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Facebook-KI-Ingenieur spricht über Deep Learning, neue Programmiersprachen und Hardware für künstliche Intelligenz
Laut Yann LeCun, Facebooks KI-Forschungsdirektor, einem der derzeit führenden Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, könnte Deep Learning in der Zukunft eine neue Programmiersprache erfordern, die flexibler und einfacher zu handhaben ist als Python . Warum hat dieser Experte das vorhergesagt?
„Es ist immer noch nicht klar, ob eine neue Programmiersprache geschaffen werden muss oder nicht, aber dies ist notwendig, um das Denken einer großen Zahl von Forschern und Ingenieuren zu ändern. Ingenieure der Informationstechnologie – Menschen, die in Fragen der künstlichen Intelligenz sehr konservativ sind.“ Intelligenz. Tatsächlich gab es bei Google, Facebook und vielen anderen Technologieunternehmen eine Reihe von Projekten zum Entwerfen einer neuen Programmiersprache, die auf eine Weise kompiliert wurde, die für tiefgreifendes Lernen effizienter sein könnte, aber ich bin mir nicht sicher, ob die Community wird diesem Beispiel folgen oder nicht, denn jeder möchte einfach Python verwenden“, teilte Herr Yann LeCun mit.
Ist die Entwicklung einer neuen Programmiersprache ein vernünftiger Ansatz?
Laut dem aktuellen Octoverse-Bericht von GitHub ist Python derzeit die am häufigsten verwendete Sprache von Entwicklern, die an maschinellen Lernprojekten arbeiten, und trägt auch zum PyTorch-Framework von Facebook und TensorFlow von Google bei
Herr Yann LeCun hielt einen Vortrag auf der International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), die am 19. Februar in San Francisco stattfand, und informierte sich über die neuesten Trends in der Entwicklung maschinellen Lernens. Darin erzählt der erste Teil des Artikels von den Lehren, die Yann LeCun von Bell Labs gezogen hat, einschließlich seiner Beobachtung, dass KI-Forscher und Informatiker oft dazu neigen, Hardware- und Software-Tools miteinander zu verknüpfen.
Hardwareprobleme
Künstliche Intelligenz ist mehr als 50 Jahre alt und hat ein halbes Jahrhundert der Entstehung und Entwicklung hinter sich, doch der aktuelle Anstieg der Bedeutung und praktischen Anwendung dieser Technologie in jüngster Zeit nimmt tendenziell ab. Der Trend ist eng mit dem Wachstum der Rechenleistung verbunden bereitgestellt durch Computerchips und zugehörige Hardwarekomponenten.
Yann LeCun hatte seit den 1980er Jahren lange Zeit bei Bell Labs gearbeitet und war für die KI-Entwicklung bei ConvNet (CNN) verantwortlich. Er kam zu dem Schluss, dass bessere Hardware dazu beitragen würde, bessere Algorithmen und eine bessere Leistung zu entwickeln.
In den frühen 2000er Jahren, nachdem Yann LeCun die Bell Labs verlassen und sich der New York University angeschlossen hatte, arbeitete er mit vielen anderen Koryphäen auf dem Gebiet der KI zusammen, wie Yoshua Bengio und Geoffrey Hinton, und forschte, um die Beziehung wiederzubeleben. Er konzentrierte sich auf neuronale Netze und förderte die Popularität von Deep Learning.
In den letzten Jahren gab es Fortschritte in der Hardware – wie etwa feldprogrammierbare Gate-Arrays – FPGA (ein spezieller integrierter Schaltkreis oder ein Chip, der nach seiner Herstellung innerhalb seines Umfangs programmiert werden kann), Tensor Processing Units (TPUs) von Google und Grafikverarbeitung Einheiten (GPUs) – haben eine große Rolle beim Wachstum der KI-Branche gespielt.
„Diese Arten von Hardware haben einen großen Einfluss auf die Forschung, die Menschen betreiben, und daher wird die Richtung der KI im nächsten Jahrzehnt auch stark vom Stand der Hardware-Entwicklung beeinflusst.“ Natürlich wollen sich Informatiker nicht an Hardware-Einschränkungen binden, aber das ist die Realität.“
Darüber hinaus betonte Herr Yann LeCun auch, dass einige Hersteller von KI-bezogener Hardware die Art der Architektur in Betracht ziehen und Empfehlungen dazu abgeben sollten, die in naher Zukunft, möglicherweise in den nächsten Jahren, vor dem zunehmenden Umfang von Deep-Learning-Systemen benötigt werden. Darüber hinaus besteht Bedarf an Hardware, die speziell für Deep Learning konzipiert ist und in großem Umfang verarbeiten kann, anstatt viele Trainingsbeispiele verarbeiten zu müssen, um ein neuronales Netzwerk zu betreiben. Kapitalökonomie ist der aktuelle Standard.
„Wenn Sie beispielsweise nur ein einziges Bild ausführen, können Sie nicht die gesamte in der GPU verfügbare Rechenleistung ausnutzen. Sie werden im Wesentlichen Ressourcen verschwenden, daher sollten Entwickler auch über effizientere Möglichkeiten zum Training neuronaler Netze nachdenken.“
In dem Artikel bekräftigte Herr Yann LeCun auch seine Überzeugung, dass überwachtes Selbstlernen eine Schlüsselrolle bei der Förderung der Entwicklung moderner KI spielen wird. Er glaubt, dass künftige Deep-Learning-Systeme weitgehend mit überwachtem Selbstlernen trainiert werden und moderne Hardware mit höherer Leistung erforderlich sein wird, um überwachtes Selbstlernen zu unterstützen. so nah.
Letzten Monat hielt Herr Yann LeCun auch eine Diskussion über die Bedeutung des selbstüberwachten Lernens im Rahmen einer Geschichte über die Vorhersage von KI-Trends im Jahr 2019. Hardware, die damit umgehen kann, wird sowohl für Facebook als auch für autonomes Lernen wichtig sein Fahren, Robotik und viele andere Formen der Technologie.
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