Facebook AIエンジニアがディープラーニング、新しいプログラミング言語、人工知能用ハードウェアについて語る

Facebook AIエンジニアがディープラーニング、新しいプログラミング言語、人工知能用ハードウェアについて語る

現時点で人工知能分野の第一人者であるフェイスブックのAI研究ディレクター、ヤン・ルカン氏によると、将来のディープラーニングには、Pythonよりも柔軟で扱いやすい新しいプログラミング言語が必要になる可能性があるという。 。なぜこの専門家はそれを予測したのでしょうか?

「新しいプログラミング言語を作成する必要があるかどうかはまだ明らかではありませんが、これは多くの研究者やエンジニアの考え方を変えるために必要です。情報技術エンジニア - 人工言語に関する問題に対して非常に保守的な人々知能。実際、Google、Facebook、その他多くのテクノロジー企業では、深い開発学習をより効率的に行える方法でコンパイルされた新しいプログラミング言語を設計するプロジェクトが数多く行われていますが、コミュニティがそうであるかどうかはわかりません。誰もが Python を使いたいだけなので、追随するかどうかは別だ」と Yann LeCun 氏は語った。

Facebook AIエンジニアがディープラーニング、新しいプログラミング言語、人工知能用ハードウェアについて語る

新しいプログラミング言語を開発することは合理的なアプローチでしょうか?

GitHub の最近の Octoverse レポートによると、Python は現在、機械学習プロジェクトに取り組む開発者によって最も一般的に使用されている言語であり、Facebook の PyTorch フレームワークや Google の TensorFlow にも貢献しています。

Yann LeCun氏は、2月19日にサンフランシスコで開催された国際ソリッドステート回路会議(ISSCC)で論文を発表し、機械学習開発の最新トレンドについて学びました。その記事の最初の部分では、ヤン・ルカン氏がベル研究所から学んだ教訓について語られており、その中には、AI研究者やコンピューター科学者はしばしばハードウェアとソフトウェアのツールを結びつける方向に向かう傾向があるという彼の観察も含まれている。

ハードウェアの問題

人工知能は50年以上の歴史があり、半世紀をかけて形成・開発されてきましたが、近年ではその重要性の高まりや実用化は減少傾向にあり、その傾向は計算能力の向上と密接に関係しています。コンピュータチップおよび関連ハードウェアコンポーネントによって提供されます。

Yann LeCun 氏は、1980 年代からベル研究所で長く働き、ConvNet (CNN) で AI 開発を担当していました。そして、より良いハードウェアがより良いアルゴリズムとより良いパフォーマンスを生み出すのに貢献するという結論に達しました。

Facebook AIエンジニアがディープラーニング、新しいプログラミング言語、人工知能用ハードウェアについて語る

2000 年代初頭、ベル研究所を退職してニューヨーク大学に入学した後、ヤン ルカン氏はヨシュア ベンジオ氏やジェフリー ヒントン氏など、AI 分野の他の多くの著名人と協力し、関係を復活させるための研究を実施しました。ニューラル ネットワークに焦点を当て、ディープラーニングの人気。

近年、フィールド プログラマブル ゲート アレイ、FPGA (製造後にその範囲内でプログラムできる特別な集積回路またはチップ)、Google のテンソル プロセッシング ユニット (TPU)、およびグラフィックス処理などのハードウェアの進歩が見られます。ユニット (GPU) - AI 業界の成長に大きな役割を果たしてきました。

「これらの種類のハードウェアは人々が行っている研究に大きな影響を与えるため、今後 10 年の AI の方向性もハードウェアの開発状況に大きく影響されるでしょう。もちろんコンピューター サイエンスの研究者はハードウェアの制限に束縛されることを望んでいませんが、それが現実です。」

さらに、Yann LeCun氏は、一部のAI関連ハードウェアメーカーは、ディープラーニングシステムの規模が拡大する前に、近い将来、おそらく数年以内に必要なアーキテクチャのタイプを検討し、推奨する必要があると強調した。さらに、ニューラル ネットワークを実行するために多くのトレーニング サンプルを処理する必要がなく、大規模な処理が可能なディープ ラーニング専用に設計されたハードウェアが必要です。資本経済学が現在の標準です。

「たとえば、単一のイメージだけを実行する場合、GPU で利用可能なすべてのコンピューティング能力を活用することはできません。基本的にリソースを無駄にすることになるので、開発者はニューラル ネットワークをトレーニングするためのより効率的な方法についても考える必要があります。」

Facebook AIエンジニアがディープラーニング、新しいプログラミング言語、人工知能用ハードウェアについて語る

記事の中でヤン・ルカン氏はまた、現代のAIの開発を促進する上で教師あり自己学習が重要な役割を果たすだろうという自身の信念を繰り返し述べた。同氏は、将来の深層学習システムは主に教師あり自己学習でトレーニングされるようになり、教師あり自己学習をサポートするにはより高性能な最新のハードウェアが必要になると考えています。

先月、ヤン・ルカン氏も、2019年のAIトレンド予測に関するストーリーの一環として、自己教師あり学習の重要性についてディスカッションを行いました。この自己教師あり学習を処理できるハードウェアは、Facebookにとっても自律型学習にとっても重要になります。運転、ロボット工学、その他多くの形式のテクノロジー。


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