Un piccolo team di programmatori di intelligenza artificiale per studenti batte il codice di apprendimento automatico di Google

Un collage di immagini a griglia di migliaia di fotografie Andrej Karpatia

Studenti da Fast.ai , una piccola organizzazione che gestisce online corsi di machine learning gratuiti, ha appena creato un algoritmo di intelligenza artificiale che supera il codice dei ricercatori di Google, secondo un importante benchmark.

Il successo di Fast.ai è importante perché a volte sembra che solo chi ha enormi risorse possa fare ricerca avanzata sull'IA.

Fast.ai è composto da studenti part-time desiderosi di cimentarsi nell'apprendimento automatico e forse di passare a una carriera nella scienza dei dati. Noleggia l'accesso ai computer nel cloud di Amazon.

Ma il team di Fast.ai ha creato un algoritmo che batte il codice di Google, misurato utilizzando un benchmark chiamato DAWNB banco , dai ricercatori di Stanford. Questo benchmark utilizza un'attività di classificazione delle immagini comune per tenere traccia della velocità di un algoritmo di apprendimento profondo per dollaro di potenza di calcolo.

I ricercatori di Google hanno superato le classifiche precedenti, in una categoria per l'allenamento su più macchine, utilizzando una raccolta personalizzata di chip progettati specificamente per l'apprendimento automatico. Il team di Fast.ai è stato in grado di produrre qualcosa di ancora più veloce, su hardware più o meno equivalente.

I risultati all'avanguardia non sono dominio esclusivo delle grandi aziende, afferma Jeremy Howard, uno dei fondatori di Fast.ai e un importante imprenditore di intelligenza artificiale. Howard e la sua cofondatrice, Rachel Thomas, hanno creato Fast.ai per rendere l'IA più accessibile e meno esclusiva.

Il team di Howard è stato in grado di competere con artisti del calibro di Google facendo molte cose semplici, che sono descritte in dettaglio in a post sul blog . Questi includono assicurarsi che le immagini alimentate al suo algoritmo di addestramento siano state ritagliate correttamente: queste sono le cose ovvie e stupide che molti ricercatori non penserebbero nemmeno di fare, dice Howard.

Il codice necessario per eseguire l'algoritmo di apprendimento su diverse macchine è stato sviluppato da un collaboratore del nuovo Pentagono Unità di innovazione della difesa , creato di recente per aiutare i militari a lavorare con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.

Matei Zaharia , professore alla Stanford University e uno dei creatori di DAWNBench, afferma che il lavoro di Fast.ai è impressionante, ma osserva che per molte attività di intelligenza artificiale sono ancora fondamentali grandi quantità di dati e risorse di calcolo significative.

L'algoritmo Fast.ai è stato addestrato sul database ImageNet in 18 minuti utilizzando 16 istanze di Amazon Web Service, per un costo totale di calcolo di circa $ 40. Howard afferma che questo è circa il 40 percento migliore rispetto allo sforzo di Google, anche se ammette che il confronto è complicato perché l'hardware è diverso.

Jack Clark , direttore delle comunicazioni e delle politiche presso OpenAI, un'organizzazione no profit, afferma che Fast.ai ha prodotto un lavoro prezioso in altre aree come la comprensione delle lingue. Cose del genere avvantaggiano tutti perché aumentano la familiarità di base delle persone con la tecnologia di intelligenza artificiale, afferma Clark.

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