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深度学习需要新的编程语言吗?

讲述:杜力大小:2.33M时长:02:33
此前,Facebook 首席人工智能科学家、卷积神经网络之父杨立昆( Yann LeCun )在旧金山的国际固态电路大会上发表了一篇论文,分享了他关于人工智能发展的一些看法,同时也谈到自己对于芯片和硬件发展的关注和研究。在这其中,诸如“深度学习可能需要一种新的编程语言”等说法引起了热烈讨论。
自 20 世纪 80 年代以来,杨立昆就一直致力于神经网络研究。由于他本人对于神经网络发展的贡献,所以被冠以“卷积神经网络之父”的称号。
在当天的演讲中,杨立昆对于人工智能的发展提出了一些新的看法。他表示,深度学习可能需要一种比 Python 更灵活,更易于使用的新编程语言。他表示,在谷歌、Facebook 和其他地方有几个项目旨在设计这样一种编译语言,这种语言可以有效地进行深度学习,但社区是否会跟进还不清楚,因为人们只想使用 Python。他提出疑问:Python 真的是最好的解决方案吗?
杨立昆认为,深度学习可能需要一种比 Python 更灵活,更易于使用的新编程语言。目前尚不清楚这种语言是否必要,但 杨立昆表示,这种可能性与研究人员和工程师非常根深蒂固的愿望背道而驰,很有可能带来颠覆性的变革。
根据 GitHub 最近的一份报告显示,Python 目前是机器学习项目的开发人员最常使用的语言,该语言同时也是构成 Facebook 的 PyTorch 和 谷歌的 TensorFlow 框架的基础。但是,随着代码越来越复杂,开发人员对于编程语言的要求也更高了。
与此同时,一些之前名不见经传的小众编程语言也逐渐成为一些开发者的新宠。最能说明问题的就是去年 8 月才正式发布 1.0 版本的 Julia,从 2012 年到现在,Julia 1.0 在编程界已经打出了自己的一片“小天地”,在 Github 上已经获得了 12293 颗星星。
与其他语言相比,Julia 易于使用,大幅减少了需要写的代码行数,并且能够很容易地部署于云容器,有更多的工具包和库,并且结合了多种语言的优势。据 Julia Computing 的宣传,在七项基础算法的测试中,Julia 比 Python 快 20 倍,比 R 快 100 倍,比 Matlab 快 93 倍。
对于这事,你是怎么看的呢?真的需要一种新的编程语言吗?
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    julia简单一些了吗…………怎么没感觉……
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