Google AI负责人Jeff Dean访谈2020年机器学习趋势

发布时间:2019-12-27 11:16:00 【来源:

在本周于加拿大温哥华举行的神经信息处理系统(NeurIPS)会议上,机器学习成为焦点,因为13,000名研究人员探索了诸如神经科学,如何解释神经网络输出以及AI如何帮助解决现实世界中的重大问题之类的事物。

由于已接受1,400多种作品的出版,您必须选择如何安排时间的优先级。对于Google AI负责人Jeff Dean而言,这意味着在研讨会上进行演讲,讨论机器学习如何帮助应对气候变化带来的威胁以及机器学习如何重塑系统和半导体。

VentureBeat周四与Dean谈到了谷歌在使用ML创建机器学习半导体方面的早期工作,谷歌的BERT对会话式AI的影响以及2020年值得关注的机器学习趋势。

这显然是一个非常广阔的领域,使用机器学习来帮助解决与气候变化相关的话题或减轻某些影响的潜力很大。因此,我们对此感到非常兴奋。我认为Google和整个[AI]社区都感到非常兴奋,因为这是一个严重的问题,而且……这背后有很多技术问题。就像,我们如何才能将机器学习实际应用于其中一些子问题?

VentureBeat:您可以完成[NeurIPS]上的工作吗?我的意思是,我想您并未筛选所有海报,但是在Google展示的内容之外,您是否特别兴奋?

院长:嗯,可能不是所有的海报,但是我们对人们看到的有趣的事情进行了内部讨论。而且我认为,如今机器学习领域整体而言在其研究成果中相当多产,因此很难跟上发展的步伐,但是其中一种方法是对人们认为重要的事情有很多集体意见。

我昨天才到,所以我自己的眼睛还没看很多东西,但是我知道其他人对很多其他东西都感兴趣。

VentureBeat:我上个月在arXiv上看到了您关于机器学习硬件发展的评论,您将在下个月的ISSCC上进行扩展。您认为在后摩尔定律世界中人们需要牢记哪些事情?

迪恩:嗯,我认为已证明非常有效的一件事是芯片的专门化,以执行您想要做的并非完全通用的某些类型的计算,例如通用CPU。因此,我们已经从更严格的计算模型(例如GPU甚至TPU)中受益匪浅,这些模型虽然更为严格,但实际上是根据ML计算需要做的事情设计的。相对于通用CPU,这实际上为您带来了相当多的性能优势。这样一来,您就无法获得我们过去通常会在总体制造过程中获得的大幅增长,从而大大改善了您的年同比增长率。但是我们通过专业化获得了巨大的架构优势。

VentureBeat:您还了解了使用机器学习来创建机器学习硬件的知识。你能谈谈更多吗?

院长:是的,我星期六要讲的另一个话题是在ML for Systems研讨会上。因此,我要谈论的一件事是[如何]我们已经在ASIC芯片设计的机器学习中进行了一些早期工作,特别是布局和布线。因此,您有一个芯片设计,然后有很多晶体管以及它们的连接方式。

基本上,现在在设计过程中,您拥有可以帮助进行某些布局的设计工具,但是您却拥有人工布局和布线专家,可以使用这些设计工具进行多次重复的迭代。从您想要的设计开始,到实际上将其物理布局在芯片上,并在面积,功率和导线长度方面有适当的限制,并满足所有设计角色或您正在执行的任何制造过程,这是一个数周的过程。

事实证明,我们在某些工作中拥有早期证据,可以使用机器学习来进行更多自动化的布局和布线。而且,我们基本上可以拥有一个机器学习模型,该模型可以学习为特定芯片玩ASIC的游戏。

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