谷歌一直利用每年一度的I/O会议与庞大帝国的开发者建立联系。它宣布了新的工具和计划，撒了一点小的炒作，然后告诉那些看：选择我们，我们一起走远。不过，尽管在前几年，这条信息一直针对使用Android和Chrome（分别是全球最大的移动操作系统和网络浏览器）的程序员，但公司首席执行官Sundar Pichai昨日明确表示，公司希望主导的下一个平台可能更大：人工智能。

对谷歌来说，这不仅仅意味着使用人工智能来改进自己的产品(尽管它确实在这样做）。该公司希望世界各地的个人和小公司也加入进来。它希望在更广泛的人工智能生态系统中发挥影响力，并为此整合了一系列令人印象深刻的机器学习工具——从软件到服务器——这意味着你可以在不离开谷歌playpen的情况下从头开始构建人工智能产品。

这项服务的核心是谷歌的机器学习软件TensorFlow。对于构建人工智能工具，它就像命令行界面和现代桌面操作系统之间的区别；为用户提供一个可访问的框架来处理他们的算法。它最初是公司工程师设计和训练人工智能算法的内部工具，但在2015年，它作为开源软件提供给了任何人。从那时起，它就被人工智能社区所接受（它是代码库Github上最流行的软件），并被用于为从航空航天到生物工程等一系列行业创建定制工具。

机器学习设计工作室Samim.io的负责人Samim Winiger说：“现在几乎没有办法绕过TensorFlow。”我使用了很多开源学习库，但现在有一个重大的转变，就是使用TensorFlow。”

谷歌已采取战略举措，确保该软件得到广泛应用。例如，今年早些时候，它增加了对Keras的支持，Keras是另一个流行的深度学习框架。根据凯拉斯的创造者弗兰的计算çois Chollet（他自己现在是一名谷歌工程师）是截至2016年9月增长最快的深度学习框架，Keras排名第二。Winiger将两者的结合描述为“谷歌的经典故事以及他们是如何做到的。”他说：“这是另一种确保整个社区在他们的工具上趋同的方式。”

但TensorFlow之所以受欢迎，还有一个特别重要的原因：它擅长做什么。”英国在线超市Ocado的技术经理詹姆斯唐金（jamesdonkin）告诉《边缘报》（Verge）。他说，他的团队使用了一系列机器学习框架，为客户反馈分类等任务创建内部工具，但TensorFlow通常是一个很好的起点。”您可以轻松获得80%的好处，然后您可能会决定在使用相同工具的迭代过程中扩展模型。”

谷歌免费提供TensorFlow，但它很容易与公司的服务器连接，以提供数据存储或计算能力如果你使用TensorFlow库，就意味着你可以更容易地将（产品）推送到谷歌的云上，”Donkin说。）这家搜索巨头甚至已经创造了自己的AI专用芯片来支持这些操作，并在今年的I/O大会上公布了这种硬件的最新版本。而且，如果你想跳过一起构建自己的人工智能算法的任务，你可以从谷歌购买现成的组件，用于语音转录和对象识别等核心任务。

这些产品和服务本身并不一定能赚钱，但它们提供了其他更微妙的好处。它们为谷歌吸引人才，并帮助谷歌将内部软件打造成机器学习的标准。温尼格说，这些举措帮助谷歌“抢占了市场份额，使公司的名字成为机器学习的同义词。”

亚马逊、Facebook和微软等其他公司也提供自己的人工智能工具，但感觉卓越的是谷歌。威尼格认为，这在一定程度上要归功于公司塑造媒体叙事的能力，但也要归功于它为用户提供的强大支持。”（不同的人工智能框架）之间存在技术差异，但机器学习社区依靠社区支持和论坛生存，在这方面，谷歌正在取得胜利，”他告诉《边缘报》（The Verge）。

这种影响也不仅仅是抽象的：它会反馈到谷歌自己的产品中。例如，昨天，谷歌宣布Android的月活跃用户达到了惊人的20亿，为了保持该软件的优势，该公司正在用机器学习来磨练它。新增加的操作系统涵盖了从微小的调整（如更智能的文本选择）到大的新功能（如能识别所看内容的摄像头）。

但谷歌也没有忘记为社区提供服务，为了补充这些声明，谷歌推出了新工具，帮助开发者构建在移动设备上运行得更好的人工智能服务。其中包括一个名为TensorFlowLite的TensorFlow新版本，以及一个将与未来智能**芯片接口的API，这些芯片已经过优化，可以与AI软件配合使用。开发人员可以利用这些为Android设备**更好的机器学习产品。谷歌的人工智能帝国延伸得更远一些，谷歌从中获益。

更新时间：美国东部时间5月20日上午06:30：更新以澄清Ocado在建筑内部工具中使用TensorFlow的情况。