मार्क जुकरबर्ग ने महत्वाकांक्षी ए.आई. यूरोप के लिए कार्यक्रम

बर्लिन में आज, फेसबुक के संस्थापक मार्क जुकरबर्ग और उनके कृत्रिम बुद्धि के प्रमुख ने एक नए कार्यक्रम के रोलआउट की घोषणा की जो यूरोपीय कृत्रिम बुद्धि शोधकर्ताओं को एक बड़ा बढ़ावा देगा।

जल्द ही, 200 ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) - सीपीयू को ए.आई. अनुसंधान - आगे विकसित करने के लिए इस्तेमाल किया जाएगा ए.आई. यूरोप में, और पहले 32 GPU बर्लिन में एक अनुसंधान प्रयोगशाला के लिए पहले से ही बाहर जा रहे हैं।

जुकरबर्ग बर्लिन में फेसबुक इनोवेशन हब में मार्टिन ओट के साथ उत्तरी, मध्य और पूर्वी यूरोप के फेसबुक के प्रबंध निदेशक, यान आर्टकान के खुफिया कार्यक्रम के निदेशक यान लेकन के साथ बैठ गए, जिन्होंने वैश्विक कनेक्टिविटी, एआई के बारे में जुक और लेको के साक्षात्कार लिए।, और आभासी वास्तविकता।

सामान्य प्रतिक्रियाओं के बीच, Zuck और LeCun ए.आई. के भविष्य के लिए काम करते हैं।

LeCun के शब्दों में: "हम ए.आई. के बारे में सुन रहे हैं। अब क्योंकि कंप्यूटर की शक्ति लगभग 20 साल पहले नहीं थी। ”फेसबुक को उम्मीद है कि आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति को आगे बढ़ाकर उन्नति दर में तेजी लाई जाएगी।

कार्यक्रम बर्लिन में होगा। फेसबुक की आधिकारिक घोषणा से:

टीयू बर्लिन में क्लॉस-रॉबर्ट मुलर इस नए कार्यक्रम में पहले दान के पहले प्राप्तकर्ता एसआईसी होंगे। डॉ। मुलर को चार जीपीयू सर्वर प्राप्त होंगे जो उनकी टीम को दो अनुसंधान क्षेत्रों में त्वरित प्रगति करने में सक्षम बनाएंगे: स्तन कैंसर और अणुओं के रासायनिक मॉडलिंग की छवि विश्लेषण।

A.I. अनुसंधान लंबे समय से शक्तिशाली, अच्छी तरह से स्थापित कंपनियों के हाथों में है। इन कंपनियों के पास क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए आवश्यक सभी संसाधन और बुनियादी सुविधाएं हैं। नॉनकॉर्पोरेट रिसर्च ग्रुप अक्सर प्रेरित, असाधारण दिमाग वाले ए.आई. अनुसंधान, लेकिन, आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति के बिना, अपने विचारों को व्यवहार में लाने में असमर्थ हैं। तब, फेसबुक का कार्यक्रम इस असंतुलन को बदलने का एक प्रयास है।

फेसबुक ने एक बयान में कहा, "यह प्राप्तकर्ताओं के साथ काम करने के लिए यह सुनिश्चित करने के लिए होगा कि उनके पास सर्वर का उपयोग करने और इन संस्थानों के साथ सहयोग करने के लिए शोधकर्ताओं को भेजने के लिए सॉफ़्टवेयर है।"

डीप-लर्निंग को एआई प्रणाली की बड़ी मात्रा में दिखाने की आवश्यकता होती है जो भी यह है कि शोधकर्ताओं ने इसे "सिखाने" का प्रयास किया है। ए.आई. उदाहरण के लिए, किसी तस्वीर का स्थान या सामग्री चुनने में सक्षम होने के लिए, कि ए.आई. पहले से ही तस्वीरों की एक चौंका देने वाली राशि को देखने की जरूरत है। और ए.आई. एनकाउंटर और तस्वीरों की अपेक्षित संख्या से जानने के लिए, शोधकर्ताओं को GPU की आवश्यकता है। (यह ए.आई. के लिए बोली जाने वाली और लिखित भाषा को समझने के लिए या स्व-चालित कार प्रणालियों को सिखाने के लिए सही है, ताकि वे सड़क पर आने वाली परिस्थितियों से खुद को परिचित कर सकें।)

इसे "पर्यवेक्षित" शिक्षण के रूप में जाना जाता है, और, संक्षेप में, यह पैटर्न की मान्यता है। अगर आप इशारा करें एक्स पर्याप्त समय ए.आई., ए.आई. खुद को पहचानना सीखेगा एक्स । जबकि इस तकनीक में कई रोमांचक अनुप्रयोग हैं - जैसे कि त्वचा कैंसर की पहचान करने के लिए A.I.-सुसज्जित कैमरा सिखाने की क्षमता, या एक प्रणाली जो मस्तिष्क के संकेतों को फ़िल्टर और व्याख्या कर सकती है और जिससे कृत्रिम अंग को नियंत्रित कर सकती है - Zuck और LeCun का कहना है कि के चलते किसी सीखना दीर्घकालिक, क्रांतिकारी लक्ष्य है।

यदि ए.आई. सीख सकते हैं "अपने स्वयं के दो पैरों पर," यदि आप करेंगे, तो कोई रोक नहीं होगी।कम से कम, हम इस सफलता को प्राप्त करने से एक दशक दूर हैं: ऐसा करने के लिए, हमें सबसे पहले यह समझने की आवश्यकता है कि मानव मस्तिष्क कैसे अनपेक्षित सीखने को पूरा करता है, और वैज्ञानिक, शोधकर्ता और शिक्षाविद सभी समान रूप से उस बारे में अंधेरे में शूटिंग कर रहे हैं।

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