又有一家科技巨头向全世界公开了他们的know-how人工智能。今天，Yahoo发布了CaffeOnSpark人工智能的源代码，每个学术研究人员或是大公司都可以使用或是加以修改。
Yahoo在科技方面的实力大概鲜有人知。事实上开源Hadoop就是Yahoo孵化的；Facebook、Twitter以及其他不少公司都在用这个数据处理平台。因此在人工智能方面，Yahoo公司有着独到的长处，因为在培训人工智能系统的时候，数据就和算法一样重要。而且Yahoo手握着全球最有趣最大的资料库之一：相片社群网站Flickr。
就如诸多新的开源人工智能项目一样，CafffeOnSpark的根基是深度学习。深度学习是人工智能的一个分支，以其人类语音、照片和视频等的识别能力见长。Yahoo就是用这项技术来识别照片中的不同内容，以此改良Flickr网站的搜索结果。与其他网站不同，Flickr的图片搜索并不是靠图片描述或是用户输入的关键词。Yahoo会教电脑如何识别照片的某种特征，例如特定的颜色，甚至是物体或动物。
智能硬件设计，中国搜索引擎巨头百度也公开了深度学习训练软件。
这些开源技术项目都各自有所侧重，偏向不同。例如Yahoo的目的是要在现存的系统上运行深度学习，避免把数据从一个地方传输到另一个地方。Yahoo的构架副总裁AndyFent向我们解释，训练深度学习系统识别图片需要巨量的数据信息。你得往算法里放大量的例子，越多越好，比如如果是一只猫的话，系统要足够的图才会「学会」辨认猫之间的共同特征，分辨猫和其他动物。
Flickr网站上有成千上万张图片，足够拿来训练人工智能了。但是开发团队不想把这些图片从Flickr服务器传送到另一层运行深度学习软件的服务器里。于是他们发明了在已有的构架上运行深度学习软件的方法。
从名字上看，CaffeOnSpark结合了两种现有的科技：深度学习框架Caffe和大规模数据处理系统Spark。Yahoo所做的就是想办法在Spark层次上运行Caffe。找到方法后，Caffe不仅可以在Spark上运行，还可以两者一起在Hadoop上运行。Yahoo的开发不仅会让人工智能开发者用更简单熟悉的工具、省去传送数据的麻烦过程，还能让深度学习更方便地同时处理数个服务器的内容。Feng还特意告诉我们，这一点Google的TensorFlow目前还做不到，Yahoo领先了一步。
Feng说到，去年团队在博客上发表了有关CaffeOnSpark的帖子后，不少公司都希望Yahoo开放CaffeOnSpark的源代码。于是他们发现，不少公司其实服务器上都已经具备了不少信息，但是他们不想传送。
