Искусственный загрязнитель. Машинное обучение оказалось в пять раз вреднее автомобиля

Ученые Массачусетского университета (MIT) в Амхерсте решили выяснить, сколько энергии требуется передовым моделям машинного обучения и сколько углекислого газа они вырабатывают в процессе совершенствования своих навыков. Сравнив данные четырех моделей, они пришли к выводу, что обучение ИИ намного вреднее для окружающей среды, чем производство и эксплуатация автомобиля.

Тысячи ученых из разных стран и сотен компаний трудятся над созданием цифрового аналога человеческого мозга — искусственного интеллекта (ИИ). Такая идея появилась еще в 1956 году, однако создать полноценный ИИ, который был бы способен самостоятельно обучаться и выполнять большой перечень сложных задач, пока никому не удалось. Даже несмотря на значительный технологический прогресс, который позволяет сегодня машинам анализировать терабайты данных на высоких скоростях.

Для выполнения задачи ученым, очевидно, понадобятся еще большие мощности. Однако, как следует из научной публикации ученых Массачусетского университета в Амхерсте, уже сейчас процесс создания ИИ сопряжен с серьезным ущербом окружающей среде.

В своей работе сотрудники колледжа информатики и компьютерных наук изучили работу четырех самых продвинутых программ машинного обучения на нейронных сетях, которые появились в последние годы и сосредоточены на распознавании естественных языков. Эти программы достигли хороших результатов в машинном переводе, тестах на завершение предложений и в других типичных для этого направления испытаниях.