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"Deep Learning pode precisar de nova programação", diz chefe de IA do Facebook

Por| 20 de Fevereiro de 2019 às 09h27

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A linguagem de programação Python pode estar com os dias contatos. Bem, pelo menos é o que pensa o diretor de pesquisas com inteligência artificial do Facebook, Yann LeCun. Para ele, o deep learning pode precisar de uma nova linguagem de programação que seja mais flexível e mais fácil de trabalhar, mesmo que muitos dos pesquisadores e engenheiros torçam o nariz para isso.

"Existem vários projetos na Google, no Facebook e em outros lugares para projetar uma linguagem tão compilada que pode ser eficiente para o deep learning das máquinas, mas não está claro se a comunidade seguirá, porque as pessoas só querem usar Python", disse LeCun em entrevista ao VentureBeat.

De acordo com o recente relatório Octoverse do GitHut, o Python é atualmente a linguagem mais popular usada por desenvolvedores que trabalham em projetos de aprendizado de máquina. A linguagem de programação também forma a base para as estruturas PyTorch do Facebook e TensorFlow da Google.

Recentemente, LeCun apresentou um documento explorando as últimas tendências e falou diante de empresas que fazem chips de próxima geração na International Solid-State Circuits Conference (Conferência Internacional de Circuitos em Estado Sólido) do IEEE (Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos), em São Francisco.

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A primeira parte do artigo é dedicada às lições que LeCun tirou após sua passagem pelo Bell Labs, incluindo a observação de que as criações dos pesquisadores de IA e cientistas da computação tendem a estar vinculadas às ferramentas de hardware e software. Com mais de 50 anos de existência, a inteligência artificial tem seu crescimento atual diretamente ligado ao aumento da capacidade computacional fornecida por chips e outros hardwares.

Para LeCun, é um circulo virtuoso. Um melhor hardware traz algorítimos melhores, que potencializam o desempenho e fazem com que as pessoas costruam, por fim, máquinas e compostos ainda melhores.

No início dos anos 2000, depois de deixar o Bell Labs e ingressar na Universidade de Nova York, LeCun trabalhou com outros especialistas do setor, como Yoshua Bengio e Geoffrey Hinton, conduzindo pesquisas para ressuscitar o interesse em redes neutras e aumentar a popularidade do deep learning.

O chefe de IA do Facebook destacou uma série de tendências em IA que os fabricantes de hardware "deveriam" considerar nos próximos anos e fez recomendações sobre o "tipo de arquitetura necessária no futuro próximo", recomendando que o tamanho crescente dos sistemas de deep learning seja levado em consideração.

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Ele acredita, também, que os futuros sistemas de deep learning serão, em grande parte, treinados com aprendizado autodescrito e que novos hardwares de alto desempenho serão necessários para dar suporte a esse aprendizado.

Fonte: VentureBeat