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Immagine di Gerd Altmann su Pixabay

Open Source, intelligenza artificiale e LPI

6 Ottobre 2019 - di Marcel Gagné

Per questo articolo, inizio dalla fine: io penso che LPI dovrebbe investire nel dotare il proprio percorso di Certificazione anche di un ramo dedicato al machine learning, orientato nello specifico allo sviluppo Open Source nell'ambito dell'intelligenza artificiale.

Qualunque cosa tu possa pensare dell'automazione e dell'intelligenza artificiale, di ciò che alla fine significherà per l'umanità, non c'è dubbio che una qualche forma di intelligenza artificiale sia presente in ogni aspetto della nostra vita. Quelli di noi che possiedono Google Home o Alexa sanno bene quanto l'intelligenza artificiale tocchi già, la nostra vita. È già un compagno sempre presente.

I sistemi "intelligenti" come Google Assistant sono realizzati utilizzando TensorFlow ( https://tensorflow.org ), una libreria di programmazione Open Source che è diventata una sorta di "goto" per chiunque costruisca machine learning, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale (come negli smart speaker) o applicazioni basate su reti neurali. Le applicazioni basate su TensorFlow sono programmate utilizzando Python, un'altra piattaforma di sviluppo gratuita e Open Source.

A proposito di Python, c'è anche PyTorch ( https://pytorch.org ), una serie di librerie Python di deep learning basate su Torch, un altro set di strumenti di machine learning sviluppato, questa volta, da Facebook. Il suo scopo principale era la visione artificiale, il riconoscimento facciale e l'elaborazione del linguaggio naturale.

Tieni presente che esistono già numerosi strumenti di intelligenza artificiale e ML, costruiti e distribuiti come Open Source. Abbiamo anche organizzazioni interamente dedicate all'IA e alla ML. Per esempio . . .

H2O.ai https://www.h2o.ai/

AI.Google https://ai.google

OpenAI https://open.ai

Mentre capisco bene che l'obiettivo di LPI è stato quello di sostenere l'Open Source e aiutare a costruire il futuro e la carriera degli amministratori di sistemi Linux, includendo il DevOps, gli strumenti di intelligenza artificiale si stanno facendo strada in ogni aspetto di queste professioni. In effetti, l'amministratore di sistema intelligente ha sempre cercato di utilizzare gli strumenti a disposizione per automatizzare il più possibile i processi relativi all'amministrazione stessa, utilizzando la tecnologia disponibile.

Man mano che i sistemi diventano più complessi e distribuiti nel mondo fisico e in quello virtuale, un semplice approccio pratico... non è più pratico. L'automazione è la chiave per mantenere le cose senza intoppi. Anche così, lavorare su questi sistemi automatizzati anche solo per far sputare loro log di registro non aiuta, se non c'è qualcuno pronto a intervenire in caso di catastrofe. Ecco perché si automatizza una varietà di risposte basate su eventi selezionati. Possiamo dire ai nostri sistemi "Chiamami solo se è davvero importante". "Parlami solo di quelle cose che in realtà richiedono il mio intervento".

Il problema è che quei complessi sistemi distribuiti di cui stavo parlando stanno diventando sempre più complessi e più distribuiti. A un certo punto l'intervento umano, anche da parte dell'essere umano migliore e più preparato, diventa un collo di bottiglia.

Hai mai sentito parlare di DeepMind? Questa startup di machine learning è stata acquistata da Google (tecnicamente Alphabet, ma continuo a pensare a un tutto come Google) nel 2014. ?Nel 2015, il programma AlphaGo ha battuto Fan Hui, il campione europeo di Go, 5 a zero, a dimostrazione che un sistema di apprendimento automatico potrebbe imparare a vincere una partita così complessa, con così tante combinazioni e permutazioni, che era stata considerata quasi impossibile da vincere per un computer.

AlphaGo ha continuato a flettere i suoi muscoli da machine learning fino a quando, nel 2017, ha battuto Ke Jie, il campione del mondo in carica di Go.

Più tardi nello stesso anno, un sistema di nuova generazione, AlphaZero, ha insegnato a se stesso a giocare a Go in meno di tre giorni, per poi battere AlphaGo 100 a zero.

E passiamo velocemente al 2018. Alphabet (per me, Google) ha rilasciato DeepMind sui suoi data center monolitici, dando all'algoritmo il controllo completo sul raffreddamento di quei data center, fornendo ad Alphabet un risparmio del 40% su ventilazione, aria condizionata e qualunque altra misura di raffreddamento possa essere usata. Nessun essere umano è coinvolto o richiesto. Questa è la gestione dell'infrastruttura del data center, completamente automatizzata.

È, in effetti, l'obiettivo logico di ogni amministratore di sistema.

Quindi: sto suggerendo che LPI dovrebbe seguire e fornire la Certificazione per una tecnologia che, se tutto andrà bene, eliminerà la necessità di sistemisti e amministratori di rete? In una parola: . La prossima domanda logica è: perché?

Poiché l'automazione completa è il fine logico di ciò a cui siamo arrivati ​​a pensare come amministrazione di sistemi, e poiché praticamente tutta questa tecnologia intelligente funziona su server Linux ed è costruita su software e strumenti Open Source, dobbiamo abbracciare la tecnologia e dirigerla, assicurandosi che le macchine intelligenti abbiano a cuore i nostri migliori interessi umani collettivi. Non so quanto tempo ci vorrà prima che l'ultimo amministratore di sistema si ritiri, ma quel giorno sta arrivando, che ne facciamo parte o no. È necessario assicurarsi, quando subentrano sistemi completamente autonomi, che abbiamo fatto tutto il possibile per assicurarci che funzionino secondo principi etici e sicuri.

Inoltre, man mano che la necessità dell'amministrazione di sistema classica svanirà nella storia, sono quelle persone con le competenze per affrontare queste meravigliose nuove tecnologie che beneficeranno di una carriera leggermente più lunga. Fino a quando potrà durare, questa sarà davvero una competenza preziosa.

Inutile dire che ci devono essere opinioni contrastanti su questo argomento ed è qui che lo lascio a voi. Ho ragione? LPI dovrebbe seguire un percorso verso la Certificazione di intelligenza artificiale e machine learning? Il primo potrebbe essere AIML-1 nello spirito delle convenzioni di denominazione dei corsi del passato. Forse ho letto male le foglie di tè e l'età degli amministratori umani è tutt'altro che finita. A ogni modo, ti lascio la parola e attendo con ansia i tuoi commenti.

A proposito di Marcel Gagné:

Marcel Gagné

Marcel Gagné è Editor esterno di LPI. È la mente dietro a "Cooking With Linux". Scrittore e libero pensatore in generale, si occupa di Scienza, Linux e tecnologia geek. Editorialista di lunga data per Linux Journal, LinuxPro Magazine, Ubuntu User Magazine, SysAdmin e altri. Autore di sei libri tra cui "Linux System Administration: A User's Guide" e la serie di libri "Moving to Linux". Promotore, avvocato ed evangelist per software libero e Open Source su radio, televisione e YouTube. Occasionalmente supponente. Sempre confuso, ama il vino, il cibo, la musica e un single malt scozzese di tanto in tanto.