Facebook CEO Mark Zuckerberg answers questions, addresses possibility of regulation
Hôm nay tại Berlin, người sáng lập Facebook Mark Zuckerberg và giám đốc trí tuệ nhân tạo của ông đã tuyên bố triển khai một chương trình mới sẽ mang lại sự thúc đẩy lớn cho các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo châu Âu.
Ngay sau đó, 200 đơn vị xử lý đồ họa (GPU) - CPU cho A.I. nghiên cứu - sẽ được sử dụng để tiếp tục phát triển A.I. ở châu Âu và 32 GPU đầu tiên đã được đưa ra phòng thí nghiệm nghiên cứu ở Berlin.
Zuckerberg đã ngồi lại với Yann LeCun, giám đốc chương trình nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Facebook, tại Trung tâm đổi mới Facebook ở Berlin cùng với Martin Ott, giám đốc quản lý của Facebook ở miền bắc, miền trung và đông Âu, người đã phỏng vấn Zuck và LeCun về kết nối toàn cầu, AI và thực tế ảo.
Trong số các câu trả lời thông thường, Zuck và LeCun đã hướng đến tương lai của A.I.
Trong tiếng LeCun, từ: Chúng tôi nghe nói về A.I. bây giờ vì sức mạnh máy tính không phải là khoảng 20 năm trước. Facebook Facebook hy vọng sẽ tăng tốc độ tiến bộ bằng cách tăng cường hơn nữa sức mạnh tính toán cần thiết.
Chương trình sẽ được triển khai tại Berlin. Từ Facebook thông báo chính thức:
Klaus-Robert Müller tại TU Berlin sẽ là người nhận đầu tiên sic của khoản đóng góp đầu tiên trong chương trình mới này. Tiến sĩ Müller sẽ nhận được bốn máy chủ GPU cho phép nhóm của ông tiến bộ nhanh hơn trong hai lĩnh vực nghiên cứu: phân tích hình ảnh về ung thư vú và mô hình hóa học các phân tử.
A.I. nghiên cứu từ lâu đã nằm trong tay của các công ty mạnh mẽ, được thành lập. Các công ty này có tất cả các nguồn lực và cơ sở hạ tầng cần thiết để tiến lên lĩnh vực này. Các nhóm nghiên cứu không kết hợp thường được hoàn thiện với những bộ não phi thường, có động lực cho A.I. nghiên cứu, nhưng, không có sức mạnh tính toán cần thiết, không thể đưa ý tưởng của họ vào thực tiễn. Chương trình Facebook, sau đó, là một nỗ lực để thay đổi sự mất cân bằng này.
Facebook cho biết trong một tuyên bố, họ sẽ làm việc với những người nhận để đảm bảo họ có phần mềm sử dụng các máy chủ và cử các nhà nghiên cứu hợp tác với các tổ chức này.
Học sâu đòi hỏi phải thể hiện một hệ thống A.I với số lượng khổng lồ bất cứ thứ gì mà các nhà nghiên cứu đang cố gắng dạy cho dạy nó. Đối với một A.I. ví dụ, để có thể chọn ra một địa điểm hoặc nội dung chụp ảnh của A.I. cần phải nhìn thấy một số lượng đáng kinh ngạc của các bức ảnh. Và đối với A.I. để bắt gặp và học hỏi từ số lượng ảnh cần thiết, các nhà nghiên cứu cần GPU. (Điều tương tự cũng đúng khi dạy A.I.s hiểu ngôn ngữ nói và viết hoặc dạy hệ thống xe tự lái để làm quen với các tình huống mà họ có thể gặp trên đường.)
Điều này được biết đến như là học tập có giám sát của người Viking, và về bản chất, nó nhận dạng mô hình. Nếu bạn chỉ ra x đủ thời gian để một A.I., A.I. chính nó sẽ học cách xác định x. Mặc dù công nghệ này có nhiều ứng dụng thú vị - chẳng hạn như khả năng dạy máy ảnh được trang bị A.I. để xác định ung thư da hoặc hệ thống có thể lọc và giải thích tín hiệu não và từ đó kiểm soát chân giả - Zuck và LeCun nói rằng không giám sát học tập là mục tiêu lâu dài, mang tính cách mạng.
Nếu một A.I. có thể học tiếng Anh bằng hai chân của mình, nếu bạn muốn, sẽ không có gì ngăn cản được.Tối thiểu, chúng ta phải mất một thập kỷ để đạt được bước đột phá này: để làm được điều đó, trước tiên chúng ta cần hiểu làm thế nào bộ não của con người thực hiện việc học tập không giám sát, và các nhà khoa học, nhà nghiên cứu và các học giả đều đang bắn vào bóng tối về điều đó.
Kiểm tra các cuộc phỏng vấn đầy đủ: