Вчені створили 3D-принтер для заліковування глибоких ран на шкірі
7 Травня , 2018
Aston Martin розробляє тримісний підводний човен з електроприводом
7 Травня , 2018

Штучний інтелект отримає універсальний тест “потужності”

В останні роки сфера створення систем штучного інтелекту (ШІ) переживає період бурхливого зростання. В світі вже є досить велика кількість таких систем і в майбутньому їх стане набагато більше, завдяки тому, що вони будуть використовуватися навіть у вбудованих системах з розряду “Інтернету речей”. Зараз практично кожен творець нової системи ШІ відразу починає хвалитися її можливостями, але визначити ці можливості в чисельному вираженні і порівняти їх з можливостями інших подібних систем поки ще не виходить через відсутність єдиного універсального тесту, подібного тесту LinPack для суперкомп’ютерів і тесту 3DMark для звичайних настільних комп’ютерів.
Ситуація з тестом для штучного інтелекту буде виправлена в найближчому майбутньому. Нещодавно дослідники з компаній Google, Baidu, спільно з ученими з Гарварду і Стенфорда, почали розробку нового тесту для систем глибинного машинного навчання та самонавчання. І зараз до цієї дослідної групи вже долучилися фахівці компанія AMD, Intel, двох нових компаній SambaNova і Wave Computing, що спеціалізуються на штучному інтелекті. Спільними зусиллями цієї групи ведеться розробка тестового комплексу під назвою MLPerfl, перша версія якого, згідно з планами, буде готова вже в серпні цього року.

Відзначимо, що фахівці компанії Baidu вже мають певний досвід у подібній справі. У 2016 році ними був створений тестовий комплекс DeepBench, що має відкритий вихідний код, який здійснював тестування систем штучного інтелекту на низькому рівні, близькому до апаратного. Система ж MLPerf буде працювати на більш високому рівні, перевіряючи штучний інтелект на рівні окремих додатків, що виконують якусь конкретну задачу.
Спочатку система MLPerf буде заміряти час, потрібний системі ШІ для навчання до мінімально допустимого якісного рівня. При цьому, якісний рівень також буде визначатися самою системою, і це вимагає для її роботи обчислювальні потужності, які перевершують обчислювальні потужності досліджуваних систем. В якості одиниці відліку в системі MLPerf будуть використовуватися можливості чіпа Nvidia P100 Volta, який зараз широко використовується в системах глибинного машинного навчання.
У подальшій роботі тест MLPerf буде використовувати два підходи, за допомогою одного підходу, закритого і доступного лише комерційним користувачам, ця система визначить моделі об’єктів, структури даних і обмежить межі зміни значень для того, щоб отримати найбільш достовірні результати тестування. Другий, загальнодоступний підхід буде більш орієнтований на дослідників у сфері ШІ, в ньому буде задіяна менша кількість обмежень, що дозволить експериментувати з різними видами реалізації систем штучного інтелекту.
“Зараз ми працюємо над створенням версії 0.5 і ми створюємо її зусиллями невеликої команди” – пишуть розробники системи MLPerf, – “Але ми сподіваємося, що внесок співтовариства у версію 1.0 стане значним, ми будемо заохочувати будь-який зворотний зв’язок, впроваджувати розроблені сторонніми фахівцями еталонні визначення і користуватися результатами проведених ними випробувань”.

Джерело

LEU
LEU

Залишити відповідь

Увійти за допомогою: