Cómo se ve la red de aprendizaje de un proceso de machine learning

¿Qué ven las máquinas a medida que aprenden nuevas habilidades?

Por Matt Burgess | Wired

Graphcore, con sede en Bristol, utilizó su nuevo procesador y software de IA para mostrar lo que sucede dentro de los procesos de aprendizaje automático.

El aprendizaje automático está rompiendo las barreras del idioma, alimentando y combatiendo el ciberdelito, e incluso puede reconocer las emociones, pero los procesos complejos detrás de estos avances son a menudo un misterio.

El emprendimiento Graphcore quiere cambiar esto. La firma con sede en Bristol ha creado una serie de 'exploraciones cerebrales de IA', utilizando su chip y software de desarrollo, para producir imágenes de plato de Petri que revelan lo que sucede cuando se ejecutan los procesos.

La mayoría de los programas de aprendizaje automático, incluidos los sistemas propios de Google y los marcos de código abierto, funcionan mediante la capacitación de AI en gráficos computacionales.

En pocas palabras, los sistemas de aprendizaje automático pasan por una fase de construcción, durante la cual se crea un gráfico que muestra todos los cálculos necesarios. A esto le sigue una fase de ejecución en la que la máquina utiliza los cálculos (o pasos) resaltados en el gráfico para ejecutar sus procesos de capacitación. A medida que avanza a través de sus ejecuciones, hace "pases" que se ejecutan hacia adelante y hacia atrás a través de los datos. En las imágenes de Graphcore, al movimiento de estos pases y las conexiones entre ellos se les han asignado varios colores.

Esto es similar a cómo se compilan las exploraciones cerebrales, según Nigel Toon, CEO de Graphcore.

"La sorprendente similitud con las exploraciones del cerebro resalta que lo que tu cerebro está haciendo es algo muy similar", dijo Toon a WIRED. "Tu cerebro tiene neuronas y sinapsis que conectan esas neuronas, y también estás modelando efectivamente algo muy similar en este mundo de aprendizaje automático.

"Lo que estás viendo es cómo funciona la gráfica en el procesador, por lo que sería análogo a tomar una exploración de un cerebro para ver cómo funciona".

Las imágenes, proporcionadas exclusivamente a WIRED, muestran de lo que es capaz el software Poplar de la empresa cuando se combina con un procesador diseñado para aplicaciones de IA. Graphcore generó las imágenes mientras ejecutaba los procesos de aprendizaje automático utilizados para identificar las imágenes. "Estás llevando efectivamente una descripción gráfica a través de una pieza de software a un procesador gráfico", dijo Toon a WIRED.

"Lo que estás viendo son las capas de una profunda red neuronal expuesta", explicó. "Lo que está haciendo una red neuronal profunda es tratar de extraer características de los datos de forma automática, por lo que proporciona un flujo de datos y están extrayendo niveles de detalle más y más finos".

Graphcore dice que el chip utilizado para crear las imágenes se completará este año y ha desarrollado una Unidad de Procesamiento Inteligente (UIP), que argumenta que es la mejor manera de ejecutar la IA de aprendizaje automático. Explica el proceso tecnológico en una publicación de blog publicada junto con este artículo.

En comparación, las empresas como NVIDIA ejecutan programas de aprendizaje automático existentes en GPU de alta potencia. NVIDIA explica que sus GPU se están desarrollando para ejecutarse en la nube y admiten más procesamiento de datos con menos infraestructura, pero Toon argumenta que los procesadores específicos para el aprendizaje automático son mejores que los GPU.

Es algo, aparentemente, Google está de acuerdo con. Cuando el gigante de la tecnología lanzó recientemente su AI para Google Translate, se vio obligado a crear un nuevo chip: una unidad de procesamiento de tensor. El procesador está estructurado de manera diferente a las GPU y computa menos.

"Se están esforzando bastante para evolucionar a las GPU en una dirección diferente", dijo Toon. "Creemos que al comenzar a formar una hoja de papel limpia, podemos hacer algunos avances importantes y mover el paisaje"....