AI ve ML, iklim geleceği için iyi veya kötü olabilir • The Register


AI gezegeni öldürüyor. Bekle, hayır – onu kurtaracak. Hewlett Packard Enterprise AI ve HPC Evan Sparks Başkan Yardımcısı ve Carnegie Mellon Üniversitesi’nden makine öğrenimi profesörü Ameet Talwalkar’a göre, AI’nın ana gezegenimiz için veya bizim için ne yapabileceği tam olarak net değil.

konuşma SixFive Zirvesi Bu hafta ikili, AI/ML’nin karşılaştığı daha tartışmalı zorluklardan birini tartıştı: teknolojinin iklim üzerindeki etkisi.

Sparks, “Son birkaç yılda gördüğümüz şey, gerçekten hesaplama gerektiren makine öğrenimi teknolojisinin sektörde giderek daha fazla öne çıkmasıdır.” “Bu, enerji kullanımındaki ilişkili artışla ilgili endişelerin artmasına ve bu iş yüklerinin karbon emisyonları ve karbon ayak izine ilişkin endişelerle – her zaman temiz değil – ilişkili olmasına neden oldu.”

Sparks, AI/ML iş yüklerinin bugün tüm bilgi işlem talebinin yarısından fazlasını oluşturduğunu tahmin ediyor.

HPE’de yapay zeka araştırmacısı olarak da çalışan Talwalkar, bir OpenAI’ye atıfta bulunarak, “Büyük sorun, birçok yüksek profilli ML ilerlemesinin şaşırtıcı miktarda hesaplama gerektirmesidir” dedi. Blog yazısı 2018’den itibaren, model için hesaplama ve enerji gereksinimlerinin 2012’den bu yana 300.000 kattan fazla arttığını gösterdi.

“Bu, şu anda neredeyse dört yaşında bir rakam, ancak bence trend benzer yönlerde devam ediyor” diye ekledi.

Ancak Talwalkar, daha geniş makine öğrenimi topluluğunun AI’nın iklim üzerindeki etkisini düşünmesinin bile umut verici bir işaret olduğunu belirtti.

“Bu, birkaç yıl önce makine öğrenimi topluluğunda gerçekten düşündüğümüz bir şey değildi” dedi. “Bu sorunun önüne geçmek ve toplum olarak kendimize baskı yapmak güzel.”

Çok geç değil

Talwalkar, AI çoğalmasının çevresel sonuçlarıyla yüzleşmenin, öncelikle sorunun kendisinin daha iyi anlaşılmasını gerektirdiğini açıkladı.

“Bu, hem mevcut AI iş yüklerinin enerji gereksinimleri açısından hem de gelecekteki gereksinimlerin nasıl görünmesini beklediğimize dair doğru tahminlerde bulunarak, bunun bir sorun olduğunun tam derecesini doğru bir şekilde ölçmeyi öğrenmek anlamına geliyor” dedi. Bu içgörülerin yalnızca araştırmacıların bir iş yükünün gerçek maliyetini anlamasına yardımcı olmayacağını, aynı zamanda daha verimli donanımlar geliştirmek ve algoritmaları iyileştirmek için adımlar atacağını da sözlerine ekledi.

Google’ın tensör işleme birimini erken bir örnek olarak göstererek ve Nvidia’nın devam eden çabalarına işaret ederek, “Makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve/veya dağıtımı için özel olarak tasarlanmış özel donanım açısından aktif olarak donanım çoğalmasının ortasındayız” dedi. , Graphcore, Cerebras ve diğerleri, makine öğrenimi ve yapay zeka iş yükleri için yeni donanımlar geliştiriyor.

Sparks, yazılımın eşit önemini vurgulayarak, “Soruna daha fazla donanım atmak cazip geliyor, ancak aynı zamanda bir araştırma topluluğu olarak algoritmik ilerlemelerde de sınırları zorladığımızı düşünüyorum” dedi.

Bu bağlamda, Talwalkar, derin öğrenme modellerinin nasıl ve neden çalıştığının daha iyi anlaşılmasının, mevcut bilgi işlem kaynaklarından daha fazla performans elde etmek için algoritmaları optimize etmek için meyve verebileceğini savunuyor.

AI emekleme döneminde

Zorluklara rağmen, Talwalkar topluluğun duruma ayak uyduracağı konusunda iyimser olmaya devam ediyor ve teknoloji olgunlaştıkça bu iş yükleriyle neler yapabileceğimize daha az önem veriyor ve bunları optimize etme çabalarını artırıyor.

“Kesinlikle AI ilerlemesinin ilk günlerindeyiz” dedi. “Görünüşe göre her gün ortaya çıkan ve oldukça şaşırtıcı olan yeni uygulamalar görüyoruz.”

Talwalkar, AI ve ML’nin İnsan Genom Projesi’nden farklı olmayan bir yol izleyeceğine inanıyor – son derece faydalı olduğu kanıtlanmış düşük maliyetli gen dizilimi için zemin hazırlayan çok pahalı bir çaba.

Sparks benzer bir iyimserlik ifade etse de, AI/ML büyümesinin yakın zamanda azalmasını beklemiyor. “En azından önümüzdeki birkaç yıl için çok daha fazlasını göreceğiz – çok daha azını değil.” ®



Kaynak : https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2022/06/08/ai_climate_impact/

Yorum yapın