作者：岑峰

概要：近日，Tesla AI总监Andrej Karpathy发表了一篇关于“Software 2.0”的文章，该文章引发了对未来神经网络的编程方式的更深入探讨，本文就是其中之一。

近日，Tesla AI总监Andrej Karpathy发表了一篇关于“Software 2.0”的文章（Andrej Karpathy发文谈神经网络：这不仅仅是分类器，这是一种新的软件开发思想），该文章引发了对未来神经网络的编程方式的更深入探讨，本文就是其中之一。在Software 2.0的基础上，本文作者Uri Yerushalmi还借用了南京大学周志华教授在2016年提出的“学件”（Learnware）的概念，并更详细地讲述了他眼中的“学件”和软件的区别。

本文作者Uri Yerushalmi为AI社区Dopamind的创始人， 2008年于以色列Bar-llan University获得计算机和神经科学博士学位。以下是文章全文：

本周，我阅读了Andrej Karpathy的“Software 2.0”，他分析了新软件“Software 2.0”与旧软件“Software 1.0”之间的区别。 我和Karpathy有一个非常类似的结论，我们来看看这种新型软件的兴起如何影响软件行业和市场。

软件vs学件

以下是旧软件和Karpathy的帖子中描述的新的适应性软件之间的一些主要区别，我将其称为“学件”（AI科技评论注：“学件”（Learnware）的概念最早由南京大学教授周志华2016年提出，是一种包含模型和模型描述模型规约的机器学习应用模型，这些模型可以以共享或定价的方式放在某一个地方，当有新的用户想做自己的应用的时候，可以先去市场上看看有没有可以使用的模型，从而可以部分重用别人的结果而不需要重新开始）。 

软件与学件的差异

“学件”将给软件市场带来什么变化？

您可能已经注意到软件市场开始发生变化，尽管这些变化并不明显。

协作处理和服务导向

在软件中，我们习惯通过库和API（应用程序编程接口）进行相互协作。每个接口的任务都需要定义好，用户通常很清楚在调用接口时做了什么、以及如何做。

举个例子，想象两个没有菜单、按顾客指示烹饪的餐馆：

第一家餐厅叫“旧软件类型”：客人需要准确地给予指示他们想要的餐点该如何烹饪。他们必须出示详细的食谱，以确保他们获得正确的食物。

第二家餐厅叫“学件”，客人会提出更多的抽象要求，比如“我很伤心，给我一些能让我开心的东西”，厨师能够当场创造出最佳的餐点。

很显然，第一家餐厅的一些顾客宁愿避免编写食谱的麻烦而改为在家做饭，对不对？但在第二家餐厅，顾客就算想自己编食谱，臣妾也做不到啊啊啊。

这样的底线通常会导致API用户采取“我最了解我所需要的，所以我会自己编程”的方法（这通常是错误的事情，但这又是另一个故事了）。在学件中，“我会自己做”的方法更加不合理，因为通过简单地定义用户需要什么（例如“在图片中找到一只猫”），开发人员仍然没有接近最终的解决方案。

由于这种巨大差异的客观存在，我认为在不久的将来会有越来越多的协作处理工具和平台出现。

主要影响因素见上表中的F、G、H项

“学件”的应用领域

我们可以将大多数使用软件2.0的方法的商业应用归入“学件”的范畴。这些新应用包括基于视觉和语音识别，视觉生成，语音合成，机器人技术，游戏，翻译，决策等。

主要影响因素见上表中的A项

人才市场

显然，“学件”将大大改变就业的市场格局。无论企业如何设计将知识或数据“喂”给“学件”的工作岗位（如程序员，数据科学家，定量分析），“学件”的培训会越来越普遍和越来越简单，使用这一新软件所需的技能将会发生进化。我预计未来对于开发人员角色的需求将与旧软件程序员完全不同。

主要影响因素见上表中的B、C、D项

“喂知识/数据”的技巧

作为一名软件开发人员，您可以使用C ++，Java或Python等语言将知识编程到软件中。目前，编写和训练“学件”使用相同的技术，然而，常规的软件编程语言视为了能够最好地描述，管理和维护各种指令集而设计的，但在“学件”中，编程知识的关键在于准确地描述最佳的数据流图。因此，我不确定使用旧的编程语言是开发“学件”的最佳方法。

主要影响因素见上表中的C、D项

用于构建学习软件的软件库

近几年来，我们已经看到了这些新的软件库：Tensorflow，Pytorch，Keras，Theano，MXNet ...

主要影响因素见上表中的B、C、D项

专用硬件

在具有大型指令集的旧式软件中，引入新硬件需要对编译和代码级别进行调整。相反，在“学件”中，新硬件的使用更加透明。 对“学件”适用的专用硬件的竞赛已经打响，目前NVidia处于领先地位。

主要影响因素见上表中的B、E项

查看黑盒的工具

为了更好地进行开发，我们需要用于查看“学件”的黑盒的工具。如果我们了解每个“学件”如何做出决策，我们可能会更好地训练它。此外，从社会的角度看也更容易获得认可（例如，欧盟成员国预计通过新的立法，规定如果AI的决定出现不公平或随意性，AI的决定可能会被推翻，而在“通用数据保护条例”（GDPR）的早期草案也从法律上规定了所谓的“解释权”）。

主要影响因素见上表中的H项