人工智能是機(jī)器人的核心，是機(jī)器人的大腦。想要制造一個(gè)大腦不是一件容易的事，所以很多機(jī)器人公司都在等著，等著谷歌，等著Facebook，等著這些能做大腦的公司，能夠在某一天將他們的技術(shù)開源。

如今，這些在短時(shí)間內(nèi)都實(shí)現(xiàn)了。

11月10日，谷歌發(fā)布全新人工智能系統(tǒng)TensorFlow，并宣布將完全開源；

11月16日，微軟宣布開源機(jī)器學(xué)習(xí)工具包“分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具（DMTK）”；

今日，IBM宣布開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)SystemML。

加上Facebook早在今年一月便已逐漸開源的一組基于Torch的深度學(xué)習(xí)工具，目前人工智能的幾大巨頭除了咱們的百度，均已將其機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)開源。不過相信在開源已成趨勢(shì)的情況下，百度開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)已可預(yù)見。

據(jù)IBM官方介紹，SystemML是靈活的，可伸縮機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 語(yǔ)言，使用Java編寫?？蓪?shí)現(xiàn)三大功能：(1) 可定制算法；(2) 多個(gè)執(zhí)行模式，包括單個(gè)，Hadoop 批量和 Spark 批量；(3) 自動(dòng)優(yōu)化。

SystemML的機(jī)器學(xué)習(xí)主要基于兩方面：

SystemML語(yǔ)言，聲明式機(jī)器學(xué)習(xí) (DML)。SystemML 包含線性代數(shù)原語(yǔ)，統(tǒng)計(jì)功能和 ML 指定結(jié)構(gòu)，可以更容易也更原生的表達(dá) ML 算法。算法通過 R 類型或者 Python 類型的語(yǔ)法進(jìn)行表達(dá)。DML 通過提供靈活的定制分析表達(dá)和獨(dú)立于底層輸入格式和物理數(shù)據(jù)表示的數(shù)據(jù)顯著提升數(shù)據(jù)科學(xué)的生產(chǎn)力。

其次，SystemML 提供自動(dòng)優(yōu)化功能，通過數(shù)據(jù)和集群特性保證高效和可伸縮。SystemML 可以在 MapReduce 或者 Spark 環(huán)境運(yùn)行。

IBM表示SystemML將會(huì)成為Apache孵化器的開源項(xiàng)目，將在明年6月完全開源。

無(wú)論是谷歌還是Facebook，亦或是IBM，他們之所以開源，是希望能夠加速在人工智能技術(shù)的部署，在人工智能發(fā)展日益重要的未來(lái)?yè)屨几嗟闹鲗?dǎo)權(quán)。而對(duì)于機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)，當(dāng)這么多巨頭將機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)開源后，還有什么理由做不好機(jī)器人。

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