加速成長,Facebook 推開放人工智慧硬體系統

Facebook 稍早宣布將導入以開放架構設計的人工智慧自主系統設計,其中也導入大量 Nvidia Tesla M40 繪圖卡運算資源,並且藉由開放架構與更多協作資源整合,藉此帶動更廣大的機器學習效果與人工智慧應用。
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本文原刊登於《聯合新聞網》。

在先前持續發展以機器學習為基礎的人工智慧系統,同時也在今年 GTC 說明如何運用繪圖硬體資源協助加速機器學習成效,Facebook 稍早宣布將導入以開放架構設計的人工智慧自主系統設計,其中也導入大量 Nvidia Tesla M40 繪圖卡運算資源,並且藉由開放架構與更多協作資源整合,藉此帶動更廣大的機器學習效果與人工智慧應用。

Google 宣布開放旗下機器學習軟體框架「TensorFlow」,藉此串接各類應用服務帶動龐大的機器學習成效發展之後,同樣長時間投入人工智慧發展的 Facebook,稍早也宣布推出以開放架構設計的人工智慧系統硬體設計「Big Sur」,藉由導入大量 Nvidia Tesla M40 繪圖卡運算資源,以硬體資源形式協助縮減整體機器學習所需時間,進而讓人工智慧的「理解」能力可在串接各類應用服務下成長。

在先前發展中,Facebook 旗下人工智慧系統已經能識別多數文字結構與所代表含意,甚至可進一步 " 理解" 影片內容,並且完成辨識超過 487 種體育活動,同時可在分析、理解文字內容後回覆相關提問。在今年 F8 開發者活動中,Facebook 也實際展示將《魔戒》摘要內容輸入系統,讓人工智慧針對文字結構進行分析比對,並且在理解內容後回答針對文字敘述所做提問,例如回答《魔戒》角色相關問題,或是魔戒什麼時間點處於何處等問題。

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而如同 Google 開放旗下機器學習軟體框架,藉由開放架構形式提供各類應用服務導入,進而能持續累積機器學習能力,Facebook 此次宣布推出人工智慧系統硬體設計「Big Sur」,同樣也透過開放架構與各類服務銜接使用之下,預期也能配合硬體加速方式帶動更廣泛的機器學習資源,進而讓人工智慧精準度成長速度加快。

以目前許多廠商先後投入以機器學習為基礎的人工智慧技術發展的目標,主要還是以協助人類完成多數單調、機械式操作的工作流程,藉此騰出更多時間可投入需要更精準操作的工作內容,或是以大腦構思其他創意想法,如此才能進一步推動更多科技技術成長。

※相關連結》

Facebook to open-source AI hardware design (Facebook 公布消息)

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