CNN、MSNBC 和华尔街日报互动版的撰稿人 David Cassell 通过纪录片《推动 AI 革命》的镜头，谈论了超过 60% 的 AI 专业人士使用的深度学习框架 PyTorch。我们突出并翻译了他文章中最有趣的观点。
PyTorch 有着一段迷人的历史。我们邀请您了解人工智能的诞生背景、快速崛起及其对世界的影响。
在早期，人工智能技术有大量工具争夺用户的注意力。 “当时有 15 或 20 个工具正在加速开发，”PyTorch 联合创始人 Soumit Chintala 回忆道。创新正在发生，但它是孤立且分散的。 2015 年，Google 的 TensorFlow 面世，这是一款利用 Google 工程资源构建的精致、引人注目的产品。
PyTorch 的诞生
2016 年，Facebook 人工智能研究实验室的目标是在计算机视觉领域取得“进步”。他们需要人工智能应用程序来进行 Facebook 新闻推送、搜索和推荐。 Soumit Chintala 加入该团队后，着手创建一个能够承受这些复杂任务负载的框架。 PyTorch 项目就是这样诞生的。
PyTorch 崛起
David Cassell 通过纪录片《推动人工智能革命》的镜头审视了 PyTorch 的影响。它的灵活性和易用性，加上人工智能研究人员社区的不断壮大，迅速导致了该技术的广泛采用。该纪录片展示了 PyTorch 在迪士尼、皮克斯、Astra Zeneca 甚至 NASA 等公司的使用情况。
PyTorch 在人工智能领域的主导地位是不可否认的。该纪录片重点介绍了该框架如何成为 ChatGPT 和 Stable Diffusion 等尖端人工智能应用程序的关键组成部分。随着人工智能的不断发展，PyTorch 仍然是研究人员和开发人员突破可能性界限的重要工具。这部纪录片提醒我们人工智能取得的令人难以置信的进步以及等待着我们的令人兴奋的未来。
PyTorch 的好处
- PyTorch 为研究人员和开发人员提供了强大而灵活的框架，彻底改变了人工智能开发。
- 该框架的易用性和灵活性使其成为各种人工智能应用程序的流行选择。
- PyTorch 的未来一片光明，它在尖端应用程序中的作用凸显了其持续的相关性和影响力。
影片关键时刻
纪录片《推动人工智能革命》讲述了 Meta 的一小群开发人员如何创建一个框架，并成为数百万个人工智能项目的驱动力的故事。
在影片中，Soumit Chintala 讲述了正在寻找实习机会的华沙大学一年级学生 Adam Paschke 如何加入 PyTorch 开发团队。 Paschke 一直是 Lua Torch 社区的活跃成员，并分享了他对 2016 年的回忆：“我对机器学习充满热情。我只是认为这是一个非常酷的领域，我想了解更多相关信息。”
2015 年 12 月至 2016 年 4 月期间，一个小团队致力于将 C 和 C++ 数学函数与 Lua 绑定器分离。最终他们意识到它们可以与任何其他语言联系起来。 “所有其他库都已经采用 Python 语言，人们对这种语言很满意，”Paschke 回忆道。转向 Python 是“自然而然的下一步”。
PyTorch 于 2017 年 1 月发布，Chintala 记得有几个人告诉他，“你帮助我们做得很好。” Lightning AI 首席执行官 William Falcon 当时在斯坦福大学使用 TensorFlow 进行人工智能研究，他指出：“这就像白天和黑夜一样。” Chintala 还指出，“2017 年，我们每天工作 16 个小时。”
经过两年的 PyTorch 性能优化工作，它的受欢迎程度直线上升。
“我们开始看到基于 PyTorch 的新库出现，”当时领导 AWS 人工智能合作伙伴关系的 Joe Spizak 说道。 NLP、计算机视觉和强化学习的库已经出现。 “整个人工智能世界开始将其作为一个稳定的基础。”
AMD 注意到 PyTorch 已成为“许多不同客户、不同规模、不同行业”的机器学习框架选择，AMD 解决方案架构总监 Niles Burbank 回忆道：“这很重要。我们开始致力于这一点“采用 PyTorch 并对其进行调整，以便它可以利用硬件加速 - 特别是我们的 GPU 产品。”在几年的时间里，他们在内部分支上测试了改进，然后将它们带回到项目中。
Chintala 见证了 PyTorch 被特斯拉、Uber 和 Cruise 等主要自动驾驶汽车公司所使用。 “这非常酷，甚至对我们来说有点可怕，”他说，“我们感到非常有责任”确保代码没有错误。在 Microsoft，开发人员也使用了 PyTorch，包括 UnlimBot 和 Office 等微软旗舰项目。
Spizak 回忆起 Google 最终也开始考虑在其 TPU 上支持 PyTorch。 Meta 的 PyTorch 核心框架团队负责人、现任 Google AI 工程高级总监 Dwarka Rajagopal 认为这是一个里程碑。 Rajagopal 将此描述为 PyTorch 可以移植到 GPU 以外的硬件平台的证据，并称其为“一件大事”。
该影片还记录了 2022 年将开源项目 PyTorch 转移到自己的基金会的决定。当时，Linux 基金会开玩笑说：“我们感谢 Meta‘为我们提供了框架’。
2022 年，PyTorch 被捐赠给 Linux 基金会。这强调了开源在人工智能发展中的重要性：“开源社区已经并将继续在开发使人工智能和机器学习成为可能的工具和解决方案方面发挥主导作用，并随着时间的推移让它们变得更好，”该基金会表示在一份声明中。在一年内（2021 年 8 月至 2022 年 8 月），PyTorch 项目进行了超过 65,000 次提交，有超过 2,400 名开发人员做出了贡献。
在纪录片的最后，开发人员分享了他们对 PyTorch 未来的愿景。 “每天我们环顾四周并说，‘是的，那就是我们在那里。那就是我们。’这真是太酷了，”乔·斯皮扎克说。德瓦卡·拉贾戈帕尔 (Dwarka Rajagopal) 补充道：“我相信我们才刚刚开始。”
AWS 的 Brian Granger 认为，PyTorch 等基础开源项目正在出现新的创新层，让人们和组织能够“做一些他们在没有构建在这些项目之上的创新层时永远无法完成的事情”。 Spizak 预测 PyTorch 将成为更加多样化的平台的中心：“无论是设备上计算、环境计算还是可穿戴设备。”
微软的 Parineeta Rahi 预测，越来越多的应用程序将使用强大的语言模型 (LLM) 来构建，使人们摆脱硬件的限制，从而创建丰富生活的解决方案。 “一切都在我们手中，”她相信。 AMD 的 Niles Burbank 也预测，在更好的技术的推动下，未来将是光明的。 “当你对一个问题应用更多的计算或更多的迭代时，相同的基本方法会继续产生越来越好的结果。”
最终，他设想了一个研究人员和工业客户攻读法学硕士学位的世界，并“以一种前所未有的方式扩大其规模，即使按照计算行业标准来看也是如此。”
在 Sherpa Robotics，我们努力使我们的 Sherpa AI 服务器对生成语言模型的企业 AI 生态系统有用且相关，就像 PyTorch 已成为传统神经网络和深度学习的开放社区一样。
作为企业快速AI转型的打包产品，Sherpa AI Server“幕后”当然使用了PyTorch和许多其他经过时间考验的开源库。
我们祝愿 PyTorch 进一步发展。
你已经看过电影《推动人工智能革命》了吗？在评论中分享您的印象。
YouTube 上的电影链接：https://youtu.be/rgP_LBtaUEc?si=Nzn3wThbtHVFfC6W
评论(0)