Facebook副總裁Jér?me Pesenti近期在采訪中稱，構建強大的AI系統需要巨大的日益增長的計算能力，摩爾定律的終結意味著創建最先進的AI所需的計算正在上升，AI計算依賴的增加，使得未來更多的軟件創新依托于硬件和軟件優化而非強計算能力。

“我可以告訴你，這讓我夜不能寐，”Pesenti說。“像Facebook和谷歌這樣公司的算力峰值負擔得起任何一項實驗，我們已經達到了這個目標。”

他說，人工智能需要更多的軟件創新，才不會受到阻礙。硬件和軟件的優化，可能對未來幾年的AI至關重要，而不是強力計算。

不太依賴算力，即可獲得創新突破的例子，比如由人工智能研究和卡內基梅隆大學開發的人工智能系統Pluribus，它玩德州撲克不會輸給任何人。科學家在一篇文章中表示，Pluribus只需要150美元的云計算就可以進行訓練。

摩爾定律的終結，意味著創建最先進的AI所需的計算正在上升。

Pesenti引用OpenAI分析，發現創建最先進系統所需的計算量自2012年以來。每年以10倍速度增長。

“隨著計算量的增加我們能夠獲得東西也在增加，但問題的壓力將變得更大，”Pesenti說。“我認為我們仍然會繼續使用更多的計算機，你仍然可以上網，但它會變慢，因為你無法跟上每年10倍的速度。那是不可能的。“

上個月發布的分析發現，像OpenAI GPT-2這樣的培訓系統的成本，可能會超過五輛汽車的碳排放量。

Pesenti是Facebook領導人工智能的人，在VentureBeat的轉型會議上的舞臺上，談到了Facebook在為全球28億獨立用戶部署人工智能系統時遇到的獨特挑戰。

他舉例分析了一個帖子是否有資格作為仇恨言論、一個視頻只是做了細微改動或使用了deekfake。

公司在部署AI過程中，遇到的障礙可能是文化的或后勤的，或者只是未能認識到AI堆棧與典型的工程堆棧不同。

人工智能幾乎在Facebook服務的每個方面都發揮著作用，從廣告到展示到Facebook或Instagram上的推薦到內容審核，以及Portal的智能相機等新的客戶體驗。

Facebook工程經理Kim Hazelwood去年表示，許多Facebook服務都采用英特爾CPU。

Pesenti和來自Google，微軟和Airbnb的高管在，他們的轉型會談中也談到了多元化在招聘中的重要性，希望確保人工智能對每個人的工作方式都相同。

他認為偏見通常來自數據集而不是AI系統的創建者。

“我們正在取得進展。它離我們應該達到的地方還很遠，“他說。“我們需要盡一切努力增加該領域的多樣性。”

Facebook本周早些時候分享了與公司多元化相關的新統計數據，但沒有公布有關人工智能研究等專門針對人工智能的部門內部種族或性別多樣性的統計數據。

數據與社會研究員和算法問責法案的共同作者Mutale Nkonde分析發現，Facebook AI Research目前雇傭了146名員工，沒有一個是非洲后裔。

由Facebook AR/VR業務主管Lade Obamehinti創建的包容性人工智能程序，目前正在內部用于審查產品的偏見。

一年前，Obamehinti創建了這個項目，因為她發現Portal的智能相機AI應用于像她一樣深色皮膚的人身上時，失去了效果。

然而，團隊對AI多樣性的測量可能很快就會過時。Pesenti希望Facebook內的開發人員成為公司每個團隊和部門的一部分。

“我的目標是讓組織中的每一位工程師都成為ML工程師，這個數字在去年增加了3倍，”他說。