Deep Learning is de volgende stap in kunstmatige intelligentie. Het lijkt voorbehouden aan de techreuzen van nu. De potentiële toepassingen en daarmee ook de markt zijn echter veel groter, geloven bijvoorbeeld Intel en Nvidia.
Google gooide eerder dit jaar hoge ogen met zijn overwinning op de Zuid-Koreaanse wereldkampioen in het klassieke bordspel Go. De aparte Google-divisie AlphaGo voor kunstmatige intelligentie (KI) heeft niet alleen de tegenstander en de wereld verrast met de overwinning op Go-meester Lee Sedol. Na het met 4-1 gewonnen toernooi heeft Google op zijn ontwikkelaarsconferentie I/O onthuld dat de triomferende AlphaGo-software draaide op zelfontworpen speciale hardware.
Bottleneck
Nu is het voor KI-toepassingen als machine learning en het diepergaande deep learning al gangbaar om speciale processors in te zetten. Dit zijn dan grafische chips die normaliter drasaien op krachtige videokaarten, zoals voor gamers en grafische professionals. Naast ‘Intel Inside’ CPU’s (central processing units) gaat het hierbij dus om GPU’s (graphical processing units) van AMD en Nvidia. (Zie voor meer achtergrond over deze processoren het artikel ‘De bottleneck van parallel programmeren’). Google heeft voor zijn deep learning een geheel eigen, nieuwe processor ontwikkeld en laten maken, in het grootste geheim.
Vooralsnog houdt Google die speciale chips voor zichzelf. Niemand buiten de zoekreus krijgt toegang tot de zogeheten TPU’s (tensor processing units, vernoemd naar de TensorFlow-library voor machine learning).
Lees het hele verhaal online of in ICT/Magazine van september.
