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AI专家谈深度学习未来的软硬件发展

2019-12-17 01:59

Python

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。

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。”

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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。

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。

Facebook人工智能科学家LeCun表示,深度学习可能需要一种比Python更灵活、更易于使用的新编程语言。自20世纪80年代以来,Lecun一直致力于神经网络方面的研究,对推动深度学习的发展作出了重要贡献。

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。

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。

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