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Ingeniero de IA de Facebook habla sobre aprendizaje profundo, nuevos lenguajes de programación y hardware para inteligencia artificial
El aprendizaje profundo en el futuro puede requerir un nuevo lenguaje de programación que sea más flexible y más fácil de trabajar que Python, según Yann LeCun, director de investigación de IA de Facebook, uno de los principales expertos en el campo de la inteligencia artificial en la actualidad. . ¿Por qué este experto predijo eso?
"Aún no está claro si es necesario crear un nuevo lenguaje de programación o no, pero es necesario cambiar la forma de pensar de un gran número de investigadores e ingenieros. Ingenieros en tecnología de la información, personas muy conservadoras en cuestiones relacionadas con la tecnología artificial. inteligencia. De hecho, ha habido una serie de proyectos en Google, Facebook y muchas otras compañías de tecnología para diseñar un nuevo lenguaje de programación, compilado de una manera que podría ser más eficiente para el aprendizaje profundo, pero no estoy seguro de si la comunidad hará lo mismo o no, porque todo el mundo simplemente quiere usar Python", compartió el Sr. Yann LeCun.
¿Desarrollar un nuevo lenguaje de programación es un enfoque razonable?
Según el reciente informe Octoverse de GitHub, Python es actualmente el lenguaje más utilizado por los desarrolladores que trabajan en proyectos de aprendizaje automático, y también contribuye al marco PyTorch de Facebook y TensorFlow de Google.
El Sr. Yann LeCun presentó un documento en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido (ISSCC) que tuvo lugar el 19 de febrero en San Francisco, donde conoció las últimas tendencias en el desarrollo del aprendizaje automático. En él, la primera parte del artículo cuenta las lecciones que Yann LeCun aprendió de Bell Labs, incluida su observación de que los investigadores de IA y los científicos informáticos a menudo tienden a unir herramientas de hardware y software.
Problemas de hardware
La inteligencia artificial tiene más de 50 años, tras medio siglo de formación y desarrollo, pero el actual aumento de la importancia y aplicación práctica de esta tecnología en los últimos tiempos ha tendido a disminuir, tendencia que está estrechamente ligada al crecimiento de la potencia informática. proporcionados por chips de computadora y componentes de hardware relacionados.
Yann LeCun había trabajado durante mucho tiempo en los Laboratorios Bell, desde los años 80, y era responsable del desarrollo de la IA en ConvNet (CNN), y llegó a la conclusión de que un mejor hardware contribuiría a crear mejores algoritmos y un mejor rendimiento.
A principios de la década de 2000, después de dejar los Laboratorios Bell y unirse a la Universidad de Nueva York, Yann LeCun trabajó con muchas otras luminarias en el campo de la IA, como Yoshua Bengio y Geoffrey Hinton, realizando investigaciones para revivir la relación, se centró en las redes neuronales y promovió la popularidad del aprendizaje profundo.
En los últimos años, los avances en hardware, como los Field-Programmable Gate Arrays, FPGA (un circuito integrado especial o un chip que se puede programar dentro de su alcance después de su fabricación), las Unidades de Procesamiento Tensoriales (TPU) de Google y el Procesamiento de Gráficos. Unidades (GPU): han desempeñado un papel importante en el crecimiento de la industria de la IA.
"Estos tipos de hardware tienen una gran influencia en la investigación que realizan las personas, por lo que la dirección de la IA en la próxima década también estará muy influenciada por el estado del desarrollo del hardware. . Por supuesto, los investigadores en informática no quieren estar sujetos a limitaciones de hardware, pero esa es la realidad".
Además, Yann LeCun también enfatizó que algunos fabricantes de hardware relacionados con la IA deberían considerar y hacer recomendaciones sobre el tipo de arquitectura necesaria en el futuro cercano, posiblemente en los próximos años, antes de la creciente escala de los sistemas de aprendizaje profundo. Además, existe la necesidad de que el hardware esté diseñado específicamente para el aprendizaje profundo, capaz de procesar a gran escala, en lugar de tener que procesar muchas muestras de entrenamiento para ejecutar una red neuronal. La economía del capital es el estándar actual.
“Por ejemplo, si solo ejecuta una imagen, no podrá explotar toda la potencia informática disponible en la GPU. Básicamente, estarás desperdiciando recursos, por lo que los desarrolladores también deberían pensar en formas más eficientes de entrenar redes neuronales”.
En el artículo, Yann LeCun también reiteró su creencia de que el autoaprendizaje supervisado desempeñará un papel clave en la promoción del desarrollo de la IA moderna. Él cree que los futuros sistemas de aprendizaje profundo se entrenarán en gran medida con autoaprendizaje supervisado, y se necesitará hardware moderno con mayor rendimiento para respaldar el autoaprendizaje supervisado.
El mes pasado, Yann LeCun también mantuvo un debate sobre la importancia del aprendizaje autosupervisado como parte de una historia sobre la predicción de las tendencias de la IA en 2019. El hardware que pueda manejar este aprendizaje autosupervisado será importante para Facebook, así como el aprendizaje autónomo. conducción, robótica y muchas otras formas de tecnología.
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