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LeCun:Python當死,深度學習新語言當立

新聞 后端
Python要過時了。說這話的正是深度學習“三巨頭”之一的Yann LeCun。

本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

Python要過時了。

說這話的正是深度學習“三巨頭”之一的Yann LeCun。

昨天,這位Faeebook人工智能實驗室主任、紐約大學教授深刻探討了深度學習的未來。

作為一位親身見證深度學習發展的大牛,LeCun認為,深度學習可能需要一種新的編程語言了。

LeCun何出此言?

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新語言迫在眉睫

在科技媒體VentureBeat的采訪中,LeCun坦言,當下深度學習研究所需要的語言,是一種比Python更靈活、更易于使用的新型編程語言。

LeCun透露,目前,谷歌、Facebook和其他一些公司已經開展了新編譯語言的設計工作。雖然各家的研究成果還未成熟,但有一點可以確定,新語言主要為提高深度學習任務的效率而生。

言下之意,目前深度學習語言界的老大哥Python,可能不久就要被長江后浪推走了。即使在此之前,Python的地位看起來那么炙手可熱。

GitHub最近公布的2018機器學習排行榜顯示,Python毫無疑問當選了機器學習項目開發人員最偏愛的語言。

LeCun:Python當死,深度學習新語言當立

縱觀當下最熱門機器學習框架,例如谷歌TensorFlow、Facebook的PyTorch,也和Python關系密切。

不過,這并不意味著沒有別的語言想爭寵上位。

Python地位岌岌可危

LeCun:Python當死,深度學習新語言當立

比如MIT發布的Julia,就是專門為機器學習設計。

它快速、通用、動態、專業,集C的速度、Matlab的數學表征、Python的通用編程與Shell的膠水命令行與一身,還支持Google的TPU。

Julia 1.0雖然8月份才剛剛發布,年底就已經爬到了機器學習語言榜第六位,簡直是青云直上。

LeCun:Python當死,深度學習新語言當立

也有在Python基礎上的優化,比如專門針對速度Cython工具包,直接在Python里編譯C語言,結合了Python和C的優點,大大提升處理速度。

還有已經借著其他領域崛起的語言,想分一杯機器學習羮。對,說的就是谷歌推出的Swift for TensorFlow。

LeCun:Python當死,深度學習新語言當立

它剛一開源,就有不少飽受Python性能和靈活性困擾的開發者,高呼“可以拋棄Python了”。

TensorFlow官方就發文吐槽過Python不少毛病。比如,性能實在太差,運行時依賴包太多,又不擅長處理并發……

而Swift,就是他們給出的解決之道。

雖說Python問題眾多,想上位的新語言前赴后繼,但LeCun還是在為這些新語言擔憂。

畢竟現在全民Python,深度學習界能不能接受一種新語言還是一個未知謎題。如果新語言沒有人用,那不是研究所必須的。

作為一名AI程序員,請做好生命不息,語言學習不止的準備。

LeCun:芯片!芯片!芯片!

在接受VentureBeat采訪的同一天,LeCun還出席了在舊金山舉辦的國際固態電路會議(International Solid State Circuits Conference),在會上同樣展望了深度學習的未來。

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Fortune和Business Insider等媒體總結了LeCun的新觀點

短期內AI技術主要會落地在手機上

LeCun認為,未來三年內,絕大多數智能手機都會安裝AI相關的專用處理器,在手機上進行實時翻譯等功能會更加普及。

隨著蘋果、華為、Google把自己的手機AI化,多種多樣的新AI應用將會出現在手機上。

而在這一進程結束之后,我們才能在手機之外的其他地方更頻繁的看到AI的應用。

更好的AI能夠屏蔽杠精

對于Facebook公司,語言內容審查是一項重要工作。

LeCun表示,在一部分情況下,AI可以過濾那些不友善的發言,但仍然有很多情況,比如仇恨性言論,受限于預料,無法進行AI自動過濾。

如果有更好的芯片面世,內容審核技術可以大大得到改善。

電池和芯片限制AI在更廣泛的世界應用

LeCun最近在關注的一件事情是將計算機芯片用于各種日常設備,就像有些智能手機內置人臉識別功能一樣,可以直接在手機本地計算,而不用將用戶的人臉數據上傳到云端。

LeCun舉的一個例子是附帶神經網絡的新型割草機,可以自動識別花園里的雜草和花花,自動除掉雜草,留下花花。

不過,如果想要將類似的功能擴展到生活的方方面面,需要更復雜的移動計算芯片,另一方面電池的容量也是一個限制,神經網絡需要消耗大量電能,因此在一些小型設備上還難以實現。

換句話說,如果電池和芯片得到升級,我們可以實現“讓世界充滿AI”。

AI會有常識的

識別一種動物,人類兒童看一下就能認出來了,而計算機卻需要成百上千張照片來識別訓練。

LeCun覺得,我們遲早都會開發出新型的神經網絡,通過自己篩選數據進行訓練獲得常識,像百科全書一樣獲取基本事實,AI從業者可以通過進一步訓練這些神經網絡來執行更高的任務。

但是,訓練“有常識的”AI,需要等待更強大的芯片出現。

One More Chip

前面LeCun說了這么多芯片,后面芯片就來了。

LeCun:Python當死,深度學習新語言當立

LeCun在接受英國《金融時報》采訪時就透露,Facebook目前也在研發AI芯片,不僅在和英特爾等芯片公司合作,也在自己研發ASIC芯片,用于支持相關的AI應用。

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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