讓我們來進一步了解和探索這個紛繁的AI庫的世界吧！TeｎsorFlow“通過使用數據流圖的計算,來實現可擴展的機器學習”，語言：C++或Ｐyｔhoｎ。當提到AI的時候，您一方面聽到的框架應當就是谷歌的TensorFlow。TｅｎｓorFlow是使用數據流圖來執(zhí)行數值計算的開源庫。該框架的特點是它可以運用任何CPＵ或ＧPU進行計算，無論是臺式機、服務器、甚至是移動設備的架構都可以實現。這個框架中提供了Pｙthｏn語言的編程環(huán)境。TenｓorFｌow通過所謂的各種節(jié)點來分類數據層，并對它所獲得的任何信息做出鑒定。想了解更多相關信息,可以參看：優(yōu)勢:使用一種簡樸易學的語言--Pytｈｏn。采用計算圖形的抽象。由TensorBｏａrd提供可視化。劣勢：由于Python并非是最快的語言,因此該軟件庫運營起來并不快。缺少各種預先訓練好（ｐｒe-ｔｒaｉnｅd）的模型。并非完全開源。微軟CＮTK“一個開源的深度學習工具包”，語言:C++。我們可以稱之為微軟對于谷歌TensｏrＦｌow的“回應”。微軟的計算網絡工具包(Ｍicrosｏft＇sＣompuｔatｉonaｌNetｗｏrｋToolＫit，ＣNTK)是一種可以提高模塊化和分離式計算網絡的軟件庫,它還提供了各種學習算法和模型的描述。在需要有大量服務器參與運營的時候，ＣＮＴK可以運用多臺服務器來同步實現。雖然據說它在功能上將會對谷歌TeｎsoｒFlow有所屏蔽，但現在看來還為時過早。想了解更多相關信息,可以參看:優(yōu)勢：非常靈活?？蓪崿F分布式的訓練。支持C++,C#，Javａ和Pyｔhon。劣勢:它是由一種新的語言－－網絡描述語言(NｅtworkＤescripｔiｏｎＬanguaｇe，ＮＤL）來實現。可視化局限性。Ｔheano“一種數值計算的軟件庫”，語言：Ｐythｏｎ。Tｈeano是ＴｅｎsorFloｗ的強有力競爭者。它是一個功能強大的Python庫，可以高效地實現與各種多維數組有關的數值運算。該軟件庫可以準確地使用ＧPU來執(zhí)行各種數據密集型的計算,而不會在運營中給CＰＵ增長承擔。出于這個因素，在近十年來,Ｔheano一直被運用于供電系統(tǒng)內部各種大規(guī)模的計算密集型操作。但是在2023年9月，Thｅaｎo宣布將在2023年11月的最后一次重要發(fā)布之后，對其1.0版本停止更新。當然,這并不意味著它在功能上會有所遜色,只要您樂意,對它隨時展開研究都是值得的。想了解更多相關信息,可以參看：優(yōu)勢：對CPＵ和GPU的使用進行了適當的優(yōu)化。高效的數字任務解決能力。劣勢：原生的Ｔheａno相對于其他軟件庫的水平較低,需要與其他軟件庫一起使用,以獲得較高的抽象水平。在AWS上運營時會有一些Bug。Caffe“深度學習的開放式框架,且速度快”，語言：C++。Ｃａfｆe是一個功能強大的深度學習框架。和上述列表中的其他框架相比，它可以實現快速和有效的深度學習式研究。通過Cafｆe，您可以非常容易地為圖像分類，建立卷積神經網絡(convoｌutioｎａｌneｕraｌnetwork，CＮＮ）。Cａffｅ可以有效地工作在ＧPU上,并且在運營過程中可以發(fā)揮極快的速度。想了解更多相關信息，可以參看：Caffe的重要類涉及：優(yōu)勢:可與Pythoｎ和ＭATLAB綁定。運營性能極佳。無需編寫代碼,便可實現對各個模型的訓練。劣勢:對復發(fā)性的網絡（recｕｒｒｅntneｔwｏrks)支持不佳。與新架構的協(xié)同性不好。Ｋeras“為人類的深度學習而打造”,語言：Ｐｙtｈｏn。Ｋeｒａs是一個用Pｙthon編寫的開源神經網絡庫。不像TeｎsorFlow、CNＴＫ和Theaｎｏ，Ｋｅrａｓ并不服務于端到端的機器學習框架。相反地，作為一個接口,它提供了一個高層次的抽象,這使得無論是在什么樣的框架下，神經網絡都可以方便地進行配置。目前谷歌ＴｅnsorFloｗ可以將Kｅras作為后端予以支持,而微軟的CNTＫ是否會在將來支持Ｋeras，則暫無時間表。想了解更多相關信息，可以參看：優(yōu)勢:用戶和諧且容易上手。容易擴展。無縫運營在CPU和ＧPU上。能與Theano和TensorFloｗ無縫協(xié)作。劣勢：無法作為一個獨立的框架被使用。Toｒch（火炬）“一個開源的機器學習庫”，語言：Ｃ。Ｔorcｈ是一個為科研和數值運算打造的、開源的機器學習庫。它基于的是Lua編程語言,而非Pyｔhon庫。通過提供大量的算法，它不僅使得深度學習研究更為容易，并且能提高效率和速度。Torch具有強大的N維陣列,這對于諸如切片和索引等操作是非常有用的。它還提供了線性代數的程序和神經網絡的模型。想了解更多相關信息,可以參看:優(yōu)勢:非常靈活。有極高的速度和效率。具有大量的預先訓練好的模型。劣勢:文檔不清。缺少即插即用的代碼?；诘氖且环N不那么流行的語言--Lua。Aｃｃorｄ.NET“支持機器學習、計算機視覺、記錄、以及使用.NEＴ的科學計算”，語言:C#。這是為C#程序員準備的軟件庫，Ａccoｒｄ.NＥT是一種.ＮＥT的機器學習框架,它方便了音頻和圖像的各種解決。該框架可以有效地解決數值優(yōu)化、人工神經網絡、甚至可視化等方面。除此之外，Aｃｃord.NＥＴ在計算機視覺和信號解決上也具有強大的功能,并且通過一些簡樸的算法就能實現。想了解更多相關信息，可以參看：優(yōu)勢:它擁有一個龐大且活躍的開發(fā)團隊。具有非常好的文檔框架?？蓪崿F質量可視化。劣勢:該框架并不是非常流行。比TenｓorFlow要運營得緩慢一些。SparkMＬlib“一個可擴展的機器學習庫”，語言:Scala。Apacｈe的SpａrkMLliｂ是一個極具擴展性的機器學習庫。它支持的編程語言有Jaｖa、Scala、Pｙthon、甚至是R語言。它可以非常有效地通過Pyｔhｏn和R語言的Numpy庫(譯者注:NumＰy系統(tǒng)是Pｙｔhｏn的一種開源的數值計算擴展)進行交互操作。MLlｉｂ可以很容易地被植入到Haｄｏoｐ的工作流中。它還能提供諸如分類、回歸、歸并等機器學習的算法。在涉及到大規(guī)模數據解決時，這款功能強大的軟件庫運營起來非?？?。想了解更多相關信息，可以參看：優(yōu)勢：能極快速地解決大規(guī)模的數據。支持多種語言。劣勢：學習曲線“陡峭”(即不易學習）。只能對Haｄｏoｐ實現即插即用。Sci-ｋitLearｎ“使用Pythoｎ進行機器學習”,語言:Pytｈon。ＳＣI-Kiｔ是一款重要用于在機器學習中構建各類模型的、非常強大的Pythｏｎ庫。通過使用諸如Ｎumpy、SciＰy和Ｍａt(yī)plotlib之類的庫，它對于諸如分類、回歸、歸并等記錄模型非常有效。SＣＩ-Kｉt還能為您帶來監(jiān)管式與無監(jiān)管式的學習算法、以及交叉驗證等功能。想了解更多相關信息，可以參看:優(yōu)勢:能支持許多主流的算法。提供有效的數據挖掘。劣勢：對于構建模型來說并非是最佳的。使用GPU時，效果并非最佳。MLPack“一個可擴展的C++類型機器學習庫”,語言：C++。MLPａｃk是一款運用C＋＋來實現可擴展機器學習的軟件庫。由于它運營在C++中,因此您完全可以想象到它對內存的高效管理。由于在庫中自帶優(yōu)質的機器