2015年，开源风潮带来了哪些影响和变化？开源Swift的代码意味着未来的开发者也可能会选择将它带到Windows和Android平台上。苹果曾表示，希望Swift在未来20年成为核心编程语言之一。要实现这一点，使其兼容所有主流桌面和移动平台将是关键。 开源成趋势 软件免费共享并不是一个新概念，早在80年代初就有一个叫RichardStallman的人开始提倡这个概念，虽然他说的是免费软件。LinusTorvalds从1991年开始开发Linux整个重要的操作系统，今天我们的日常生活基本上是建立在整个操作系统之上的。Google的Android操作系统和运行在Apple的iOS设备上的iOS都是基于Linux的。当你在手机上使用Twitter或Facebook之类的应用程序并下拉查看朋友的更新状态时，你实际上正在连接一个由数百个Linux盒子组成的巨大计算机数据中心。Linux是互联网的基础。 而在2015年，因为Apple、Google和ElonMusk的开源软件获得了关注。如今，无论是哪家公司或企业，即使是世界上最强大的科技公司，也开始免费分享其最新技术背后的代码。可以说，免费分享已经达到了前所未有的盛况。他们知道选择免费分享不仅会推动整个技术行业，也会推动他们自己。这是既利己又利他的选择，也是当今科技行业的基本运作方式。 GitHub的BrandonKeepers指出：“这不仅仅是一个拐点，而是一个引爆点。”与版本相比，可以说是天壤之别。最大的变化是苹果以前从未公开过他们的代码，确保他们的语言只支持苹果设备，现在随着Swift的开源，苹果的语言可以支持所有设备，包括运行Linux、Android和MicrosoftWindows的设备系统。 对！今天的苹果让他们的编程语言支持所有设备，甚至竞争对手的设备也不再被他们排斥。但这也是必然趋势。随着开源软件的发展和扩展，现代世界已不再像90年代微软Windows蓬勃发展的世界，不再依赖于单一的计算平台。如果Apple想要与时俱进，他们必须确保他们所有的编码工具都能无缝支持任何平台。这是因为典型的软件开发人员必须为全球所有用户使用的平台进行开发。如果苹果的工具支持自己的平台，开发者选择使用苹果编码工具的可能性就会小很多。 是不是觉得这个理由不太有说服力？当Microsoft在2014年晚些时候选择开源.NET时，他们就是出于这个原因。多年来，.NET只支持开发人员开发支持Windows平台的软件。今天，开源的.NET被更多的开发者所拥有，软件社区使用这个工具来开发同时支持微软Windows平台和苹果操作系统的软件。 人工智能开源 今年，谷歌也选择了开源TensorFlow。TensorFlow是谷歌人工智能服务背后的软件引擎，谷歌的图像和语音识别以及语言翻译工具均基于此。在过去的15年里，谷歌开发了一系列数据中心技术，使自己成为互联网行业最强大的公司之一。这些技术使Google的在线服务能够即时处理来自全球数十亿用户的请求，无论这些用户位于世界何处。一般情况下，谷歌也会选择“珍藏”这些技术，让它们只为自己所用，竞争对手无计可施。即便模仿谷歌，也只得其形而不得其神。但从TensorFlow开始，谷歌改变了他们的方向，免费分享了他们帝国的核心内容。 为什么？因为谷歌知道人工智能对他们的未来意味着什么，他们知道选择共享软件意味着他们的发展和进步会更快。世界上有多少聪明睿智的人被谷歌收为麾下，但他们也知道自己不可能把全世界聪明的人都变成自己的员工。来自其他公司的人才将能够帮助改进它，而谷歌将能够从中受益。而这也是发现人才的捷径。从某种意义上说，TensorFlow开源可以帮助谷歌培养出世界上最聪明的演员，并为他们所用。 当然，谷歌不会泄露所有的秘密。在TensorFlow中，它们也有未公开的部分。此外，他们还没有公开对人工智能服务至关重要的海量数据。但他们发布的代码足以让他们和行业利用，最终可能会产生很大的影响。 ElonMusk开源 ElonMusk在这方面更进了一步。12月中旬，他与YCombinator负责人SamAltman正式启动了一个非盈利的人工智能项目——OpenAI。作为一个非盈利的人工智能项目，OpenAI的使命是“推动数字智能的发展，同时不受财务回报的限制，造福全人类”。 OpenAI目前已获得超过10亿美元的投资承诺，包括SamAltman、ElonMusk、PayPal联合创始人PeterThiel、LinkedIn联合创始人ReidHoffman、AWS、Infosys和YCResearch。OpenAI的研究总监是前谷歌研究科学家IlyaSutskever，首席技术官是支付公司Stripe的前首席技术官GregBrockman，共有7位顶级研究专家加入了OpenAI。 推出这个项目的目的是为了把最新的人工智能技术分享给大家，避免出现一家一家独大的局面。现在预测OpenAI的未来还为时过早。但如果我们在2015年学到了一件事，那就是我们不能低估开源带来的影响和变化。
