Mark Zuckerberg skelbia ambicingą A.I. Europos programa

$config[ads_kvadrat] not found

Mark Zuckerberg builds his own Jarvis AI

Mark Zuckerberg builds his own Jarvis AI
Anonim

Šiandien Berlyne „Facebook“ įkūrėjas Markas Zuckerbergas ir jo dirbtinio intelekto viršininkas paskelbė apie naujos programos, kuri suteiks didelį postūmį Europos dirbtinio intelekto tyrėjams, diegimą.

Netrukus, 200 grafikos apdorojimo vienetų (GPU) - CPU į A.I. moksliniai tyrimai - bus naudojami tolesniam A.I. Europoje ir pirmieji 32 GPU jau vyksta į Berlyno mokslinių tyrimų laboratoriją.

Zuckerbergas atsisėdo „Facebook“ inovacijų centre Berlyne kartu su „Facebook“ dirbtinio intelekto tyrimų programos direktoriumi Yann LeCun kartu su „Facebook“ generaliniu direktoriumi šiaurinėje, centrinėje ir Rytų Europoje, kuris interviu Zuck ir LeCun apie pasaulinį ryšį, AI ir virtualios realybės.

Tarp įprastų atsakymų Zuck ir LeCun įžengė į A.I.

LeCun žodžiais: „Mes girdime apie A.I. dabar, nes kompiuterio galia buvo maždaug prieš 20 metų. “„ Facebook “tikisi pagreitinti pažangos rodiklį ir toliau didinti reikalingą skaičiavimo galią.

Programa bus vykdoma Berlyne. „Facebook“ oficialiame pranešime:

Klausas-Robertas Mülleris TU Berlyne bus pirmasis pirmosios dovanos gavėjas šioje naujoje programoje. Dr Müller gaus keturis GPU serverius, kurie leis savo komandai greičiau pasiekti pažangą dviejose mokslinių tyrimų srityse: krūties vėžio vaizdų analizė ir cheminis molekulių modeliavimas.

A.I. moksliniai tyrimai jau seniai buvo galingų, nusistovėjusių įmonių rankose. Šios įmonės turi visus išteklius ir infrastruktūrą, reikalingą tam, kad būtų galima iš anksto plėtoti šią sritį. Neįmonės mokslinių tyrimų grupės dažnai turi motyvuotų, ypatingų smegenų A.I. moksliniai tyrimai, tačiau be reikalingos skaičiavimo galios negali įgyvendinti savo idėjų. „Facebook“ programa yra bandymas pakeisti šį disbalansą.

„Facebook“ pareiškime sakė, kad „dirbs su gavėjais, kad užtikrintų, jog jie turi programinę įrangą, kad galėtų naudotis serveriais ir siųsti tyrėjus bendradarbiauti su šiomis institucijomis“.

Gilus mokymasis reikalauja, kad būtų parodyta, kad A.I sistema turi didžiulius kiekius, ką tyrėjai bando „mokyti“. Dėl A.I. kad galėtumėte pasirinkti nuotraukos vietą arba turinį, pvz., kad A.I. jau turi matyti įspūdingą fotografijų skaičių. Ir A.I. Norint susidurti ir mokytis iš reikiamo nuotraukų skaičiaus, mokslininkams reikia GPU. (Tas pats pasakytina apie A.I.s mokymą suprasti kalbinę ir rašytinę kalbą arba mokyti savarankiškai vairuoti automobilio sistemas, kad susipažintų su situacijomis, su kuriomis jie gali susidurti kelyje.)

Tai žinoma kaip „prižiūrimas“ mokymasis, ir iš esmės tai yra modelio atpažinimas. Jei nurodote x A.I., A.I. pats išmoks nustatyti x. Nors ši technologija turi daug įdomių taikomųjų programų, tokių kaip gebėjimas mokyti A.I. įrengtą fotoaparatą identifikuoti odos vėžį, arba sistema, kuri gali filtruoti ir interpretuoti smegenų signalus ir taip kontroliuoti protezus - Zuck ir LeCun sako, kad be priežiūros mokymasis yra ilgalaikis, revoliucinis tikslas.

Jei A.I. gali išmokti „pačios dvi kojas“, jei norėsite, jo nebebus.Mes bent jau dešimtmetį nuo šio proveržio pasiekimo: norėdami tai padaryti, pirmiausia turime suprasti, kaip žmogaus smegenys pasiekia nekontroliuojamą mokymąsi, o mokslininkai, mokslininkai ir akademikai vis dar tamsoje fotografuoja.

Peržiūrėkite visą interviu:

$config[ads_kvadrat] not found