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GNU神经网络-我们是否需要另一个开源DNN?

每个人都是需要自己的神经网络软件包和GNU,而不是被排除在外,刚刚发布了Gneural 0.8.0版-他们还称其为什么?这只是对自由的姿态吗?马已经离开马stable了吗?

普通的

通常,我认为自由软件基金会做的很好。我不能说我总是同意它的观点,有时事情有些过分,但总的来说,它是朝着正确的方向前进的。现在,我们有了GNU神经网络,这将打击各地AI的自由。不,不是机器人权利,但是我敢肯定,FSF可能已经解决了这一问题。

Gneural背后的想法是,人工智能的实际技术应该为所有人所用,包括花时间学习和理解所涉及思想的所有人。正如任务说明中所述:

如今,Google和IBM等公司通过展示使用人工智能(AI)可以实现的目标,为我们所有人提供了出色的服务。例如,AlphaGo和Watson取得的成就是杰出的,并且确实令人鼓舞(至少可以说)。但是只有公司和实验室可以使用此技术的事实可能构成威胁。首先,我们不知道资金驱动的公司将如何使用这项新颖技术。其次,这种垄断减缓了技术的采用。实际上,数据和受过训练的神经网络很少共享,并且人们应该始终记住,实际上,没有受训数据几乎不可能复制结果(即使有可用的源代码)。

底线是:

我们应该问自己:我们真的希望只有少数人可以使用AI吗?进步和知识不应该适合所有人吗?

您不能对此提出异议,但是您可以问为什么当如此多的进步和知识以一种或另一种方式被锁定时,为什么应该将AI选作特殊对待。

结论是:

“尽管有大量可用的AI代码并在一定的许可下发布了,但现在是时候提供免费AI了,它可以为用户和社区提供完全的自由。希望这可以减少人们今天观察到的重复工作。”

声明的最初部分是正确的-已经有很多AI框架,工具包和库。这表明确实并不需要太多。

Gneural声称当前版本0.8.0具有以下功能:

提供了一种脚本语言,使用户可以定义自己的神经网络而无需了解任何编码。高级程序员可以根据自己的目的使用代码中的方法/例程。定义网络的神经元时,可以在各种判别和激活函数之间进行选择,等等。可以使用不同的方法来训练神经网络,例如遗传算法,多尺度蒙特卡洛优化器,模拟退火等。一旦训练后就可以保存神经网络以备后用。代码是真正的跨平台的,因为它完全是用C语言开发的,并且不依赖于任何外部库。

所有这些都很好,但是数据和培训呢?像Google这样的大公司会在庞大的数据集上训练他们的网络,而我们这些人都无法使用。实际上,任何AI研究人员的主要任务之一就是找到合适的数据集以用于训练网络。第二个主要任务是找到足够的计算能力来进行实际训练。Gneural对于AI的“有”和“无”这两个主要的分隔符没有任何作用。

Gneural也不做任何事情,因为Google和其他公司已经在应用于神经网络的AI的最基本过程上申请了专利-包括具有深度网络的Q学习和分类的行为,请参阅Google Files AI Patents。很可能Gneural已经侵犯了足够的AI专利以使其关闭。

这是FSF应该解决的真正问题,而不是复制已经存在的软件。

一个免费的AI更好的程序可能是组织可用于训练网络的大型参考数据集上的工作,组织对大型网络训练的硬件的免费访问,以及寻找使特定AI专利无效的现有技术。

梦想着快乐的牛羚。

普通的

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