Why Is Mark Zuckerberg So Hated
Hoy en Berlín, el fundador de Facebook, Mark Zuckerberg, y su jefe de inteligencia artificial anunciaron el lanzamiento de un nuevo programa que dará un gran impulso a los investigadores europeos de inteligencia artificial.
Pronto, 200 Unidades de Procesamiento de Gráficos (GPU) - la CPU a A.I. investigación - se utilizará para desarrollar más A.I. en Europa, y las primeras 32 GPU ya van a un laboratorio de investigación en Berlín.
Zuckerberg se sentó con Yann LeCun, el director del programa de investigación de inteligencia artificial de Facebook, en el Centro de Innovación de Facebook en Berlín, junto con Martin Ott, director gerente de Facebook para el norte, el centro y el este de Europa, quienes entrevistaron a Zuck y LeCun sobre la conectividad global, AI, y la realidad virtual.
Entre las respuestas habituales, Zuck y LeCun se lanzaron al futuro de A.I.
En palabras de LeCun: "Estamos escuchando acerca de A.I. ahora porque el poder de la computadora no era hace unos 20 años ". Facebook espera acelerar la tasa de avance al multiplicar aún más el poder de cómputo necesario.
El programa se desarrollará en Berlín. Del anuncio oficial de Facebook:
Klaus-Robert Müller en TU Berlin será el primer receptor sic de la primera donación en este nuevo programa. El Dr. Müller recibirá cuatro servidores de GPU que permitirán a su equipo avanzar más rápido en dos áreas de investigación: análisis de imágenes de cáncer de mama y modelado químico de moléculas.
AI. La investigación ha estado durante mucho tiempo en manos de empresas poderosas y bien establecidas. Estas empresas tienen todos los recursos e infraestructura necesarios para avanzar en el campo. Los grupos de investigación no corporativos a menudo están repletos de cerebros extraordinarios y motivados para A.I. Investigación, pero, sin el poder de cómputo necesario, son incapaces de poner sus ideas en práctica. El programa de Facebook, entonces, es un esfuerzo para cambiar este desequilibrio.
Facebook dijo en un comunicado que "trabajaría con los destinatarios para garantizar que tengan el software para hacer uso de los servidores y enviar investigadores para colaborar con estas instituciones".
El aprendizaje profundo requiere mostrar un sistema A.I grandes cantidades de lo que sea que los investigadores están intentando "enseñarlo". Para un A.I. para poder seleccionar la ubicación o el contenido de una fotografía, por ejemplo, que A.I. Necesita haber visto una cantidad asombrosa de fotografías ya. Y para el A.I. Para encontrar y aprender del número requerido de fotografías, los investigadores necesitan GPU. (Lo mismo se aplica a la enseñanza de A.Is para entender el lenguaje hablado y escrito, o para enseñar los sistemas de auto-manejo de automóviles para que se familiaricen con las situaciones que puedan encontrar en la carretera).
Esto se conoce como aprendizaje "supervisado" y, en esencia, es el reconocimiento de patrones. Si usted señala X suficientes veces para un A.I., el A.I. aprenderá a identificarse X. Si bien esta tecnología tiene numerosas aplicaciones interesantes, como la capacidad de enseñar una cámara equipada con A.I. para identificar el cáncer de piel, o un sistema que puede filtrar e interpretar las señales cerebrales y así controlar las prótesis, Zuck y LeCun dicen sin supervisión El aprendizaje es el objetivo revolucionario a largo plazo.
Si un A.I. puede aprender "solo", si lo desea, no habrá forma de detenerlo.Como mínimo, estamos a una década de lograr este avance: para hacerlo, primero debemos entender cómo el cerebro humano logra un aprendizaje no supervisado, y los científicos, investigadores y académicos por igual siguen disparando en la oscuridad al respecto.
Echa un vistazo a la entrevista completa:
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