专访马子雅：英特尔开源BigDL，推进AI民主化

新智元：英特尔在人工智能领域所提供的产品组合已经非常丰富了，其中包括了许多我们今天提到的开源项目，那么请问马女士，在英特尔人工智能的产业布局中，是如何认识“开源”这件事的意义呢?未来是否会有计划推出更多的开源项目呢?

马子雅：开源项目有很多原因：

1.建立一个更大的开发社区，可以检验我们的设计和解决方案(好不好?哪里好?哪里不好?……)。好的开发人员喜欢与好的开发人员合作，与好的项目合作。如果我们的项目流行得足以吸引到外部人员来贡献力量，那么我们就相当于创建了一个倍增的开发人员社区，帮助我们工作得更快更好;

2.加速客户使用：随着我们的项目开源，它帮助更多的用户和客户从我们的工作中受益;他们的成功反过来会影响其他客户和用户使用这些解决方案。来自这些快速扩张的用户群的反馈也可以反过来影响我们的路线图和设计，以更好地服务用户的需求;

3.开源项目也是我们为行业和社区支持AI的承诺做出的最好的展示。

随着我们与行业客户和合作伙伴的继续合作，确定新的需求领域，我们将继续推动新的项目开源，就像我们这次为 BigDL 所做的。英特尔致力于开源协作，确保我们的客户和合作伙伴在英特尔硬件上拥有最佳、最简便、最完整的 AI 体验。

新智元：在英特尔的人工智能战略中，Democratize AI 是一个非常重要的组成部分。请问英特尔是如何定义自己在人工智能领域的“ democratize ”的?准备采取什么举措来服务企业级用户和开发者?同时，又准备如何更好地服务已经习惯使用CPU来做深度学习项目的用户，比如高校、研究机构中的研究人员?

马子雅：英特尔致力于将我们的技术提供给我们的社区，为客户和开发人员释放AI在IA上的全部潜力。

我们将与开源社区广泛合作，以便让更广泛的受众可以利用我们的工作。在DL框架级别，我们推动开源 Neon，并将英特尔优化的 MKL 应用于开源框架例如 Caffe，Tensorflow，Theano，Torch等(一个例子是英特尔和谷歌去年宣布战略联盟，以加速机器学习的应用，例如加速英特尔处理器上的 TensorFlow 性能，将高性能库如 Math Kernel Library (MKL)集成到 TensorFlow)。我们还开源基于大数据和 Spark 的深度学习框架比如 BigDL。英特尔深度学习 SDK 让客户和开发人员易于使用和访问这些框架，以便客户能够更好地专注于真正增值的机器学习工作。

英特尔也传播AI知识。在英特尔 NervanaAI 学院，在英特尔开发区 (Intel developer zone)，我们提供了大量的AI知识共享、框架优化信息、工具和库。我们还有英特尔学生开发项目为学生提供培训，针对不同的大学我们还有学生大使和推广计划。我们还提供线上和线下的研讨会，开发人员和开源社区用户的 meetup 等。英特尔还与Coursera合作制作在线AI课程。去年底英特尔，MobileODT 和 kaggle 推出数据科学竞赛，关注宫颈癌的诊治。我们继续与业界合作伙伴和客户合作，帮助他们解决业务或现实生活中的问题。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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