Facebook AI mühendisi, yapay zekaya yönelik derin öğrenme, yeni programlama dilleri ve donanımlardan bahsediyor

Facebook'un yapay zeka araştırma direktörü Bay Yann LeCun'a göre gelecekte derin öğrenme, Python'dan daha esnek ve kullanımı daha kolay yeni bir programlama dili gerektirebilir. . Bu uzman bunu neden tahmin etti?

"Yeni bir programlama dilinin oluşturulmasının gerekip gerekmediği henüz belli değil, ancak çok sayıda araştırmacı ve mühendisin düşüncesini değiştirmek için bu gerekli. Bilgi teknolojisi mühendisleri - yapay programlamayla ilgili konularda çok muhafazakar insanlar istihbarat. Aslında Google'da, Facebook'ta ve diğer birçok teknoloji şirketinde, derin öğrenme için daha verimli olabilecek şekilde derlenmiş yeni bir programlama dili tasarlama konusunda bir dizi proje vardı, ancak topluluğun bunu yapıp yapmadığından emin değilim. Bay Yann LeCun, "Herkes Python'u kullanmak istediği için bunu takip edecek ya da etmeyecektir" dedi.

• Yapay zeka zaten sadece birkaç parça bilgiden bir makalenin tamamını yazabiliyor

Yeni bir programlama dili geliştirmek makul bir yaklaşım mıdır?

GitHub'un son Octoverse raporuna göre Python şu anda makine öğrenimi projelerinde çalışan geliştiriciler tarafından en yaygın kullanılan dildir ve aynı zamanda Facebook'un PyTorch çerçevesine ve Google'ın TensorFlow'una da katkıda bulunmaktadır.

Bay Yann LeCun, 19 Şubat'ta San Francisco'da düzenlenen Uluslararası Katı Hal Devreleri Konferansı'nda (ISSCC) makine öğrenimi geliştirmedeki en son trendleri öğrenen bir bildiri sundu. Makalenin ilk bölümünde, Yann LeCun'un Bell Laboratuvarlarından öğrendiği dersler anlatılıyor; buna yapay zeka araştırmacıları ve bilgisayar bilimcilerinin genellikle Yönergeleri donanım ve yazılım araçlarını birbirine bağlama eğiliminde olduğu yönündeki gözlemi de dahil.

• Yapay Zeka Bilgisayar Biliminin bir parçası mı?

Donanım sorunları

Yapay zeka 50 yıldan daha eskidir ve yarım asırlık bir oluşum ve gelişim süreci geçirmiştir, ancak son zamanlarda bu teknolojinin önemi ve pratik uygulamasındaki mevcut artış azalma eğilimi göstermiştir. bilgisayar çipleri ve ilgili donanım bileşenleri tarafından sağlanır.

Yann LeCun, 1980'lerden bu yana Bell Laboratuvarlarında uzun bir süre çalışıyordu ve ConvNet'te (CNN) yapay zeka geliştirmeden sorumluydu ve daha iyi donanımın, daha iyi algoritmalar ve daha iyi performans elde edilmesine katkıda bulunacağı sonucuna vardı.

2000'li yılların başında, Bell Laboratuvarlarından ayrılıp New York Üniversitesi'ne katıldıktan sonra Yann LeCun, yapay zeka alanında Yoshua Bengio ve Geoffrey Hinton gibi diğer birçok aydınla çalıştı ve ilişkiyi canlandırmak için araştırmalar yürüttü. Derin öğrenmenin popülerliği.

Son yıllarda, Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri - FPGA (üretildikten sonra kendi kapsamı içinde programlanabilen özel bir entegre devre veya çip), Google'ın Tensör İşleme Birimleri (TPU'lar) ve Grafik İşleme gibi donanımlardaki ilerlemeler Birimler (GPU'lar) - AI endüstrisinin büyümesinde büyük rol oynamıştır.

"Bu tür donanımların insanların yaptığı araştırmalar üzerinde büyük etkisi var ve bu nedenle önümüzdeki on yılda yapay zekanın yönü de donanım gelişiminin durumundan büyük ölçüde etkilenecek. . Elbette bilgisayar bilimi araştırmacıları donanım sınırlamalarına bağlı kalmak istemiyorlar ama gerçek bu."

Ayrıca Bay Yann LeCun, bazı yapay zeka ile ilgili donanım üreticilerinin, derin öğrenme sistemlerinin artan ölçeğinden önce yakın gelecekte, muhtemelen önümüzdeki birkaç yıl içinde ihtiyaç duyulan mimari türünü dikkate alması ve önerilerde bulunması gerektiğini de vurguladı. Ayrıca bir sinir ağını çalıştırmak için çok sayıda eğitim örneğini işlemeye ihtiyaç duymak yerine, derin öğrenmeye özel olarak tasarlanmış, büyük ölçekte işleyebilen donanımlara ihtiyaç vardır.Sermaye ekonomisi mevcut standarttır.

“Örneğin, yalnızca tek bir görüntüyü çalıştırırsanız GPU'da bulunan tüm bilgi işlem gücünden yararlanamazsınız. Aslında kaynakları israf edeceksiniz, bu nedenle geliştiricilerin sinir ağlarını eğitmenin daha etkili yollarını da düşünmesi gerekiyor."

• [İnfografik] Yapay Zeka yavaş yavaş insanların yerini aldığında gelecekteki işler

Makalede Bay Yann LeCun, denetimli kendi kendine öğrenmenin modern yapay zekanın gelişimini desteklemede önemli bir rol oynayacağına olan inancını da yineledi. Gelecekteki derin öğrenme sistemlerinin büyük ölçüde denetimli kendi kendine öğrenme ile eğitileceğine ve denetimli kendi kendine öğrenmeyi desteklemek için daha yüksek performanslı modern donanımlara ihtiyaç duyulacağına inanıyor.

Geçtiğimiz ay, Bay Yann LeCun ayrıca 2019'daki yapay zeka trendlerini tahmin etmeye ilişkin bir hikayenin parçası olarak kendi kendini denetleyen öğrenmenin önemi hakkında bir tartışma düzenledi. Bu Kendi Kendini denetleyen öğrenmeyi gerçekleştirebilecek donanım, otonom olduğu kadar Facebook için de önemli olacak sürüş, robotik ve diğer birçok teknoloji türü.