Dlaczego sztuczna inteligencja potrzebuje dużo energii?

komputery

Niektóre dane sugerują, że przeszkolenie modelu opartego na sztucznej inteligencji generuje tyle samo dwutlenku węgla, ile potrzeba, aby zbudować i wykorzystywać 5 samochodów przez kilkadziesiąt lat.

Przetwarzanie danych wykonywane w przeznaczonych do tego centrach obejmuje strumieniowe transmisje wideo, pocztę elektroniczną i media społecznościowe. SI musi odczytywać wiele danych, aż nauczy się je rozumieć, co warunkuje wysokie zapotrzebowanie na energię.

Czytaj też: Działający komputer Apple-1 trafi na aukcję w ciekawym zestawie
Czytaj też: Tinker Board drugiej generacji, czyli nowy miniaturowy komputer Asusa
Czytaj też: Zauważono niezwykłe podobieństwo w tym, jak „widzi” mózg i komputer

Podstawą dla tych działań są sztuczne sieci neuronowe, które mają naśladować neurony występujące w ludzkim mózgu. Siła połączenia każdego neuronu z kolejnym jest parametrem określanym mianem wagi. Aby np. nauczyć się wybranego języka, sieć zaczyna od losowych wag i dostosowuje je aż do skutku.

Jeden z najnowszych modeli, zwany BERT, użył podczas szkolenia 3,3 mld słów z angielskich książek i artykułów dostępnych na łamach Wikipedii. Co więcej, podczas szkolenia SI odczytała ten zestaw danych aż 40-krotnie. Dla porównania, przeciętne dziecko uczące się mówić może usłyszeć 45 milionów słów w wieku pięciu lat, czyli 3000 razy mniej niż BERT.

Sztuczna inteligencja może wygenerować taki sam ślad węglowy jak setki ludzi

Naukowcy z University of Massachusetts Amherst oszacowali wydatek energetyczny potrzebny do opracowania modeli językowych, mierząc zużycie energii wykorzystanej podczas szkolenia. Stwierdzili, że szkolenie BERT generuje ślad węglowy pasażera odbywającego podróż w obie strony między Nowym Jorkiem a San Francisco. Niestety, wielokrotne szkolenie algorytmu przy odmiennych parametrach zwiększyło ten koszt do… odpowiednika 315 pasażerów.

Czytaj też: Inteligentny domowy ogródek Respira, czyli kiedy nawet kaktus Wam usycha
Czytaj też: Sztuczna inteligencja jest na tyle rozwinięta, by nie ufać własnym działaniom
Czytaj też: Wyszukiwanie Google będzie inteligentniejsze. Teraz zapamięta co szukaliśmy

Poza tym, modele SI są szkolone na specjalistycznym sprzęcie, takim jak procesory graficzne, które pobierają więcej energii niż zwykłe. Takowe generują dużo więcej ciepła niż przeciętne laptopy. To, jak nietrudno się domyślić, wiąże się z większym zużyciem energii pochodzącej z paliw kopalnych i przekłada się na szkody w kontekście ekologii.

Chcesz być na bieżąco z WhatNext? Śledź nas w Google News