لایتنینگ AI خالق است PyTorch Lightning، چارچوبی که برای آموزش و تنظیم دقیق مدل های هوش مصنوعی و همچنین لایتنینگ AI Studio طراحی شده است. PyTorch Lightning در ابتدا توسط ویلیام فالکون در سال 2015 زمانی که در دانشگاه کلمبیا بود. بعداً در سال 2019 در خلال دکترای او در NYU و تحقیقات هوش مصنوعی فیس بوک، تحت راهنمایی کیونگهیون چو و یان لیکان، منبع باز شد. در سال 2023، لایتنینگ AI استودیو لایتنینگ AI را راهاندازی کرد، یک پلتفرم ابری که امکان کدنویسی، آموزش و استقرار مدلهای هوش مصنوعی را مستقیماً از یک مرورگر بدون نیاز به راهاندازی میکند.
تا امروز، PyTorch Lightning از 130 میلیون دانلود فراتر رفته است و AI Studio از بیش از 150000 کاربر در صدها شرکت پشتیبانی می کند.
چه چیزی شما را الهام بخش ساخت PyTorch Lightning کرد، و چگونه این منجر به تاسیس لایتنینگ AI شد؟
به عنوان خالق PyTorch Lightning، از من الهام گرفته شد تا راه حلی ایجاد کنم که علم داده را از مهندسی جدا کند و توسعه هوش مصنوعی را در دسترس تر و کارآمدتر کند. این چشم انداز از تجربیات من به عنوان دانشجوی کارشناسی در کلمبیا، در دوره دکتری در دانشگاه نیویورک و کار در تحقیقات هوش مصنوعی فیس بوک رشد کرد. PyTorch Lightning به سرعت در دانشگاه و صنعت مورد توجه قرار گرفت، که باعث شد در سال 2019 هوش مصنوعی لایتنینگ (در ابتدا Grid.ai) را تأسیس کنم. هدف ما ایجاد یک “سیستم عامل برای هوش مصنوعی” بود که بتواند اکوسیستم توسعه هوش مصنوعی را یکپارچه کند. این تکامل از PyTorch Lightning به Lightning AI تعهد ما را به سادهسازی کل چرخه حیات هوش مصنوعی، از توسعه تا تولید، نشان میدهد، و محققان و مهندسان را قادر میسازد تا سیستمهای ML سرتاسر را در چند روز بسازند و نه سالها. پلتفرم هوش مصنوعی لایتنینگ نقطه اوج این چشم انداز است، با هدف ایجاد توسعه هوش مصنوعی به همان سادگی رانندگی، بدون نیاز به دانش عمیق از فناوری های پیچیده زیربنایی.
آیا می توانید داستان انتقال از Grid.ai به لایتنینگ AI و چشم انداز این تکامل را به اشتراک بگذارید؟
انتقال از Grid.ai به لایتنینگ AI با درک این موضوع انجام شد که اکوسیستم توسعه هوش مصنوعی به چیزی بیش از یک راه حل آموزشی مقیاس پذیر نیاز دارد. ما در ابتدا Grid.ai را در سال 2020 راه اندازی کردیم تا بر آموزش مدل های مبتنی بر ابر تمرکز کنیم. با این حال، همانطور که شرکت رشد کرد و ما به بازخورد کاربران گوش دادیم، نیاز به یک پلتفرم جامع و سرتاسر را تشخیص دادیم که بتواند به ماهیت پراکنده و زمانبر توسعه هوش مصنوعی رسیدگی کند. این بینش منجر به ایجاد لایتنینگ AI شد، راه حلی یکپارچه که فراتر از آموزش است و شامل سرویس دهی و سایر اجزای حیاتی چرخه حیات هوش مصنوعی می شود. تکامل ما منعکسکننده چشماندازی برای سادهسازی و سادهسازی کل فرآیند توسعه هوش مصنوعی، کاهش زمان و منابع مورد نیاز برای ابتکارات یادگیری ماشین و احترام به جامعه رو به رشد توسعهدهندگانی است که به ابزارهای ما تکیه کردهاند.
آینده توسعه هوش مصنوعی را چگونه تصور می کنید و هوش مصنوعی لایتنینگ چه نقشی در شکل دادن به آن آینده ایفا می کند؟
من آینده ای را تصور می کنم که در آن توسعه هوش مصنوعی دموکراتیزه شده و برای همه قابل دسترس باشد، نه فقط شرکت های بزرگ فناوری یا محققان متخصص. در لایتنینگ AI، ما در حال کار برای شکل دادن به این آینده با ایجاد یک پلت فرم یکپارچه هستیم که کل چرخه حیات هوش مصنوعی را ساده می کند. هدف ما ساختن اپلیکیشنهای هوش مصنوعی به آسانی ساخت یک وبسایت است و نیاز به دانش مهندسی گسترده یا زیرساختهای گران قیمت را از بین میبرد. ما معتقدیم که با ارائه ابزارهایی که پیچیدگی های توسعه هوش مصنوعی را مدیریت می کنند – از آماده سازی داده ها و آموزش مدل گرفته تا استقرار – می توانیم موج جدیدی از نوآوری را راه اندازی کنیم. لایتنینگ AI قصد دارد کاتالیزور این تغییر باشد و به افراد و سازمانها در هر اندازهای این امکان را میدهد تا ایدههای هوش مصنوعی خود را سریع و کارآمد زنده کنند. در نهایت، آینده ای را می بینیم که در آن هوش مصنوعی به ابزاری فراگیر برای حل مشکلات در تمام صنایع تبدیل می شود و هوش مصنوعی لایتنینگ در خط مقدم تحقق این چشم انداز است.
با PyTorch Lightning، هدف شما کاهش کدهای boilerplate در تحقیقات هوش مصنوعی بوده است. چگونه سادگی را با انعطافی که محققان پیشرفته به آن نیاز دارند متعادل می کنید؟
رویکرد ما با PyTorch Lightning همیشه ایجاد تعادل ظریف بین سادگی و انعطاف پذیری بوده است. ما چارچوبی را برای حذف کدهای دیگ بخار و استانداردسازی بهترین شیوهها طراحی کردهایم که به طور قابل توجهی سرعت توسعه و کاهش خطاها را افزایش میدهد. با این حال، ما کاملاً آگاه هستیم که محققان پیشرفته به توانایی شخصی سازی و گسترش عملکرد نیاز دارند. به همین دلیل است که ما لایتنینگ را با معماری مدولار ساختهایم که به محققان اجازه میدهد تا در صورت نیاز به راحتی رفتارهای پیشفرض را نادیده بگیرند. ما انتزاعات سطح بالا را برای وظایف رایج ارائه می دهیم، اما APIهای سطح پایین تر را نیز در معرض دید قرار می دهیم که کنترل کاملی بر روند آموزش می دهد. این فلسفه طراحی به این معنی است که مبتدیان میتوانند به سرعت با پیشفرضهای معقول شروع کنند، در حالی که محققان با تجربه میتوانند در عمق فرو رفته و منطق پیچیده و سفارشی را پیادهسازی کنند. در نهایت، هدف ما حذف جنبه های خسته کننده توسعه هوش مصنوعی بدون اعمال محدودیت بر خلاقیت یا نوآوری است. ما معتقدیم که این تعادل برای پیشرفت تحقیقات هوش مصنوعی بسیار مهم است و در عین حال برای جامعه گستردهتری از توسعهدهندگان و دانشمندان قابل دسترستر است.
برخی از مهمترین پیشرفتهای تکنولوژیکی که در توسعه هوش مصنوعی در چند سال آینده مشاهده میکنید، چیست و هوش مصنوعی لایتنینگ چگونه برای آنها آماده میشود؟
در سالهای آینده، پیشرفتهای قابل توجهی در هوش مصنوعی را پیشبینی میکنم که نحوه توسعه و استقرار مدلها را متحول خواهد کرد. احتمالاً شاهد روشهای آموزشی کارآمدتر، تکنیکهای فشردهسازی مدل بهبود یافته و پیشرفتهایی در یادگیری چندوجهی خواهیم بود. هوش مصنوعی Edge و یادگیری فدرال اهمیت فزایندهای پیدا میکنند زیرا ما برای راهحلهای حفظ حریم خصوصی و منابع کارآمدتر تلاش میکنیم. در لایتنینگ هوش مصنوعی، با ساختن یک پلتفرم انعطافپذیر و مقیاسپذیر که میتواند با فناوریهای نوظهور سازگار شود، برای این تغییرات آماده میشویم. ما بر روی سازگار کردن ابزارهای خود با طیف گستردهای از شتابدهندههای سختافزاری، از جمله تراشههای تخصصی هوش مصنوعی، برای پشتیبانی از محیطهای محاسباتی متنوع تمرکز میکنیم. ما همچنین در حال سرمایهگذاری در تحقیق و توسعه هستیم تا الگوریتمها و متدولوژیهای جدید را با ظهور آنها یکپارچه کنیم. هدف ما ایجاد اکوسیستمی است که نه تنها با این پیشرفتها همگام باشد، بلکه به دموکراتیک کردن دسترسی به آنها نیز کمک میکند و تضمین میکند که قابلیتهای پیشرفته هوش مصنوعی برای محققان و توسعهدهندگان در همه سطوح، نه فقط برای آنهایی که در شرکتهای فناوری بزرگ هستند، در دسترس است.
پیشینه شما شامل دانشگاه، خدمت سربازی و کارآفرینی است. این تجربیات متنوع چگونه روی رویکرد شما برای رهبری یک شرکت هوش مصنوعی تأثیر گذاشته است؟
زمان من در عملیات های ویژه به من آموخت که در عدم اطمینان حرکت کنم، با اطلاعات محدود تصمیم بگیرم و روحیه تیم را در موقعیت های چالش برانگیز حفظ کنم – مهارت هایی که به خوبی به محیط غیرقابل پیش بینی راه اندازی ترجمه می شوند. تجربه آکادمیک من قدردانی عمیقی از تحقیق و نوآوری دقیق را در من القا کرد. کارآفرینی به من آموخت که نیازهای بازار را شناسایی کنم و ایده های نوآورانه را به راه حل های عملی تبدیل کنم. بهعنوان یک مهاجر ونزوئلایی و کهنه سرباز ارتش ایالات متحده، دیدگاهی جهانی ایجاد کردهام که بر شیوههای استخدام ما در لایتنینگ AI تأثیر میگذارد، جایی که ما تنوع را در اولویت قرار میدهیم و از فرهنگ معمولی «برادر فناوری» سیلیکون ولی اجتناب میکنیم.
من معتقدم که این ترکیب تجربیات به من امکان میدهد که شرکت خود را رهبری کنم و با دیدگاهی جامع به توسعه هوش مصنوعی نزدیک شوم و نوآوریهای فناوری را با ملاحظات اخلاقی و تأثیرات اجتماعی متعادل کنم. این فقط در مورد ساختن هوش مصنوعی پیشرفته نیست. این در مورد ایجاد فناوری است که به نفع جامعه است و در عین حال محیطی فراگیر را پرورش می دهد که در آن استعدادهای متنوع می توانند شکوفا شوند. این تجربیات اعتقاد من را به ایجاد ابزارهایی که هوش مصنوعی را دموکراتیک میکنند، پرورش داده و نه تنها برای محققان متخصص، بلکه برای جامعه وسیعتری از توسعهدهندگان و نوآوران در زمینههای مختلف قابل دسترسی است.
هوش مصنوعی دارای پتانسیل قابل توجهی برای تأثیر اجتماعی است که شما نسبت به آن ابراز علاقه کرده اید. هوش مصنوعی لایتنینگ چگونه به استفاده از هوش مصنوعی برای منافع اجتماعی کمک می کند و چند نمونه از این موارد چیست؟
در لایتنینگ AI، ما عمیقا متعهد به استفاده از هوش مصنوعی برای منافع اجتماعی هستیم و معتقدیم که منبع باز کلید دستیابی به این هدف است. با در دسترس و شفاف ساختن هوش مصنوعی، فناوری را دموکراتیک می کنیم و اطمینان می دهیم که فقط در دست چند شرکت بزرگ نیست. رویکرد منبع باز ما به محققان، توسعهدهندگان و سازمانها در سرتاسر جهان اجازه میدهد تا بر اساس مدلهای هوش مصنوعی و بهبود آنها، نوآوری و همکاری را تقویت کنند. این شفافیت برای رسیدگی به نگرانیهای اخلاقی و سوگیریها در هوش مصنوعی بسیار مهم است، زیرا امکان بررسی دقیق مجموعه دادهها و الگوریتمهای مورد استفاده را فراهم میکند.
ما شاهد استفاده از فناوری ما در زمینههای مختلف برای تأثیرات اجتماعی بودهایم، از پروژههای مراقبتهای بهداشتی که از هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام بیماریها استفاده میکنند تا طرحهای زیستمحیطی که از یادگیری ماشینی برای تحقیقات تغییرات آب و هوایی استفاده میکنند. با ارائه ابزارهایی که توسعه هوش مصنوعی را ساده میکند، به افراد بیشتری امکان میدهیم تا راهحلهایی برای مسائل مهم اجتماعی ایجاد کنند. علاوه بر این، تعهد ما به تنوع در استخدام تضمین میکند که دیدگاههای متنوعی را به روی میز آوردهایم، که برای توسعه هوش مصنوعی ضروری است که به همه جامعه، نه فقط به تعداد معدودی خدمت میکند. در نهایت، ما هوش مصنوعی لایتنینگ را بهعنوان کاتالیزوری برای تغییرات مثبت میبینیم که به جامعه جهانی قدرت میدهد تا از هوش مصنوعی برای منافع بیشتر استفاده کنند.
با تشکر از شما برای مصاحبه عالی، خوانندگانی که مایل به کسب اطلاعات بیشتر هستند باید از آن بازدید کنند لایتنینگ AI یا به وب سایت مراجعه کنید ویلیام فالکون.
