程序員們說說看：TensorFlow到底難不難學？

強化學習的進展速度遠遠低於深度學習。 雖然OpenAI Five和谷歌的AlphaGo等有值得注意的新聞突破，但實際情況下的強化學習實踐並未發生。

正如谷歌AI的團隊在這篇博文中提到的那樣，開發這類演算法需要大量的實驗而沒有任何明確的方向。 不幸的是，大多數現有的框架都沒有這種靈活性。 如果你在這個領域工作或研究過，你就知道重現現有方法有多困難（如果不是不可能的話）。

因此，為了幫助加速研究，並希望讓社區更多地參與強化學習，Google AI團隊開放了一個名為Dopamine的TensorFlow框架，旨在通過使其更靈活和可重複性來創建研究。 根據團隊的官方文檔，他們的設計原則是：

簡單的實驗：幫助新用戶運行基準實驗

靈活的開發：為新用戶提供新的創新想法

緊湊和可靠：為一些較舊和更流行的演算法提供實現

可重複：確保結果可重複

意識到新人們根據基準檢查結果的重要性，研究人員還發布了整個培訓數據。 它可用作Python pickle文件，JSON文件和用戶可以可視化每個訓練迭代的網站。

我們對此有所了解

請注意，DeepMind對多巴胺的研究與Google AI的這項工作無關。 雖然兩者都在很大程度上植根於強化學習，但Google AI通過公開採購的方式參與了整個社區。 它肯定有助於它以TensorFlow為基礎，這是深度學習社區中每個人都熟悉的框架。

強化學習可能是一個令人生畏的主題，但我鼓勵大家嘗試一下。 這個領域仍然具有潛力，並將在未來幾年取得很大進展。 這是一個很好的入門資源，您也可以參考我們的文章了解初學者。

如果你想更加了解TensorFlow，或者說想實踐一下人工智慧項目，谷歌的另一款工具或許可以幫到你，也就是谷歌的AIY Projects 項目。

在2017 年上半年，谷歌宣布了一個新的開源計劃--AIY Projects（AIY計劃），其目標是讓每個Maker（創客）都能DIY自己的 AI 人工智慧產品，讓更多人能學習、探索並體驗人工智慧。AIY 全稱是 Artificial Intelligence Yourself，顧名思義就是利用 AI 來進行的 DIY 功能套件。藉助 AIY 項目，創客可以利用人工智慧來實現更像人與人交流的人機交互。谷歌目前為 AIY Projects 推出了兩款硬體產品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。

AIY Vision Kit（視覺套件）是一套簡單的計算機視覺系統，可運行 3 種基於 TensorFlow 的類神經網路模型應用程序。

這次 AIY 計劃推出兩款新品，Edge TPU 是谷歌專用的 ASIC 晶元，專為在 Edge 運行 TensorFlow Lite ML 模型而設計, 用來處理 AI 預測部分。它的特點是比訓練模型的計算強度要小。而且 Edge TPU 還可以自己運行計算，不需要與多台強大計算機相連，因此應用程序可以更快、更可靠地工作。它們可以在感測器或網關設備中與標準晶元或微控制器共同處理 AI 工作。針對Edge TPU的新設備是：AIY Edge TPU Dev 開發板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆採用 Google 的 Edge TPU 晶元。

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