Deep Learning: rumo a uma nova linguagem de programação?

Atualmente, o desenvolvimento de sistemas cognitivos artificiaismais conhecida como inteligência artificial, deu grandes saltos e suas aplicações estão se tornando cada vez mais parte da vida cotidiana: de assistentes em smartphones a sistemas de direção autônoma, ou mesmo máquinas usadas na indústria.

a aprendizado profundo Onde aprendizado profundo, é o método com o qual as IAs aprendem e treinam para as tarefas que serão confiadas a elas, na forma de programas e algoritmos complexos, principalmente usando Python como linguagem de programação.

Foi o primeiro cientista responsável pela pesquisa de IA no Facebook, Yann LeCun, que apontou as novas necessidades que a pesquisa neste campo está encontrando para continuar a se desenvolver.

Para mais flexibilidade e facilidade na programação

Python é de fato a linguagem de programação mais popular na comunidade de cientistas que trabalham na área de aprendizado de máquina, um método de aprendizado profundo.

Estruturas PyTorch do Facebook e TensorFlow do Google são, por exemplo, baseados nesta linguagem.

De acordo com Yann LeCun em um comunicado telefônico ao VentureBeat: “Existem vários projetos no Google, Facebook e outros lugares para projetar uma linguagem compilada que possa ser eficaz para aprendizado profundo, mas não está claro se a comunidade seguirá, porque os usuários só querem usar Python”.

Materiais específicos para o campo da IA

A IA tem cinquenta anos atrás, mas seu desenvolvimento futuro estará intimamente ligado ao desenvolvimento do poder de computação fornecido por chips de computador e outros hardwares relacionados.

Isso gera uma expectativa por parte das equipes que trabalham neste setor: a necessidade de ter disponível hardware específico e de alto desempenho, orientado para o tamanho crescente dos sistemas de deep learning (mais poder computacional, gerenciamento de lotes de aprendizado otimizado, capacidade de suporte -aprendizado supervisionado, etc.).

Ainda de acordo com Yann leCun, ““O tipo de material disponível tem uma grande influência no tipo de pesquisa que as pessoas fazem. A direção da IA ​​nos próximos dez anos será, portanto, muito influenciada pelo tipo de hardware disponível”.