LeCun：Python當死，深度學習新語言當立
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Python要過時了。
說這話的正是深度學習“三巨頭”之一的Yann LeCun。
昨天，這位Faeebook人工智慧實驗室主任、紐約大學教授深刻探討了深度學習的未來。
作為一位親身見證深度學習發展的大牛，LeCun認為，深度學習可能需要一種新的程式語言了。
LeCun何出此言？
新語言迫在眉睫
在科技媒體VentureBeat的採訪中，LeCun坦言，當下深度學習研究所需要的語言，是一種比Python 更靈活 、 更易於使用 的新型程式語言。
LeCun透露，目前，谷歌、Facebook和其他一些公司已經開展了新編譯語言的設計工作。雖然各家的研究成果還未成熟，但有一點可以確定，新語言主要為提高深度學習任務的效率而生。
言下之意，目前深度學習語言界的老大哥Python，可能不久就要被長江後浪推走了。即使在此之前，Python的地位看起來那麼炙手可熱。
GitHub最近公佈的2018機器學習排行榜顯示，Python毫無疑問當選了機器學習專案開發人員最偏愛的語言。
縱觀當下最熱門機器學習框架，例如谷歌TensorFlow、Facebook的PyTorch，也和Python關係密切。
不過，這並不意味著沒有別的語言想爭寵上位。
Python地位岌岌可危
比如MIT釋出的Julia，就是專門為機器學習設計。
它快速、通用、動態、專業，集C的速度、Matlab的數學表徵、Python的通用程式設計與Shell的膠水命令列與一身，還支援Google的TPU。
Julia 1.0雖然8月份才剛剛釋出，年底就已經爬到了機器學習語言榜第六位，簡直是青雲直上。
也有在Python基礎上的優化，比如專門針對速度Cython工具包，直接在Python裡編譯C語言，結合了Python和C的優點，大大提升處理速度。
還有已經藉著其他領域崛起的語言，想分一杯機器學習羮。對，說的就是谷歌推出的Swift for TensorFlow。
它剛一開源，就有不少飽受Python效能和靈活性困擾的開發者，高呼“可以拋棄Python了”。
TensorFlow官方就發文吐槽過Python不少毛病。比如，效能實在太差，執行時依賴包太多，又不擅長處理併發……
而Swift，就是他們給出的解決之道。
雖說Python問題眾多，想上位的新語言前赴後繼，但LeCun還是在為這些新語言擔憂。
畢竟現在全民Python，深度學習界能不能接受一種新語言還是一個未知謎題。如果新語言沒有人用，那不是研究所必須的。
作為一名AI程式設計師，請做好生命不息，語言學習不止的準備。
LeCun：晶片！晶片！晶片！
在接受VentureBeat採訪的同一天，LeCun還出席了在舊金山舉辦的國際固態電路會議（International Solid State Circuits Conference），在會上同樣展望了深度學習的未來。
Fortune和Business Insider等媒體總結了LeCun的新觀點
短期內AI技術主要會落地在手機上
LeCun認為，未來三年內，絕大多數智慧手機都會安裝AI相關的專用處理器，在手機上進行實時翻譯等功能會更加普及。
隨著蘋果、華為、Google把自己的手機AI化，多種多樣的新AI應用將會出現在手機上。
而在這一程序結束之後，我們才能在手機之外的其他地方更頻繁的看到AI的應用。
更好的AI能夠遮蔽槓精
對於Facebook公司，語言內容審查是一項重要工作。
LeCun表示，在一部分情況下，AI可以過濾那些不友善的發言，但仍然有很多情況，比如仇恨性言論，受限於預料，無法進行AI自動過濾。
如果有更好的芯片面世，內容稽核技術可以大大得到改善。
電池和晶片限制AI在更廣泛的世界應用
LeCun最近在關注的一件事情是將計算機晶片用於各種日常裝置，就像有些智慧手機內建人臉識別功能一樣，可以直接在手機本地計算，而不用將使用者的人臉資料上傳到雲端。
LeCun舉的一個例子是附帶神經網路的新型割草機，可以自動識別花園裡的雜草和花花，自動除掉雜草，留下花花。
不過，如果想要將類似的功能擴充套件到生活的方方面面，需要更復雜的移動計算晶片，另一方面電池的容量也是一個限制，神經網路需要消耗大量電能，因此在一些小型裝置上還難以實現。
換句話說，如果電池和晶片得到升級，我們可以實現“讓世界充滿AI”。
AI會有常識的
識別一種動物，人類兒童看一下就能認出來了，而計算機卻需要成百上千張照片來識別訓練。
LeCun覺得，我們遲早都會開發出新型的神經網路，通過自己篩選資料進行訓練獲得常識，像百科全書一樣獲取基本事實，AI從業者可以通過進一步訓練這些神經網路來執行更高的任務。
但是，訓練“有常識的”AI，需要等待更強大的晶片出現。
One More Chip
前面LeCun說了這麼多晶片，後面晶片就來了。
LeCun在接受英國《金融時報》採訪時就透露，Facebook目前也在研發AI晶片，不僅在和英特爾等晶片公司合作，也在自己研發ASIC晶片，用於支援相關的AI應用。