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AIの進歩は頭打ちに? このままでは「膨大な計算量」が壁になるという研究結果が意味すること

しかしトンプソンは、ハードウェアの改善によって、自律走行車やリアルタイム音声翻訳などを最先端まで進歩させる際のニーズが満たされる可能性は低いと指摘する。「アルゴリズムには相当な改善がありました。もちろんハードウェアにも多くの改善があります」と、トンプソンは言う。「でも、必要とされる計算能力はそれ以上に高まっているのです」

環境負荷を減らすために研究者ができること

こうしたAIの計算の大幅な増加は、環境への負荷にもつながる。とはいえ、実際はコンピューターの効率性を詳細に把握しないと、あるプロジェクトが生み出した排出物の量を計測することは難しい。最近の研究では、効率性が向上したことでデータセンターのエネルギー消費量が過去10年でほとんど増加していないことが示されている。

モントリオール大学の博士研究員で、AIの環境への影響を研究するサーシャ・ルッチオーニは、AI分野でより多くの計算能力が使われるようになっていると認める。そして大量の計算ニーズを減らすために、研究者が行動を起こせるのだと語る。クラウドのインフラとチップを注意深く選び、アルゴリズムの効率性を考慮し、プロジェクトにかかわる計算と排出量の両方を明らかにすることが重要なのだという。

アレン人工知能研究所の最高経営責任者(CEO)を務めるオレン・エツィオーニは以前、環境により優しいAIを求めていた。「近年のAIの成功において、計算能力は重要な要素です」と、エツィオーニは語る。「しかし、わたしたちは、継続的に効率性を向上させる限界に挑んでいるのです」

トンプソンは、最終的にディープラーニングの手法が改善されたときに、計算能力の消費が少なくなるだけではないことを期待している。「こうした新しい技術を見つけることは簡単ではありません。しかし、広く応用できる技術がいくつか見つかれば、きっとまた別の応用が生まれるのです」

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