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AI专家谈深度学习未来的软硬件发展

发布时间:2019-11-24 13:40编辑:互联网资讯浏览(92)

    根据GitHub最近的报告,Python目前是开发人员开发机器学习项目最流行的语言,包括Facebook的PyTorch和Google的TensorFlow基础框架都是用Python完成的。

    除此之外,LeCun在论文中也提及了对专门为深度学习而设计的硬件的需求,并强调了自我监督学习将会在艺术AI的高阶阶段发挥主要作用。LeCun相信,未来深度学习系统的训练将通过自我学习和高性能硬件来完成。

    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。

    Python

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    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。”

    www.85058.com,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在周一举行的ISSCC大会上发表了一篇论文,是探讨有关下一代计算机芯片最新趋势的。在论文中,LeCun介绍了他从BellLabs得到的收获,例如他观察到AI研究者和计算机科学家对未来的展望往往会被硬件和软件工具限制。更好的硬件带来更好的算法,更好的算法带来更好的性能,更好的性能驱使人们开发更好的硬件,这一良性循环存在不过几年之久。

    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。

    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。

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