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節(jié)能 人工智能發(fā)展的關鍵一步
2024年05月08日 16:13:36
來源：化工儀器網(wǎng) 作者：小王 點擊量：6256
AI存在的道德和倫理問題，以及目前其與可持續(xù)發(fā)展之間的矛盾卻依舊存在，如何加強對AI技術的研究、應用及管理，發(fā)揮其變革潛力，推動其健康、可持續(xù)發(fā)展仍是我們需要關注并解決的問題。而解決這個問題的第一步，或許就是“節(jié)能”。
【化工儀器網(wǎng) 行業(yè)百態(tài)】人工智能(AI)作為當下的熱門技術，在不斷的嘗試與成熟中，逐漸滲透到了不同領域，為我們的生活帶來全面而深遠的改變。一方面，AI技術的發(fā)展使得許多傳統(tǒng)的工作方式被改變，提高了生產效率和質量；另一方面，AI改變了服務業(yè)，簡化了公共服務管理，推動了經濟發(fā)展和產業(yè)結構的調整同時，也為我們的生活帶來便利。
但與此同時，AI存在的道德和倫理問題，以及目前其與可持續(xù)發(fā)展之間的矛盾卻依舊存在，如何加強對AI技術的研究、應用及管理，發(fā)揮其變革潛力，推動其健康、可持續(xù)發(fā)展仍是我們需要關注并解決的問題。而解決這個問題的第一步，或許就是“節(jié)能”。
也許很多人會覺得詫異，為什么能源會是限制人工智能發(fā)展的關鍵要素，這一點要從AI的原理說起。人工智能的核心是深度學習，簡單的說就是通過人工神經網(wǎng)絡來模擬人腦神經元的工作方式，從大量的原始數(shù)據(jù)中總結特征并構建聯(lián)系，之后通過與對象的交互，將這些聯(lián)系應用起來。整個過程涉及了非常復雜的硬件及軟件協(xié)調，會產生大量的數(shù)據(jù)流。而我們知道，計算機在處理數(shù)據(jù)的時候會消耗能源產生熱量。換言之人工智能在學習和使用的過程中，本質就是計算機處理數(shù)據(jù)的過程，并且數(shù)據(jù)量非常大，因此產生的能源消耗也非常大。
那么究竟有多大呢？國內外多個國家都就此進行過研究，其中有許多比較形象的參考數(shù)據(jù)，例如“訓練GPT-3消耗的能源相當于120個美國家庭一年消耗的能源”，再例如“AI算法生成一張圖片消耗的電力，相當于給一部智能手機充滿電”。事實上也正因如此，在部分國家，對建立AI基地是報以抵制心態(tài)的，甚至因此出現(xiàn)過大規(guī)模的抗議活動。
發(fā)展AI是大勢所趨，但是AI耗能又是迫切需要解決的問題，這個矛盾也讓能源成為了AI發(fā)展的絆腳石，并且解決問題的途徑，可能必須是降低AI能耗，不然隨著AI的發(fā)展，能耗問題可能只會越來越嚴重。
當然問題提出了，企業(yè)自然不會坐以待斃。事實上，目前大量的公司開始嘗試降低人工神經網(wǎng)絡的能耗，例如采用新材料來提升電子器件的效力，或者采用新設計來優(yōu)化芯片的計算過程，再或者是采用新模型優(yōu)化人工智能的邏輯。整體上來說大致可以分為四方面：
開發(fā)更加節(jié)能的機器學習算法，以減少訓練和推理過程中的計算資源需求；
設計更加節(jié)能的AI芯片和硬件，如低功耗處理器、高效內存管理和散熱系統(tǒng)；
通過智能調度和負載均衡等技術，優(yōu)化AI數(shù)據(jù)中心和云服務的能源使用效率；
建采用可再生能源供電、高效冷卻技術和綠色建筑材料的數(shù)據(jù)中心，以減少能源消耗和環(huán)境影響。
總之，節(jié)能是AI發(fā)展的大勢所趨，同時這與AI模型更緊湊、學習效率更高的發(fā)展方向是相輔相成的，至于這個突破需要多久才能實現(xiàn)，可能要交給時間來解答。
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