Facebook VP:AI存在计算依赖性问题
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他表示,人工智能要想在不受阻碍的情况下长大,将需要更多的软件创新,而硬件和软件的优化,而不是蛮力计算,可能在未来几年对人工智能至关重要。不太依赖计算机实现创新突破的*包括由FacebookAIResearch和卡内基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)开发的人工智能*Pluribus。在《科学》*的一篇文章中,研究人员称Pluribus只需要美元的云计算培训。摩尔定律的终结意味着创造最先进的人工智能所需的计算量正在上升。Pesenti引用了OpenAI的一项分析,该分析发现,自年以来,创建最先进*所需的计算量每年增长倍。Pesenti说:“随着计算能力的提升,我们依旧看到了增长,但是来自这个问题的压力将会变得更大。”“我认为我们仍将继续运用更多的计算,你仍将运用网络,但它将变得更慢,因为你无法跟上每年倍的速度。这是不可能的。”上个月发布的分析发现,像OpenAI的gps-2这样的培训*的成本可能会超过五辆汽车的碳排放量。Pesenti是Facebook人工智能的负责人,他今天在VentureBate的转换会议上谈到了Facebook在为全球亿用户部署人工智能*时遇到的独特挑战,比如解析细微差别,比如一篇文章是否符合仇恨言论的标准,或者*是否只是被篡改或播放。企业在部署人工智能的过程中遇到的障碍可能是文化或后勤方面的,也可能只是未能认识到人工智能堆栈与典型的工程堆栈并不相同。人工智能几乎在Facebook服务的每一个方面都发挥着作用,从在Facebook或Instagram上显示什么广告、推荐什么内容,到内容审核,以及Portal的智能相机等新的客户体验。Facebook工程经理KimHazelwood去年表示,许多Facebook服务都采用英特尔处理器。与谷歌、微软和Airbnb的高管一样,Pesenti也在他们的转型谈话中谈到了多元化在招聘中的重要性,并确保人工智能对每个人都适用。他认为偏见通常来自数据集而不是AI*的创建者。“我们正在取得进展。这离我们应该达到的目标还很远。”“我们需要尽我们所能来增加这个领域的多样性。”本周早些时候,Facebook公布了与公司多样性有关的新统计数据,但没有公布完全致力于人工智能的Facebook人工智能研究等部门的种族或性别多样性统计数据。数据与社会研究员、算法问责法案合著者MutaleNkonde的分析发现,Facebook人工智能研究现在雇佣了名员工,其中没有非洲裔。由FacebookAR/VR业务主管LadeObamehinti创建的一个包容性人工智能程序现在正在内部用于审查产品的偏见。Obamehinti在一年前发明了这个程序,因为她发现Portal的智能相机AI对像她这样肤色较深的人不起作用。然而,团队对人工智能多样性的测量可能很快就会过时。Pesenti希望Facebook内部的开发人员成为公司每个团队和部门的一部分。他说:“我的目标是让公司中的每一个工程师都成为ML工程师,去年这个数字增加了3倍,所以你说的是成千上万的工程师,他们不在我的团队中,实际上也不是ML工程师。”