本篇文章给大家谈谈谷歌人工智能框架，以及谷歌 人工智能框架对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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人工智能的最大技术工具集
它是计算网络工具包(ComputationalNetworkToolkit)的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。
微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。
谷歌为何决定撤销人工智能道德委员会？
本周，Vox和其他一些媒体报道称，由于几位委员会成员饱受争议，谷歌新成立的人工智能道德委员会已土崩瓦解。谷歌周四告诉Vox，该公司正在撤销这个道德委员会。
委员会成立的时间还不到一周。成立的目的是为了指导谷歌进行“负责任地人工智能开发”。这个委员会原计划包括八名成员，并在2019年期间举行四次会议，以考虑对谷歌的人工智能计划的担忧。这些问题包括人工智能如何造就威权国家，人工智能算法如何产生不同的结果，是否可以用于人工智能的军事应用等等。但这个委员会从一开始就引发争议。
数千名谷歌员工签署了一份请愿书，要求撤销一位董事会成员——传统基金会主席KayColeJames的成员职务，因其涉嫌提出反跨性别意见并对气候变化持怀疑态度。与此同时，无人机公司首席执行官DyanGibbens的加入使该公司的人工智能用于军事应用，重新开放了该公司的旧部门。
董事会成员AlessandroAcquisti辞职。另一位成员JoannaBryson为自己不辞职的决定辩护：“不管你信不信，我对其中一个人（James）更加了解。”其他董事会成员被要求证明他们自己决定继续留下的理由。
周四下午，一位谷歌发言人告诉Vox，该公司已决定完全解散名为AdvancedTechnologyExternalAdvisoryCouncil（ATEAC）的专家组。以下是该公司的声明：
很明显，在当前环境中，ATEAC无法正常运行。所以我们结束了委员会。我们将继续负责我们在AI提出的重要问题上的工作，并将找到不同的方式来获得有关这些主题的外部意见。
该小组应该为谷歌工程师正在进行的人工智能道德工作添加外部观点，所有这些都将继续下去。
当隐私研究员AlessandroAcquisti在Twitter上宣布他正在辞职时，董事会的信誉首先受到了冲击，他说，“虽然我致力于研究解决人工智能中公平、权利和包容的关键道德问题，但我不愿意我相信这是我参与这项重要工作的合适论坛。”
与此同时，要求撤销KayColesJames职务的请愿书迄今已获得来自谷歌员工的2300多个签名。
随着对董事会的愤怒愈演愈烈，董事会成员被引入了关于他们为什么出任董事会的长期道德辩论，这不是谷歌所希望的。在Facebook上，牛津大学道德哲学家董事会成员LucianoFloridi曾表示：
向（KayColesJames）咨询建议是一个严重的错误，并发出关于整个ATEAC项目的性质和目标的错误信息。从道德角度来看，谷歌错误判断在更广泛的背景下获得代表性观点意味着什么。如果ColesJames没有辞职，我希望她这样做，如果Google没有撤销她的职务（https://medium.com/.../googlers-against-transphobia-and-hate-...），就像我个人一样建议，问题变成：鉴于这个严重的错误，采取什么样的道德立场？
谷歌的许多人工智能研究人员都积极致力于让人工智能更公平，更透明。谷歌发言人曾指出一些文件据称反映了谷歌的人工智能道德方法，从一份详细的使命宣言中概述了他们今年年初不会追求的各种研究，以及他们的人工智能到目前为止是否有效是生产社会公益，以对AI治理状态的详细文件。
理想情况下，外部小组将补充这项工作，增加问责制，并帮助确保每个谷歌人工智能项目都经过适当的审查。
人工智能领域科技公司排名
1、埃斯顿
埃斯顿是人工智能排行榜第一的公司，已经在A股市场上市，主营业务是生产工业机器人，并提供智能制造软硬件解决方案，并打造高端智能机械装备及其核心控制和功能部件的研发、生产和销售。
2、科沃斯
科沃斯也在国内A股上市，妥妥的10倍牛股，科沃斯主要生产家庭服务机器人，并对其进行设计、制造和销售，在国内的销量非常不错。
3、新松机器人
新松机器人是一家机器人自动化技术研发商，是一家研发公司，在国内名气一般。
10、拓斯达
为什么人工智能tensorflow运算是以矩阵运算作为基础的？
tensorflow作为深度学习框架，背后的理论以矩阵运算为基础
矩阵运算，能极大加速计算过程，如果不用矩阵运算，模型训练时间太长
理论基础和对速度的要求，使得以矩阵运算成为必然。深度学习的理论基础以矩阵为基础tensorflow是Google开发的深度学习框架，而深度学习，作为一种数学模型，是以数学为基础的，具体来讲是以线性代数和概率论为基础。而矩阵和张量(Tensor,对，就是Tensorflow中的Tensor)是线性代数的基本数学概念。
优化算法中的最速下降法离不开对矩阵求导深度学习绝大多数都是监督学习，或者想办法转为监督学习，比如猫狗分类、销量预测等等。深度学习作为机器学习的一种，优化算法本质上是梯度下降法，对应数学的最速下降法。
看看回归中的求导算法:
背后求导都是基于矩阵的，会涉及矩阵的求逆、惩罚运算等。
深度学习中的基本模块离不开矩阵运算以近两年自然语言处理中火热的BERT模型为例，里面的模型架构都已Transformer为基础，看看这个模型的内部结构:
里面的线性层（Linear）本质上就是两个矩阵的相乘,注意力机制模型(Attention)见下面两幅图，明显也是矩阵相乘(MatMul)紧密相关。
矩阵(张量)运算可以加速训练计算机硬件本质上是对应的都是电路，背后都是数字的加减乘除基本运算，最底层是信号的与或非等基本电路。
理论上而言，也不可以用矩阵，直接用标量写个多重For循环计算，但是这样速度太慢。
而利用向量化能明显加速计算过程，python中常用numpy背后都是以向量化为基础的矩阵运算。
再进一步到英伟达的GPU或者Google的TPU,用专门的芯片来专门做矩阵运算。见下图，是16年某论文的截图，可以看到对GPU而言，在k=[0,128]区间范围内，对上千维的矩阵相乘(2560×2048,2048×k)，时间是恒定不变的，可见GPU对矩阵运算的加速能力。
关于谷歌人工智能框架到此分享完毕，希望能帮助到您。