Специалистите от института за изкуствен интелект „Алън“ (AI2) предложиха нов начин за оценка ефективността на невронните мрежи. Експертите отбелязаха, че със сегашните темпове на развитие невронните мрежи и алгоритмите с елементи на изкуствен интелект имат осезаем дял в общата консумация на енергия и в глобалното затопляне. Това е и причината да бъде предложен новия метод.
Все повече изследователи са разтревожени от непрекъснато нарастващата цена на машинното обучение. През 2018 година некомерсиалната организация OpenAI публикува резултатите от свое изследване, според което изчислителните ресурси, необходими за обучението на големите модели, се удвояват на всеки три или четири месеца. През месец юни специалисти на Масачузетс съобщиха, че обучението на една от днешните невронни мрежи оставя същата въглеродна следа като пет автомобила.
Интересно е, че разработчиците на невронните мрежи почти никога не съобщават колко ресурси и енергия са използвани за създаването на алгоритмите и за нейното обучение.
Според учените, с днешните темпове на развитие на невронните мрежи, към 2025 година за нуждите на ИИ алгоритмите ще е необходима една десета част от световната електроенергия.
Ето защо се предлага винаги да се публикува финансовата и изчислителната цена на обучението на ИИ моделите, а не само тяхната производителност. По този начин ще се повиши прозрачността на тези изследвания и ще бъдат стимулирани инвестициите в разработването на по-ефективни ИИ алгоритми.
Всичко важно от света на технологиите, директно в пощата ти.
С абонирането приемате нашите Условия и Политика за поверителност. Може да се отпишете с един клик по всяко време.
Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook, и ни последвайте в Google Новини, TikTok, Telegram и Viber или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iPhone, Huawei, Google Chrome, Microsoft Edge и Opera!
