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金融时报 : Facebook正在参加AI芯片比赛

来源:第七纬度下载吧 发布时间:2019-02-19 14:30:16 点击数:
在认识到需求大大加速核算速度以完成人工智能的下一个打破之后,Facebook紧跟亚马逊和谷歌的脚步,正在赶紧开发自己的人工智能芯片。

该公司的首席人工智能科学家,现代前驱之一Yann LeCun标明,该公司的方针包含充溢“知识”(common sense)的数字助理,能与人进行任何主题的攀谈,这将会是是当今语音操控设备的重要一步。

他还期望使AI成为操控其交际网络的一个更有用的东西,例如实时监控视频并协助其人类主持人的戎行决议,那些效劳内容是被答应的。

LeCun先生最近在承受英国“金融时报”采访时标明,Facebook期望与多家芯片公司协作开发新规划 ,他们最近也宣告与英特尔协作展开项目。但他也标明,Facebook也在开发自己的定制“ASIC”芯片,以支撑它的AI程序。

“众所周知,Facebook会在需求时构建其硬件,包含构建自己的ASIC。假如有任何不解之处,咱们将持续尽力”,Lecun说,这也是Facebook官方第一次揭露其在芯片范畴的野心。

谈到公司有或许在芯片哪些方面获得打破的时分,LeCun着重,在底层会有很大的空间。

Facebook决议打造自己的芯片,对Nvidia来说,又将是另一个长时间应战。后者是现在用于数据中心AI的图形处理器的首要生产商,在各大厂商进入芯片范畴之后,Nvidia面临着大型数据中心客户退出的短期揉捏。

跟着对以闪电般的速度和更低的功耗履行单一使命需求的提高,曩昔的通用处理器的瓶颈凸显,专用AI芯片开端迸发。这个趋势不只招引了谷歌,亚马逊和苹果等公司的投身其间,还有几十家草创企业大举进入。

对新芯片规划和硬件架构的重视标明,咱们需求在根本核算方面获得根本性打破,以避免今日的AI成为死胡同。

LeCun先生说,在人工智能的整个前史中,在研讨人员在该范畴提出打破性见地之前,硬件方面一般现已获得了很大的前进。

“在适当长的一段时间里,人们没有太多主意”,他说。

以反向传达(back propagation)为例,这是当今深度学习体系中的一项中心技能,它将算法在其核算之上进行从头核算,以最大极限地削减过错。LeCun先生标明,这是前期研讨的一个显着延伸,但在核算硬件开展之后,才在20世纪90年代得到广泛应用。

Facebook曩昔曾规划过其他类型的硬件,例如为数据中心设备提出新主意,然后再敞开供其他人运用。LeCun先生说,相同的办法将应用于芯片规划,并弥补道:“意图是将其送走。”(The objective is to give it away)。

该公司还将研讨要点放在神经网络的新规划上,神经网络是图画和言语辨认等最新发展背面的深度学习体系的中心。

三十年前,LeCun先生在AT&T贝尔实验室的AI芯片上作业时,建立了第一个“卷积”神经网络:一种根据视觉皮层在动物中怎么作业的规划,现在在深度学习体系中很常见。

今日的神经网络运用一种称为监督学习的技能,这需求很多的数据进行练习,在像Facebook这样规划的公司中,这种运算耗费很多的电力。

Facebook现在现已对每天上传到其间心效劳上的一切2-3亿张相片进行了很多即时剖析,包含运用面部辨认来辨认其间的人物,创立描绘场景的标题,以及辨认暴露等。

LeCun先生标明,Facebook正在做咱们能够做的任何作业来下降功耗[并]改进推迟,以加速处理速度。但他弥补说,在网站上实时监控视频所带来的巨大需求需求新的神经网络规划。

Facebook也在寻求新的神经网络架构,以仿照人类智能的更多方面,并使其体系更自然地与之交互。

LeCun先生标明,公司正在大力出资“自我监督”体系,这些体系能够对周围的国际做出更广泛的猜测,而不只仅是能够得出与他们承受过训练的数据直接相关的定论。

这能够使他们对国际发作相同广泛的了解,使人类能够应对新情况。

“就新用处而言,Facebook会感兴趣的一件事是供给具有必定程度知识的智能数字助理 ”,LeCun说。“他们有布景知识,你能够就任何论题与他们进行评论。”

核算机具有知识的主意还处于前期阶段,LeCun先生标明,这种更深层次的人工智能短期内不会发作。

“你假如想机器像人类或动物那样能够就当前发作的作业猜测或许的成果,这还有很长的路要走 ”,LeCUN说。“能够猜测不确定性是当今的首要应战之一。”

Facebook是测验增强当今神经网络的更广泛研讨作业的一部分。LeCun先生将于周一在旧金山举办的Chip会议上宣布讲演,概述这项作业。研讨作业包含将核算机存储器添加到神经网络中,以便他们在与人进行“对话”时能够保存更多信息并构成更强的上下文感。

神经网络怎么发挥作用的发展很或许对为其芯片规划发作连锁反应,这或许会为制作当今抢先的AI芯片的公司带来更多的竞赛。

LeCun先生说,谷歌的TPU现已成为最强壮的机器学习数据中心芯片,但他们做出的假定不必定适用于未来的神经网络架构。

另一方面,芯片的灵敏性或许具有其他缺陷。例如,微软方案在其一切数据中心效劳器中参加一种不同类型的芯片,称为现场可编程门阵列(FPGA)。它们在怎么运用它们方面愈加灵敏,但在处理很多数据方面功率较低,使它们关于针对特定使命进行了优化的芯片处于下风。


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