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Facebook首席AI科學(xué)家:芯片對(duì)人工智能至關(guān)重要

據(jù)美國(guó)《財(cái)富》雜志網(wǎng)站報(bào)道,F(xiàn)acebook首席人工智能科學(xué)家Yann LeCun(楊立昆)周一分享了他的研究論文,對(duì)人工智能計(jì)算機(jī)芯片的重要性進(jìn)行了闡述。 Yann LeCun是深度學(xué)習(xí)崛起過(guò)程中的重要帶頭人,這種尖端人工智能技術(shù)已經(jīng)被谷歌和亞馬遜用來(lái)提供語(yǔ)言翻譯和圖片識(shí)別等服務(wù)。 深度學(xué)習(xí)的核心是一種名為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件,它可以篩選海量數(shù)據(jù),從而比人類更快地注意到各種模式。但這項(xiàng)技術(shù)卻需要使用巨大的算力,因而推動(dòng)英特爾和各種硬件創(chuàng)業(yè)公司探索新的計(jì)算機(jī)芯片設(shè)計(jì),希望在執(zhí)行某些人工智能計(jì)算任務(wù)時(shí)減少能耗、提升效率。

Facebook首席AI科學(xué)家:芯片對(duì)人工智能至關(guān)重要

據(jù)美國(guó)《財(cái)富》雜志網(wǎng)站報(bào)道,F(xiàn)acebook首席人工智能科學(xué)家Yann LeCun(楊立昆)周一分享了他的研究論文,對(duì)人工智能計(jì)算機(jī)芯片的重要性進(jìn)行了闡述。

Yann LeCun是深度學(xué)習(xí)崛起過(guò)程中的重要帶頭人,這種尖端人工智能技術(shù)已經(jīng)被谷歌和亞馬遜用來(lái)提供語(yǔ)言翻譯和圖片識(shí)別等服務(wù)。

深度學(xué)習(xí)的核心是一種名為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件,它可以篩選海量數(shù)據(jù),從而比人類更快地注意到各種模式。但這項(xiàng)技術(shù)卻需要使用巨大的算力,因而推動(dòng)英特爾和各種硬件創(chuàng)業(yè)公司探索新的計(jì)算機(jī)芯片設(shè)計(jì),希望在執(zhí)行某些人工智能計(jì)算任務(wù)時(shí)減少能耗、提升效率。

Yann LeCun將于本周一在舊金山的國(guó)際固態(tài)電路大會(huì)上發(fā)表一篇最新論文,闡述他對(duì)人工智能未來(lái)的愿景。具體而言,他將關(guān)注芯片和硬件的發(fā)展。

以下是此次演講的要點(diǎn):

從翻譯語(yǔ)言到監(jiān)督內(nèi)容

雖然Facebook、谷歌和微軟等公司都在開發(fā)專用電腦芯片來(lái)減少能耗,但Yann LeCun卻更加直接地闡述了這類創(chuàng)新的重要性——新的電腦芯片讓企業(yè)可以在數(shù)據(jù)中心里使用比現(xiàn)在更多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

因此,類似于在線語(yǔ)言翻譯這樣的任務(wù)都可以得到大幅提升,從而實(shí)時(shí)完成。與此同時(shí),人工智能系統(tǒng)也可以分析視頻中的每一幀畫面,找出視頻中的所有人物或物品,而不僅僅是幾個(gè)靜態(tài)畫面——從而大幅提升精確性。

Yann LeCun還認(rèn)為,借助更好的電腦芯片,便可提升內(nèi)容審核的效果(例如,通過(guò)掃描文本來(lái)識(shí)別攻擊性內(nèi)容或虛假新聞)。對(duì)于Facebook這種一直疲于應(yīng)對(duì)這一問(wèn)題的企業(yè)來(lái)說(shuō),由此獲得的好處可以很快顯現(xiàn)。

掃地機(jī)和剪草機(jī)“更智能”

Yann LeCun密切關(guān)注的一大趨勢(shì)是可以放在安裝到掃地機(jī)和剪草機(jī)等日常設(shè)備中的電腦芯片。例如,未來(lái)的剪草機(jī)可以內(nèi)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而識(shí)別不同的草木種類。

Yann LeCun還設(shè)想了更加復(fù)雜的移動(dòng)芯片,可以直接在設(shè)備上獨(dú)立運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而不必與數(shù)據(jù)中心交換信息。事實(shí)上,一些智能手機(jī)內(nèi)置的人工智能技術(shù)已經(jīng)可以通過(guò)人臉識(shí)別來(lái)解鎖設(shè)備。但要執(zhí)行更加高級(jí)的任務(wù),就需要對(duì)芯片進(jìn)行改進(jìn)。

他表示,另外一項(xiàng)人工智能發(fā)展障礙是當(dāng)今的電池容量。這項(xiàng)技術(shù)非常耗電,所以在更小的設(shè)備上使用人工智能的空間也比較有限。

讓電腦掌握一些常識(shí)

盡管深度學(xué)習(xí)取得進(jìn)步,但電腦仍然缺乏常識(shí)。它們需要評(píng)估幾千張大象圖片才能在其他照片中獨(dú)立識(shí)別大象。

相比而言,兒童由于對(duì)動(dòng)物有基本的理解,所以可以更快識(shí)別出大象。如果遭遇挑戰(zhàn),他們可以推斷出大象是一種不同的動(dòng)物——只是個(gè)頭比較大。

Yann LeCun相信,最終可以開發(fā)出新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以通過(guò)過(guò)濾自助餐式的數(shù)據(jù)來(lái)獲得常識(shí)。這有點(diǎn)像是首先教給這項(xiàng)技術(shù)一些基本常識(shí),以供日后參考,就像百科全書一樣。 人工智能實(shí)踐者之后可以通過(guò)進(jìn)一步訓(xùn)練來(lái)細(xì)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使之可以完成更加先進(jìn)的任務(wù)。

但必須要借助更強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)芯片才能實(shí)現(xiàn)這一切,而Yann LeCun認(rèn)為這種芯片不久就會(huì)出現(xiàn)。

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