Le groupe de travail ChatGPT sera créé par l’Europe
L'organisme qui rassemble les organismes nationaux de surveillance de la vie privée en Europe a annoncé jeudi avoir créé un groupe de travail dédié à ChatGPT.
Lingénieur IA de Facebook parle de lapprentissage profond, des nouveaux langages de programmation et du matériel pour lintelligence artificielle
À l'avenir, l'apprentissage profond pourrait nécessiter un nouveau langage de programmation plus flexible et plus facile à utiliser que Python, selon M. Yann LeCun, directeur de la recherche en IA de Facebook, l'un des principaux experts actuels dans le domaine de l'intelligence artificielle. . Pourquoi cet expert a-t-il prédit cela ?
"Il n'est toujours pas clair si un nouveau langage de programmation doit être créé ou non, mais cela est nécessaire pour changer la pensée d'un grand nombre de chercheurs et d'ingénieurs. Les ingénieurs en technologies de l'information sont des personnes très conservatrices sur les questions liées aux technologies artificielles. intelligence. En fait, il y a eu un certain nombre de projets chez Google, Facebook et de nombreuses autres entreprises technologiques pour concevoir un nouveau langage de programmation, compilé d'une manière qui pourrait être plus efficace pour l'apprentissage en profondeur, mais je ne suis pas sûr que la communauté suivra ou non, car tout le monde veut juste utiliser Python", a partagé M. Yann LeCun.
Le développement d'un nouveau langage de programmation est-il une approche raisonnable ?
Selon le récent rapport Octoverse de GitHub, Python est actuellement le langage le plus couramment utilisé par les développeurs travaillant sur des projets d'apprentissage automatique, et il contribue également au framework PyTorch de Facebook et à TensorFlow de Google.
M. Yann LeCun a présenté une communication lors de la Conférence internationale sur les circuits à semi-conducteurs (ISSCC) qui a lieu le 19 février à San Francisco, afin de découvrir les dernières tendances en matière de développement de l'apprentissage automatique. La première partie de l'article y raconte les leçons que Yann LeCun a tirées des Bell Labs, notamment son observation selon laquelle les chercheurs en IA et les informaticiens ont souvent tendance à relier les outils matériels et logiciels.
Problèmes matériels
L'intelligence artificielle a plus de 50 ans, après avoir passé un demi-siècle de formation et de développement, mais l'augmentation actuelle de l'importance et de l'application pratique de cette technologie a eu tendance à diminuer ces derniers temps. Cette tendance est étroitement liée à la croissance de la puissance de calcul. fournis par des puces informatiques et des composants matériels associés.
Yann LeCun a longtemps travaillé aux Bell Labs, depuis les années 1980, et était responsable du développement de l'IA chez ConvNet (CNN), et il est arrivé à la conclusion qu'un meilleur matériel contribuerait à proposer de meilleurs algorithmes et de meilleures performances.
Au début des années 2000, après avoir quitté les Bell Labs et rejoint l'Université de New York, Yann LeCun a travaillé avec de nombreuses autres sommités dans le domaine de l'IA, comme Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton, menant des recherches pour relancer la relation centrée sur les réseaux de neurones et promouvant la popularité de l’apprentissage profond.
Ces dernières années, les progrès du matériel - tels que les réseaux de portes programmables sur site - FPGA (un circuit intégré spécial ou une puce qui peut être programmée dans son cadre après sa fabrication), les unités de traitement tensoriel (TPU) de Google et le traitement graphique Les unités (GPU) - ont joué un rôle important dans la croissance de l'industrie de l'IA.
« Ces types de matériel ont une grande influence sur la recherche menée par les gens, et donc l’orientation de l’IA au cours de la prochaine décennie sera également grandement influencée par l’état du développement du matériel. Bien entendu, les chercheurs en informatique ne veulent pas être liés par des limitations matérielles, mais c'est la réalité. »
En outre, M. Yann LeCun a également souligné que certains fabricants de matériel lié à l'IA devraient réfléchir et formuler des recommandations sur le type d'architecture nécessaire dans un avenir proche, peut-être dans les prochaines années, avant l'ampleur croissante des systèmes d'apprentissage profond. En outre, il est nécessaire que le matériel soit conçu spécifiquement pour l'apprentissage profond, capable de traiter à grande échelle, au lieu de devoir traiter de nombreux échantillons de formation pour faire fonctionner un réseau neuronal. L'économie du capital est la norme actuelle.
« Par exemple, si vous n'exécutez qu'une seule image, vous ne pourrez pas exploiter toute la puissance de calcul disponible dans le GPU. Vous gaspillerez essentiellement des ressources, les développeurs devraient donc également réfléchir à des moyens plus efficaces de former les réseaux de neurones.
Dans l'article, M. Yann LeCun réitère également sa conviction que l'auto-apprentissage supervisé jouera un rôle clé dans la promotion du développement de l'IA moderne. Il estime que les futurs systèmes d'apprentissage en profondeur seront en grande partie formés avec un auto-apprentissage supervisé, et qu'un matériel moderne plus performant sera nécessaire pour prendre en charge l'auto-apprentissage supervisé.
Le mois dernier, M. Yann LeCun a également tenu une discussion sur l'importance de l'apprentissage auto-supervisé dans le cadre d'un article sur la prévision des tendances de l'IA en 2019. Le matériel capable de gérer cet apprentissage auto-supervisé sera important pour Facebook, ainsi que l'apprentissage autonome. la conduite automobile, la robotique et bien d’autres formes de technologie.
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