15个开源的顶级人工智能工具

人工智能（AI）已成为科技领域最热门的研究方向之一。全球领先的科技公司，如IBM、谷歌、微软、Facebook和亚马逊等，都在投入大量资金进行AI研发，收购那些在机器学习、神经网络、自然语言处理和图像处理等领域取得进展的初创公司。鉴于人们对此领域的浓厚兴趣，斯坦福的专家在关于人工智能的报告中指出，未来直至2030年，日益发展的人工智能应用可能会对我们的社会和经济产生深远的积极影响。

在最近的一篇文章中，我们概述了45个有趣或有前途的人工智能项目。本文将聚焦于开源的人工智能工具，详细介绍最知名的15个开源人工智能项目。

以下是处于人工智能研究最前沿的开源人工智能应用。

Caffe

Caffe是由贾扬清在加州大学伯克利分校读书期间创造的，是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。它的速度使其深受研究人员和企业用户的喜爱。据其网站称，Caffe可以在一天之内仅使用一个NVIDIA K40 GPU处理超过6000万张图像。它由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理，并由NVIDIA和亚马逊等公司资助支持其发展。

CNTK

CNTK是微软开发的开源人工智能工具，全称计算网络工具包（Computational Network Toolkit）。无论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU还是拥有多个GPU的多台机器上，CNTK都有出色的表现。微软主要利用它进行语音识别研究，但在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模等方面也有广泛应用。

Deeplearning4j

Deeplearning4j是一个运行在分布式环境中的Java虚拟机（JVM）开源深度学习库。它集成了Hadoop和Apache Spark，可以配置深度神经网络，并与Java、Scala等其他JVM语言兼容。这个项目由一家名为Skymind的商业公司维护，他们为这个项目提供技术支持和培训，并提供了一个企业版发行。

DMTK

DMTK是微软的另一个开源人工智能工具，全称为分布式机器学习工具包（Distributed Machine Learning Toolkit）。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是加快人工智能系统的训练速度。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明其速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够以无与伦比的速度进行主题模型训练。

H2O

H2O更注重将AI服务应用于企业用户，因此拥有大量公司客户，包括第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal等。H2O声称任何人都可以利用机器学习和预测分析来解决业务问题，并可用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报等领域。H2O有两种开源版本：标准版和集成在Apache Spark中的Sparking Water版，也有付费的企业用户支持。

Mahout

Mahout是Apache基金会的开源机器学习框架。它拥有三个主要特点：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具，以及一个叫Samsara的矢量数学实验环境。许多知名公司如Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter和雅虎等都使用Mahout。其网站提供了第三方专业支持的相关信息。

MLlib

NuPIC

NuPIC，由Numenta公司管理的基于分层暂时记忆（HTM）理论的开源人工智能项目，旨在模仿人类大脑皮层的运作机制。NuPIC的目标在于创造一个在许多认知任务上超越或接近人类认知能力的机器。除了提供开源许可，Numenta还为NuPIC提供了商业许可协议和技术专利的许可证。

OpenNN

OpenNN是一个为开发者和科研人员设计的先进人工智能编程库，采用c++实现神经网络算法。其显著特点包括深度架构和卓越性能。丰富的文档资源，包括入门教程，可在其网站上找到。OpenNN的付费支持由从事预测分析的西班牙公司Artelnics提供。

OpenCyc

OpenCyc由Cycorp公司开发，提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。拥有超过239,000个条目和大约69,000个owl命名空间，它在富领域模型、语义数据集成、文本理解等领域有着广泛的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc，一个用于科研的免费版本和一个供企业使用的付费版本。

Oryx 2

基于Apache Spark和Kafka构建的Oryx 2，是一个针对大规模机器学习的应用程序开发框架。采用独特的三层λ架构，开发者可以创建新的应用程序或使用预构建的应用程序来执行常见的大数据任务，如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创建了最初的Oryx 1项目，并持续参与其发展。

PredictionIO

今年二月，Salesforce收购了PredictionIO，并在七月将其贡献给Apache基金会，作为孵育计划的一部分。在Salesforce利用PredictionIO技术提升其机器学习能力的其成效也将在开源版本中显现。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，用于部署能够实时动态查询的Web服务。

SystemML

最初由IBM开发的SystemML现已成为Apache大数据项目之一。它提供了一个高度可伸缩的平台，用于实现高等数学运算，并且算法使用类似于Python的语法编写而成。企业利用SystemML进行汽车维修客户服务跟踪、机场交通规划和社会媒体数据与银行客户的关联分析等工作。它可以在Spark或Hadoop上运行。

TensorFlow是一个谷歌开发的开源人工智能工具包，使用数据流图进行数值计算。它具有灵活性、可移植性和自动微分功能，可在单CPU或多CPU系统、GPU以及移动设备上运行。其网站提供了详细的教程列表以帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展其功能。Torch是一个具有机器学习算法广泛支持的科学计算框架，它强调灵活性和速度，并且易于通过软件包应用于机器学习、计算机视觉等领域。其特点是优先使用GPU进行运算。