中国下一代AI开源框架：国际、创新、实用和长期主义-648_下一代ai最重要特点

 

 

道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。目前国内外的AI开源框架领域，以TensorFlow、PyTorch、MindSpore等为代表，正处于一种群雄林立、七国八制的状态，但也增加了AI应用的平台移植成本，所以 TensorLayer的问世难能可贵，它基于各个主流的开源框架，提供了一个统一的AI算法模型接口，不仅稳定了AI应用层，也促进了各开源框架的良序竞争。同时令人称道的是，TensorLayer 也是AI领域为数不多的、由中国学者主导研发并获得国际认可的开源项目，它还曾经获得了ACM Multimedia 2017年度最佳开源软件奖。 
鉴于中国AI开源框架实力，整体尚处于一种相对薄弱的状态，那么对于正蓄势待发、投身于AI 开源项目的学者或从业者们来说，TensorLayer 有哪些值得学习的经验呢？为此，我们采访了TensorLayer的项目发起人董豪以及核心开发骨干麦络。 
董豪，北京大学前沿计算研究中心助理教授，英国帝国理工学院博士。研究方向是生成模型。 麦络，爱丁堡大学信息学院助理教授。研究方向是计算机系统，机器学习和大数据。 通过董豪和麦络抽丝剥茧般的独到解析，笔者发现：在AI框架领域，生态建设越来越重要，个人靠一套代码打天下的英雄主义时代已经过去，其背后是人工智能潮流正奔着技术和产业融合的方向滚滚向前；对于下一代AI开源框架，它的成功将是团队合作、国际视野、技术创新、市场落地和持之以恒的综合结果。 下面，是董豪和麦络在访谈中的精彩观点。
整理：智源社区 常政

 

一、TenorLayer：寻找学术界和工业界AI应用的平衡点

 智源社区：TensorLayer曾经获得了ACM Multimedia 2017年度最佳开源软件奖，截止目前为止已经有280k下载量，Star超 6k，相关官方项目Star超10k，你觉得它获得成功和公众关注的主要原因是什么？你自己如何定位它的意义和价值？ 董豪：TensorLayer能走到现在的一个重要原因，是早在2016年我们就开始做了。当时TensorFlow并不那么好用，需要靠Keras库等来给它做一些支撑。但Keras是属于高度封装的一个库，而我们在做量化网络的时候需要对底层做一点定制化，所以完全无从下手。所以我们最后通过研发TensorLayer，做了简化，让大家在制定Layer时变得非常简单。 我们对自己的定位是面向学术界和工业界，学术界讲究的是更加透明化的编程方式，工业界追求简洁的编程方式，所以这里面需要找到一个平衡点。首先，在学术界的一个优势，便是不用象企业那样更新一个软件版本需要制定计划，今天突然得到一篇论文，可以很快地实现、迭代更新上面的算法模型，并分享给其他人使用；这样带来另外一个好处，便是工业界也可以通过我们的库发现他们没有的一些Layer，从而能够很好地促成学术界的新进展在工业界的使用。另外一方面，是在抽象设计上，对于定制化的东西要简单，同时写出来的代码，要方便大家容易看懂。 麦络：我补充两个点。我们在研发TensorLayer的时候，深度学习的开发者主要有两个选择：TensorFlow或者 Keras。 早期的TensorFlow提供很多底层的API（例如session和graph），足够灵活但是难以上手。另一方面，Keras提供高层次API，简单上手，但是难以对模型和训练过程做定制。非常多的像董豪和我这样的AI研发人员在寻找一个兼顾灵活性和高层次抽象的库，从而帮助我们快速实现新型AI模型。因此我们设计了TensorLayer，并将这种抽象且灵活的哲学贯穿其中。 此外，TensorLayer还提供了很多前沿的算法复现。比如董豪在里面实现了近一、两个月才提出来的算法复现，而Keras注重的是经典算法复现，未必很前沿，这也使得TensorLayer的第一批用户很多来自顶尖大学的PhD。这样，TensorLayer 的生态也就慢慢建立起来了。

 

 

道翰天琼认知智能未来机器人接口API简介介绍

• 认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
  认知智能CI机器人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产品。认知智能机器人是依托道翰天琼10年研发的认知智能CI体系为核心而打造的认知智能机器人大脑，是全球第一个认知智能机器人大脑。具有突破性，创新性，领航性。是新一代智能认知智能的最好的产品支撑。 认知智能机器人技术体系更加先进，更加智能，是新一代智能，认知智能领域世界范围内唯一的认知智能机器人。 认知智能机器人是新时代的产物，是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能认知智能最核心的优势。和人工智能机器人大脑相比，优势非常明显。智能度高，客户粘性大，客户满意度高，易于推广和传播等核心特点。 依托认知智能机器人平台提供的机器人大脑服务，可以赋能各个行业，各个领域的智能设备，各类需要人机互动的领域等。认知智能机器人平台网址：www.weilaitec.com，www.citec.top。欢迎注册使用，走进更智能机器人世界。
  认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面： 第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。 第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。 第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。

道翰天琼CiGril机器人API

道翰天琼CiGril认知智能机器人API用户需要按步骤获取基本信息：

1. 在平台注册账号
2. 登录平台，进入后台管理页面，创建应用，然后查看应用，查看应用相关信息。
3. 在应用信息页面，找到appid,appkey秘钥等信息，然后写接口代码接入机器人应用。

开始接入

请求地址：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr

请求方式：post

请求参数：

 

接口连接示例：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552

注意事项：参数名称都要小写，五个参数不能遗漏，参数名称都要写对，且各个参数的值不能为空字符串。否则无法请求成功。userid,appid,key三个参数要到平台注册登录创建应用之后，然后查看应用详情就可以看到。userid就是平台注册账号。

示例代码JAVA：

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class apitest {

    /**
     * Get请求，获得返回数据
     * @param urlStr
     * @return
     */
    private static String opUrl(String urlStr)
    {        
        URL url = null;
        HttpURLConnection conn = null;
        InputStream is = null;
        ByteArrayOutputStream baos = null;
        try
        {
            url = new URL(urlStr);
            conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            conn.setReadTimeout(5 * 10000);
            conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
            conn.setRequestMethod("POST");
            if (conn.getResponseCode() == 200)
            {
                is = conn.getInputStream();
                baos = new ByteArrayOutputStream();
                int len = -1;
                byte[] buf = new byte[128];

                while ((len = is.read(buf)) != -1)
                {
                    baos.write(buf, 0, len);
                }
                baos.flush();
                String result = baos.toString();
                return result;
            } else
            {
                throw new Exception("服务器连接错误！");
            }

        } catch (Exception e)
        {
            e.printStackTrace();
        } finally
        {
            try
            {
                if (is != null)
                    is.close();
            } catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }

            try
            {
                if (baos != null)
                    baos.close();
            } catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
            conn.disconnect();
        }
        return "";
    }
    
    
    public static void main(String args []){        
            //msg参数就是传输过去的对话内容。            
            System.out.println(opUrl("http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552"));
            
    }
}