AI Daniel LeCun: Python eski olmalı! Derin öğrenme, yeni bir programlama dili gerektirir
İçbükey tapınaktan Annie Yipiao
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Python artık eskimiş olacak.
Bunu söyleyen, derin öğrenmenin "Büyük Üçlü" lerinden biri olan Yann LeCun.
Dün, Faeebook Yapay Zeka Laboratuvarı yöneticisi ve New York Üniversitesi'nden bir profesör, derin öğrenmenin geleceğini derinlemesine tartıştı.
Derin öğrenmenin gelişimine şahsen şahit olmuş büyük bir inek olarak LeCun, derin öğrenmenin yeni bir programlama dili gerektirebileceğine inanıyor.
LeCun bunu neden söyledi?
Yeni bir dil yakında
Teknoloji medyası VentureBeat ile yaptığı röportajda LeCun, açıkçası derin öğrenme araştırması için şu anda ihtiyaç duyulan dilin bir Daha esnek , Kullanımı daha kolay Yeni programlama dili.
LeCun, şu anda Google, Facebook ve diğer bazı şirketlerin yeni derlenen dilin tasarım çalışmalarını yürüttüğünü ortaya koydu. Çeşitli şirketlerin araştırma sonuçları henüz olgunlaşmamış olsa da, kesin olan bir şey var ki, yeni dil esas olarak derin öğrenme görevlerinin verimliliğini artırmak için doğmuştur.
Bunun anlamı, derin öğrenme dil dünyasının şu anki ağabeyi Python'un yakında Yangtze Nehri'nin dalgaları tarafından itilebileceğidir. Bundan önce bile Python'un durumu çok sıcak görünüyordu.
Yakın zamanda GitHub tarafından açıklanan 2018 makine öğrenimi sıralaması, Python'un şüphesiz makine öğrenimi proje geliştiricileri için en çok tercih edilen dil olarak seçildiğini gösteriyor.
Google TensorFlow ve Facebook'un PyTorch gibi en popüler makine öğrenimi çerçevelerine bakıldığında, bunlar aynı zamanda Python ile de yakından ilgilidir.
Ancak bu, başka hiçbir dilin üst sıralar için rekabet etmek istemediği anlamına gelmez.
Python'un durumu tehlikede
Örneğin, MIT tarafından yayınlanan Julia, makine öğrenimi için özel olarak tasarlanmıştır.
Hızlı, evrensel, dinamik ve profesyoneldir. C'nin hızını, Matlab'ın matematiksel temsilini, Python'un genel programlamasını ve Shell'in glue komut satırını birleştirir. Ayrıca Google'ın TPU'unu destekler.
Julia 1.0, Ağustos ayında piyasaya sürülmesine rağmen, yıl sonunda makine öğrenimi dil listesinde altıncı sıraya yükseldi.
Python'a dayalı optimizasyonlar da vardır, örneğin hız için özel olarak Cython araç takımı, C dilini doğrudan Python'da derleyerek, Python ve C'nin avantajlarını birleştirerek işlem hızını büyük ölçüde iyileştirir.
Ayrıca başka alanlarda ortaya çıkan dillerle bir fincan makine öğrenimini paylaşmak istiyorum. Evet, Google tarafından TensorFlow için Swift başlatıldı.
Açık kaynaklı olduğu anda, Python'un performansından ve esnekliğinden rahatsız olan birçok geliştirici "Python terk edilebilir" diye bağırdı.
TensorFlow yetkilileri Python hakkında birçok şikayet yayınladı. Örneğin, performans gerçekten kötü, çalışma zamanı çok fazla pakete bağlı ve eşzamanlılığı idare etmede iyi değiller ...
Ve Swift, onların çözümü.
Python ve yukarı ve aşağı gitmek isteyen yeni dillerle ilgili birçok sorun olmasına rağmen, LeCun hala bu yeni diller için endişeli.
Ne de olsa, Python halkı derin öğrenme topluluğunda yeni bir dili kabul edebildiğine göre, şimdi hala bilinmeyen bir bilmecedir. Yeni dili kimse kullanmazsa, araştırma enstitüsü için gerekli değildir.
Bir AI programcısı olarak, lütfen sonsuz yaşam ve daha fazla dil öğrenimine hazırlıklı olun.
LeCun: Chip! yonga! yonga!
VentureBeat röportajı ile aynı gün, LeCun ayrıca derin öğrenmenin geleceğini dört gözle beklediği San Francisco'daki Uluslararası Katı Hal Devreleri Konferansına katıldı.
Fortune ve Business Insider gibi medya, LeCun'un yeni görüşlerini özetledi.
Kısa vadede, AI teknolojisi esas olarak cep telefonlarına inecek
LeCun, önümüzdeki üç yıl içinde çoğu akıllı telefonun yapay zeka ile ilgili özel işlemciler kuracağına ve cep telefonlarında gerçek zamanlı çevirinin daha popüler hale geleceğine inanıyor.
Apple, Huawei ve Google cep telefonlarını yapay zeka haline getirdikçe, cep telefonlarında çeşitli yeni AI uygulamaları görünecek.
Bu süreç bittikten sonra AI uygulamalarını cep telefonu dışındaki yerlerde daha sık görebiliriz.
Daha iyi AI, kaldıracı koruyabilir
Facebook için dil içeriği incelemesi önemli bir görevdir.
LeCun, bazı durumlarda AI'nın dostça olmayan konuşmaları filtreleyebileceğini, ancak beklentilerle sınırlı olan ve AI tarafından otomatik olarak filtrelenemeyen nefret söylemi gibi hala birçok durum olduğunu söyledi.
Daha iyi çipler varsa, içerik inceleme teknolojisi büyük ölçüde geliştirilebilir.
Piller ve çipler, AI'nın daha geniş dünyadaki uygulamasını sınırlıyor
LeCun'un son zamanlarda dikkat ettiği bir şey, bilgisayar çiplerinin çeşitli günlük cihazlarda kullanılmasıdır, tıpkı bazı akıllı telefonların yerleşik yüz tanıma işlevlerine sahip olması gibi, kullanıcının yüz verilerini buluta yüklemeden telefonda yerel olarak doğrudan hesaplanabilir.
LeCun'dan alıntılanan bir örnek, bahçedeki yabani otları ve çiçekleri otomatik olarak tanımlayabilen, yabani otları otomatik olarak temizleyen ve çiçek bırakabilen sinir ağına sahip yeni bir çim biçme makinesidir.
Bununla birlikte, benzer işlevleri yaşamın tüm yönlerine genişletmek istiyorsanız, daha karmaşık mobil bilgi işlem çiplerine ihtiyacınız var, diğer yandan pil kapasitesi de bir sınırlamadır.Nöral ağların çok fazla güç tüketmesi gerekir, bu nedenle bazı küçük cihazlarda uygulanması zordur.
Diğer bir deyişle, pil ve yonga yükseltilirse, "dünyayı yapay zeka ile doldurabiliriz."
AI sağduyuya sahip olacak
İnsan çocukları bir hayvanı tanımak için bir bakışta tanıyabilir, ancak bilgisayarın tanıma eğitimi için yüzlerce fotoğrafa ihtiyacı vardır.
LeCun, er ya da geç, temel gerçekleri elde etmek için bir ansiklopedi gibi sağduyu elde etmek için kendi veri taramamız yoluyla yeni bir sinir ağı türü geliştireceğimizi düşünüyor, AI uygulayıcıları bu sinir ağlarını daha yüksek görevleri yerine getirmek için daha fazla eğitebilir.
Ancak, "sağduyulu" AI eğitimi, daha güçlü çiplerin görünmesini beklemeyi gerektirir.
Bir Çip Daha
LeCun önde çok fazla fiş olduğunu söyledi ve arkadaki çipler geldi.
LeCun, İngiliz "Financial Times" ile yaptığı bir röportajda, Facebook'un şu anda yalnızca Intel gibi çip şirketleriyle işbirliği yapmakla kalmayıp aynı zamanda ilgili AI uygulamalarını desteklemek için kendi başına ASIC çipleri geliştirdiğini ortaya koydu.
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesiyle yanıt verin.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalayan Yazar
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
Beğendiyseniz, sipariş verin!
