تكنولوجيا

تعلم MIT الذكاء الاصطناعي كيفية تدريب الشبكات العصبية بشكل أسرع من أي وقت مضى

في محاولة ل "دمقرطة منظمة العفو الدولية" العلماءوجد معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا طريقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي للتعلم الأكثر كفاءة لأنظمة التعلم الآلي - أي الشبكات العصبية. إنهم يأملون في أن تسمح الخوارزمية الجديدة ، التي ستوفر الوقت والمال ، للباحثين والشركات محدودة الموارد بأتمتة تصميم الشبكات العصبية. بمعنى آخر ، من خلال تقليل الوقت والتكلفة ، يمكنهم جعل تقنية AI أكثر سهولة.

الشبكات العصبية تتعلم بشكل أسرع

مجال جديد من الذكاء الاصطناعي يشملاستخدام الخوارزميات للتصميم التلقائي للشبكات العصبية الأكثر دقة وكفاءة من تلك التي طورها المهندسون البشر. ولكن هذه التقنية للبحث عن الهندسة المعمارية العصبية (بحث الهندسة المعمارية العصبية ، NAS) مكلفة من حيث القوة الحاسوبية.

أحدث خوارزمية NAS ، مؤخرًاالتي طورتها Google للعمل على مجموعة كبيرة من معالجات الرسومات ، أمضت 48000 ساعة في وحدة معالجة الرسومات لإنشاء شبكة عصبية تلافيفية واحدة ، تُستخدم في تصنيف الصور ومهام الكشف. تمتلك Google القدرة على تشغيل مئات المعالجات الرسومية وغيرها من المعدات المتخصصة في وقت واحد بشكل متوازٍ ، لكن هذا غير متوفر للعديد من الآخرين.

خوارزمية NAS المقدمة من ماساتشوستسكمعهد تكنولوجي ، يمكنه مباشرة تدريب الشبكات العصبية التلافيفية المتخصصة (CNN) لمنصات الأجهزة المستهدفة - عند العمل مع مجموعة هائلة من بيانات الصور - في 200 ساعة وحدة معالجة الرسومات فقط ، مما يوسع إلى حد كبير الاستخدام المحتمل لهذه الأنواع من الخوارزميات.

وفقا للعلماء ، والموارد محدودةيمكن للباحثين والشركات الاستفادة من الخوارزمية في شكل توفير الوقت والتكلفة. يقول سونج خان ، الباحث المشارك في دراسة الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر في مختبرات تكنولوجيا مايكروسيستمز في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، إن الهدف العام هو "دمقرطة الذكاء الاصطناعي". "نريد من خبراء الذكاء الاصطناعي وغير المتخصصين تصميم هياكل الشبكات العصبية بفعالية مع حل بسيط يعمل بسرعة على معدات محددة."

ومع ذلك ، يضيف أن هذه الخوارزميات NASلا تحل محل المهندسين البشر. "الهدف هو التخلص من الأعمال المتكررة والشاقة المرتبطة بتصميم وتحسين بنية الشبكات العصبية."

حسنًا ، كل هذا يسرع فقط ظهور الإجماليالذكاء الاصطناعي. بالمناسبة ، اقرأ مقالتنا عن ديميس حابس ، مؤسس DeepMind - واحدة من أكثر الشركات الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعى.