Acelerar a inteligência artificial com Um chip de US $ 2 bilhões

O campo da inteligência artificial tem experimentado um surto impressionante de progressos nos últimos anos, com o software tornando-se muito melhor na compreensão de imagens, fala e novas tarefas, tais como a forma de jogar. Agora, para acelerar a inteligência artificial  a empresa cujo hardware tem apoiado muito desse progresso criou um chip para mantê-lo no curso da evolução.

Na terça feira a Nvidia anunciou um novo chip chamado Tesla P100 que é projetado para dar mais poder por trás de uma técnica chamada de aprendizado profundo. Esta técnica tem produzido recentes avanços importantes como a AlphaGo software do Google que derrotou o melhor jogador de Go* do mundo no mês passado (veja “Cinco Lições de AlphaGo vitória histórica“).*(Go é um jogo, veja aqui: Wikipédia).

A aprendizagem profunda envolve dados que passam através de grandes coleções de neurônios grosseiramente simulados. O P100 pode ajudar a fornecer mais avanços, tornando possível para os cientistas da computação alimentarem mais dados para suas redes neurais artificiais ou criar maiores coleções de neurônios virtuais.

As redes neurais artificiais já estão presentes na sociedade há décadas, mas a aprendizagem profunda só se tornou relevante nos últimos cinco anos, depois que os pesquisadores descobriram que os chips projetados originalmente para lidar com vídeo games gráficos tornou a técnica muito mais poderosa. Processadores gráficos continuam a ser cruciais para a aprendizagem profunda, mas o CEO da Nvidia Jen-Hsun Huang diz que agora é hora de fazer chips customizados para este uso especificamente.

Em um evento da empresa em San Jose, ele disse: “Pela primeira vez nós projetamos uma arquitetura [gráficos de processamento] dedicada a acelerar a IA e a aprendizagem profunda.”A Nvidia gastou mais de $ 2 bilhões em pesquisa e desenvolvimento para produzir o novo chip, disse Huang. Ele tem um total de 15 bilhões de transistores, cerca de três vezes mais do que os chips anteriores da Nvidia. Huang disse que uma rede neural artificial alimentada pelo novo chip poderia aprender com os dados recebidos 12 vezes tão rápido quanto era possível utilizando as melhores chips anteriores da Nvidia.

Os pesquisadores de aprendizagem profunda do Facebook, Microsoft e outras empresas que a Nvidia concedeu acesso antecipado ao novo chip disseram que esperam acelerar o seu progresso, permitindo-lhes trabalhar com maiores coleções de neurônios artificiais.

“Eu penso que nós seremos capazes de crescer um pouco mais do que fomos capazes no passado, cerca de 30 vezes maior”, disse Bryan Catanzaro, que trabalha na aprendizagem profunda na empresa de busca chinesa Baidu. Aumentando o tamanho das redes neurais habilitou anteriormente grandes saltos na esperteza do software. Por exemplo, no ano passado a Microsoft conseguiu fazer um software que bate os seres humanos em reconhecer objetos em fotos através da criação de uma rede neural muito maior.

Huang, da Nvidia disse que o novo chip já está em produção e que ele espera que as empresas de computação em nuvem começem a usá-lo este ano. Espera-se que a IBM, Dell e HP comecem a vender servidores com o chip a partir do próximo ano.

Ele também revelou um computador especial para os investigadores da aprendizage profunda que vem com oito chips de P100 com chips de memória e discos rígidos em flash. Conduzindo grupos de pesquisa acadêmica, incluindo os da Universidade da Califórnia, Berkeley, Stanford, Universidade de Nova York, e MIT, estão sendo dadas modelos de computador, conhecido como o DGX-1, que também será vendido por US $ 129.000.

Fonte: MITTechReview

Você acredita que o processo de aprendizagem acelerada pode trazer mais perto de nós filmes como Ex Machina?