Facebook AI-ingenieur vertelt over deep learning, nieuwe programmeertalen en hardware voor kunstmatige intelligentie

Volgens de heer Yann LeCun, AI-onderzoeksdirecteur van Facebook, een van de toonaangevende experts op het gebied van kunstmatige intelligentie op dit moment, vereist deep learning in de toekomst mogelijk een nieuwe programmeertaal die flexibeler en gemakkelijker om mee te werken is dan Python. . Waarom voorspelde deze deskundige dat?

"Het is nog steeds niet duidelijk of er een nieuwe programmeertaal moet worden gemaakt of niet, maar dit is wel nodig om het denken van een groot aantal onderzoekers en ingenieurs te veranderen. Ingenieurs van informatietechnologie - mensen die zeer conservatief zijn in kwesties die verband houden met kunstmatige intelligentie." intelligentie. Er zijn zelfs een aantal projecten geweest bij Google, Facebook en vele andere technologiebedrijven in het ontwerpen van een nieuwe programmeertaal, samengesteld op een manier die efficiënter zou kunnen zijn voor diepgaande ontwikkeling, maar ik weet niet zeker of de gemeenschap zal dit voorbeeld volgen of niet, omdat iedereen gewoon Python wil gebruiken”, vertelde de heer Yann LeCun.

• Kunstmatige intelligentie kan met slechts enkele stukjes informatie al een heel artikel schrijven

Is het ontwikkelen van een nieuwe programmeertaal een redelijke aanpak?

Volgens het recente Octoverse-rapport van GitHub is Python momenteel de meest gebruikte taal door ontwikkelaars die aan machine learning-projecten werken, en draagt ​​het ook bij aan het PyTorch-framework van Facebook en TensorFlow van Google.

De heer Yann LeCun presenteerde een paper op de International Solid-State Circuits Conference (ISSCC) die op 19 februari in San Francisco plaatsvond, waarin hij leerde over de nieuwste trends in de ontwikkeling van machine learning. Daarin vertelt het eerste deel van het artikel over de lessen die Yann LeCun van Bell Labs heeft geleerd, waaronder zijn observatie dat AI-onderzoekers en computerwetenschappers vaak de neiging hebben om hardware- en softwaretools met elkaar te verbinden.

• Maakt kunstmatige intelligentie deel uit van de informatica?

Hardwareproblemen

Kunstmatige intelligentie is al meer dan vijftig jaar oud en heeft een halve eeuw aan vorming en ontwikkeling doorgebracht, maar de huidige toename van het belang en de praktische toepassing van deze technologie in de afgelopen tijd heeft de neiging af te nemen. De trend hangt nauw samen met de groei van de rekenkracht. geleverd door computerchips en gerelateerde hardwarecomponenten.

Yann LeCun werkte al lang bij Bell Labs, sinds de jaren tachtig, en was verantwoordelijk voor AI-ontwikkeling bij ConvNet (CNN), en hij kwam tot de conclusie dat betere hardware zou bijdragen aan het bedenken van betere algoritmen en betere prestaties.

In het begin van de jaren 2000, nadat hij Bell Labs had verlaten en naar de New York University was gegaan, werkte Yann LeCun samen met vele andere beroemdheden op het gebied van AI, zoals Yoshua Bengio en Geoffrey Hinton, waarbij hij onderzoek deed om de relatie nieuw leven in te blazen. populariteit van deep learning.

De afgelopen jaren zijn er ontwikkelingen op het gebied van hardware - zoals Field-Programmable Gate Arrays - FPGA (een speciaal geïntegreerd circuit of een chip die binnen zijn bereik kan worden geprogrammeerd nadat deze is vervaardigd), Tensor Processing Units (TPU's) van Google en Graphics Processing Eenheden (GPU's) - hebben een grote rol gespeeld in de groei van de AI-industrie.

“Dit soort hardware heeft een grote invloed op het onderzoek dat mensen doen, en dus zal de richting van AI in het komende decennium ook sterk worden beïnvloed door de stand van de hardware-ontwikkeling. Natuurlijk willen computerwetenschappers niet gebonden zijn aan hardwarebeperkingen, maar dat is de realiteit."

Daarnaast benadrukte de heer Yann LeCun ook dat sommige AI-gerelateerde hardwarefabrikanten moeten overwegen en aanbevelingen moeten doen over het type architectuur dat in de nabije toekomst, mogelijk in de komende jaren, nodig is, vóór de toenemende schaal van deep learning-systemen. Bovendien is er behoefte aan hardware die specifiek ontworpen is voor deep learning en die op grote schaal kan verwerken, in plaats van dat er veel trainingsvoorbeelden moeten worden verwerkt om een ​​neuraal netwerk te laten draaien. Kapitaaleconomie is de huidige standaard.

“Als je bijvoorbeeld maar één image draait, kun je niet alle rekenkracht benutten die beschikbaar is in de GPU. Je verspilt feitelijk middelen, dus ontwikkelaars moeten ook nadenken over efficiëntere manieren om neurale netwerken te trainen.”

• [Infographic] Toekomstige banen wanneer kunstmatige intelligentie geleidelijk de mens vervangt

In het artikel herhaalde de heer Yann LeCun ook zijn overtuiging dat begeleid zelfleren een sleutelrol zal spelen bij het bevorderen van de ontwikkeling van moderne AI. Hij is van mening dat toekomstige deep learning-systemen grotendeels zullen worden getraind met begeleid zelfleren, en dat er moderne hardware met hogere prestaties nodig zal zijn om begeleid zelfleren te ondersteunen.

Vorige maand hield de heer Yann LeCun ook een discussie over het belang van zelfgestuurd leren als onderdeel van een verhaal over het voorspellen van AI-trends in 2019. Hardware die dit aankan Zelfgestuurd leren zal belangrijk zijn voor Facebook, evenals autonoom leren. autorijden, robotica en vele andere vormen van technologie.