源之原味

 

比尔?在他们冷静之前一直在神经网络上工作。

NVIDIA 的首席科学家, 是在深入学习的世界中的一个图标。他是一位拥有超过150项专利的多产研究员, 曾担任斯坦福大学计算机科学系主席。

尼·克罗维兹坐下来与 AI 播客主持人诺亚, 以分享他的思考人工智能-他一直在工作的领域几十年来, 这是一个文艺复兴多亏了 GPU 驱动的深入学习。他说, AI "将改变人类生活的方方面面"。

当前 AI 革命的根源

在二十世纪八十年代, 当他开始进行神经网络研究时, "我们的计算机比我们今天的速度慢了10万倍," 他告诉尼·克罗维兹。

今天的 AI 革命是由强大的 GPUs 启用的。但它需要大量的工作来实现, 如2006推出的 CUDA 编程语言由 NVIDIA 的伊恩降压。

"GPUs 有计算资源, CUDA 解开它," 他说。

随着 GPU 计算得到了牵引, 灵魂人物与同行深入学习了早餐。吴正在从事一个现在著名的项目, 使用无监督学习检测猫的图像从网上。

这项工作在谷歌云上花费了1.6万个 cpu。他建议他们合作使用 GPUs 来做这项工作, 因此, NVIDIA 开始深入学习。

他说, 神经网络有两个主要的重点领域: 建立更强大的算法, 提高推理的效率, 开发神经网络来训练更少的数据。

技术进步有一个 "进化的组成部分和一个革命性的组成部分," 他说。"在研究中, 我们试图集中在革命的部分。

加强 NVIDIA 的研究文化

当他于2009年加入 NVIDIA 为首席科学家时, 研究小组的科学家不到一打。今天, 它的200强。

他的目标是让 NVIDIA 研究人员在将来会对公司产生重大影响的领域做出色的工作。他说, 在顶级场馆发布强有力的研究是至关重要的, 因为它提供了同行评审反馈, 这是质量控制的关键。

"这是一个令人羞愧的经历," 他说。"这使你更好。

本周, NVIDIA 研究人员在盐湖城举行的年度计算机视觉和模式识别会议上, 发表了14份被接受的论文和海报, 其中七篇是在口头会议上发表的。

如何收听 AI 播客

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