Mark Zuckerberg kondigt ambitieus A.I. Programma voor Europa

Vandaag in Berlijn hebben Facebook-oprichter Mark Zuckerberg en zijn chef kunstmatige intelligentie de uitrol aangekondigd van een nieuw programma dat een belangrijke impuls zal geven aan Europese onderzoekers op het gebied van kunstmatige intelligentie.

Binnenkort 200 grafische verwerkingseenheden (GPU's) - de CPU voor A.I. onderzoek - zal worden gebruikt om A.I. verder te ontwikkelen. in Europa, en de eerste 32 GPU's gaan al naar een onderzoekslaboratorium in Berlijn.

Zuckerberg ging zitten met Yann LeCun, de directeur van het onderzoeksprogramma voor kunstmatige intelligentie van Facebook, op de Facebook Innovation Hub in Berlijn, samen met Martin Ott, Facebook's managing director voor Noord-, Midden- en Oost-Europa, die Zuck en LeCun interviewde over wereldwijde connectiviteit, AI en virtuele realiteit.

Van de gebruikelijke antwoorden doken Zuck en LeCun in op de toekomst van A.I.

In LeCun's woorden: "We horen over A.I. nu omdat de computerkracht nog geen 20 jaar geleden was. "Facebook hoopt de vooruitgang te versnellen door de benodigde rekenkracht verder te verspreiden.

Het programma zal in Berlijn worden uitgerold. Van de officiële aankondiging van Facebook:

Klaus-Robert Müller van TU Berlin zal de eerste ontvanger zijn van de eerste donatie in dit nieuwe programma. Dr. Müller ontvangt vier GPU-servers waarmee zijn team sneller vooruitgang kan boeken op twee onderzoeksgebieden: beeldanalyse van borstkanker en chemische modellering van moleculen.

A.I. onderzoek is lang in handen geweest van krachtige, gevestigde bedrijven. Deze bedrijven beschikken over alle middelen en infrastructuur die nodig zijn om het veld te verbeteren. Niet-corporatieve onderzoeksgroepen zijn vaak vol met gemotiveerde, buitengewone hersenen voor A.I. onderzoek, maar zonder de nodige rekenkracht niet in staat zijn om hun ideeën in praktijk te brengen. Facebook's programma is dan een poging om deze onbalans te veranderen.

Facebook zei in een verklaring dat het zou werken met ontvangers om ervoor te zorgen dat ze de software hebben om gebruik te maken van de servers en onderzoekers te sturen om samen te werken met deze instellingen.

Voor diepgaand leren is het nodig om een ​​A.I-systeem enorme hoeveelheden weer te geven, wat de onderzoekers ook proberen te 'leren'. Voor een A.I. om de locatie of inhoud van een foto te kunnen kiezen, bijvoorbeeld dat A.I. moet al een duizelingwekkende hoeveelheid foto's hebben gezien. En voor de A.I. om van het vereiste aantal foto's te leren kennen en te leren, hebben de onderzoekers GPU's nodig. (Hetzelfde geldt voor het leren van A.I.'s om gesproken en geschreven taal te verstaan, of om zelfrijdende autosystemen te leren kennen om zich vertrouwd te maken met situaties die ze onderweg tegenkomen.)

Dit staat bekend als "onder toezicht" leren, en in wezen is het patroonherkenning. Als je erop wijst X genoeg keer naar een A.I., de A.I. zal zelf leren identificeren X. Hoewel deze technologie talloze opwindende toepassingen heeft - zoals de mogelijkheid om een ​​met A.I. uitgeruste camera te leren om huidkanker te identificeren, of een systeem dat hersensignalen kan filteren en interpreteren en daardoor prothesen kan controleren - Zuck en LeCun zeggen dat ongecontroleerd Leren is het revolutionaire doel op de lange termijn.

Als een A.I. kunnen leren "op eigen benen", als je wilt, zal er geen stoppen.We zijn minimaal tien jaar verwijderd van het bereiken van deze doorbraak: om dat te doen, moeten we eerst begrijpen hoe het menselijk brein zonder toezicht leert, en wetenschappers, onderzoekers en academici schieten daar allemaal nog steeds in het duister over.

Bekijk het volledige interview: