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Facebook首席AI科学家称深度学习需要新的编程语言

2019-11-27 02:29

人工智能已有50多年的历史,但其目前的增长、计算与硬件提供的计算能力密切相关。20世纪80年代,LeCun在贝尔实验室开发出CNN,他表示更好的硬件导致更好的算法和更好的性能。在21世纪初,LeCun离开贝尔实验室到纽约大学后,与Bengio、Hinton等杰出人物合作,继续研究神经网络并提高了深度学习的知名度。

LeCun对媒体表示:“谷歌、Facebook等组织都在设计一种对于深度学习来说更高效的编程语言,但很难说开发者社区是否会跟进使用这种新语言,因为人们更习惯Python,当前的问题是,这是不是一条正确的道路。”

beat365亚洲官方网站,LeCun还谈到如何专为深度学习设计硬件,这些硬件可以处理一批训练样本,而不是批量处理多个训练样本,因为这会浪费资源。他还建议动态网络和硬件可调整以利用任务所需的神经元。并且他重申了其观点,自我监督学习将在推进最先进的人工智能方面将发挥重要的作用。

LeCun在论文中表示,“下一个十年,AI的发展方向将极大地受到硬件发展的影响。”他强调了一些硬件厂商应当提前几年考虑到的AI趋势并就未来所需的AI架构种类给出了自己的建议,他还建议开发者不要忽视了深度学习系统不断增长的体量。

近年来,随着硬件的进步,如可编程阵列FPGA、张量处理单元TPU和图形处理单元GPU在深度学习这一领域发挥了重要作用。据报道,Facebook也在研究半导体产品,可用的硬件对研究类型产生着很大的影响,因此未来十年左右AI方向将受到硬件的影响极大。LeCun强调,硬件制造商在未来几年应该考虑到AI的趋势,对未来不断扩大的深度学习系统提供更好硬件框架和支持。

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LeCun认为,未来的深度学习系统将主要通过自我监督学习进行训练,并且需要高性能的硬件来支持这种自我监督学习。对于2019年的人工智能发展,自我监督学习的硬件能够在自动驾驶、机器人和其它应用中发挥关键作用。

GitHub的报告称Python目前在机器学习领域普遍受到开发者的欢迎,Facebook的PyTorch和谷歌TensorFlow的框架基础均是由Python写成。

目前,谷歌、Facebook和其它几个公司分别设计了深度学习方面的编程语言,可以有效地进行深度学习。LeCun的疑问是,人们现在只想使用Python,这是一种有效的方法吗?

FacebookAI研究主管Yann LeCun从上世纪八十年代就开始研究神经网络,他在周一表示,深度学习需要比Python更灵活、更易用的新编程语言,但目前尚不清楚开发这样一种语言是否真的有必要。

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