| 作者 呂 紹玉 | 發布日期 2016 年 01 月 28 日 18:57 | 分類 Microsoft , 軟體、系統 |
2016 年，絕對是可以期待人工智慧有大幅進展的一年，因為從 2015 年下半開始，各大科技公司紛紛開源自家的人工智慧成果，在 25 日，微軟也開源其深度學習語人工智慧領域的研究成果 Computational Network Toolkit（CNTK），將之放上 GitHub 供所有開發者使用，而且據微軟研究員說法，CNTK 在語音和圖像辨識能力方面，比 Google 的 Tensor 等四個開發者常用的 Toolkit 有更快的運算速度。
微軟的深度學習（deep learning）和人工智慧（artificial intelligence）藏在哪裡？其實很多地方都可以看到，最明顯就是語音助手 Cortana、Skype 翻譯的語音輸入。
微軟首席語音科學家 Xuedong Huang 表示，他和他的團隊一直焦慮於如何讓電腦能更快速瞭解人們在說些什麼，而他們也確實做出不錯的成績，跟據內部測試，CNTK 在運算跟語音和圖像辨識相關的深度學習模型時，比目前開發者常用的其他四個電腦運算 toolkit 都還要快。而這四個 toolkit 分別是Theano、TensorFlow、Torch 7、Caffe，其中 TensorFlow 是 Google 開發，並在去年 11 月開源的 Toolkit。
微軟說明，提升運算速度對深度學習這個領域是很重要的，因為有些很大的深度學習任務可能要花上好幾個星期才能完成，能加快速度就是很大一項進展了。
至於微軟 CNTK 加快深度學習運算的秘訣，則是靠 GPU，微軟發現，雖然 GPU 設計用於電腦圖像處理，但用在說話、聽、理解語音、辨識圖片與動作這類的演算法處理時，其效果也相當理想。且不管是只有一台電腦，或者是多台以 GPU 為主的運算伺服器，都可以跑得動 CNTK，因此對於那些預算有限的研發人員、致力於深度學習的新創公司，或者是擁有大量數據並要即時處理的大公司，都能盡情使用 CNTK。
Xuedong Huang 說，有了 CNTK，大家都可以加入微軟的行列，創造在人工智慧領域突破性的發展。
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