Jak nezahubit oceány s umělou inteligencí

Při navigaci na hranici umělé inteligence se stále více zamýšlím nad dvojí povahou technologie, kterou jsme začali rozvíjet. Umělá inteligence ve své podstatě není pouze souborem algoritmů a datových sad, ale je to projev naší kolektivní vynalézavosti, zaměřené na řešení některých z nejkomplexnějších problémů, kterým čelí lidstvo. Avšak jako spoluzakladatel a CEO Lemurian Labs jsem si vědom odpovědnosti, která doprovází náš závod o začlenění umělé inteligence do samotné tkaniva našeho denního života. To nás nutí položit otázku: jak využít neomezený potenciál umělé inteligence, aniž bychom ohrozili zdraví naší planety?

Inovace s globálním oteplováním

Technologická inovace vždy přichází za cenu vedlejších účinků, které jste nemysleli. V případě současné umělé inteligence vyžaduje více energie než jiné typy výpočtů. Mezinárodní agentura pro energii nedávno oznámila, že školení jediného modelu spotřebuje více elektřiny než 100 amerických domácností spotřebuje za celý rok. Všechna tato energie má cenu, nejen pro vývojáře, ale i pro naši planetu. Minulý rok dosáhly emise CO2 z energie rekordní hodnoty 37,4 miliardy tun. Umělá inteligence nezastaví, takže se musíme ptát, zda je energie potřebná k napájení umělé inteligence a její důsledky na naší planetě stojí za to. Je umělá inteligence důležitější než to, že můžeme dýchat naší vlastní vzduch? Doufám, že se nikdy nedostaneme do situace, kdy to bude realita, ale pokud se nic nezmění, není to příliš vzdálená budoucnost.

Nejsem sám, kdo volá po větší energetické efektivitě v oblasti umělé inteligence. Na nedávné konferenci Bosch Connected World Elon Musk uvedl, že s umělou inteligencí „stojíme na hranici pravděpodobně největší technologické revoluce, která kdy existovala“, ale vyjádřil obavu, že by mohlo dojít k nedostatkům elektřiny již příští rok. Spotřeba energie umělou inteligencí není pouze technickým problémem, ale globálním problémem.

Představa umělé inteligence jako komplexního systému

Abychom vyřešili tyto neefektivnosti, musíme se na umělou inteligenci dívat jako na komplexní systém s mnoha propojenými a pohyblivými částmi, spíše než jako na samostatnou technologii. Tento systém zahrnuje vše od algoritmů, které píšeme, až po knihovny, kompilátory, runtime, ovladače, hardware, na kterém závisíme, a energii potřebnou k napájení všeho tohoto. Přijetím tohoto holistického pohledu můžeme identifikovat a řešit neefektivnosti na každé úrovni vývoje umělé inteligence, vytvářející tak řešení, která jsou nejen technologicky pokroková, ale také ekologicky odpovědná. Porozumění umělé inteligence jako sítě propojených systémů a procesů osvětlí cestu k inovativním řešením, která jsou stejně efektivní jako efektivní.

Univerzální softwareový stack pro umělou inteligenci

Současný proces vývoje umělé inteligence je vysoce fragmentovaný, s každým typem hardwaru vyžadujícím specifický softwareový stack, který běží pouze na tomto zařízení, a mnoha specializovanými nástroji a knihovnami optimalizovanými pro různé problémy, z nichž většina je vzájemně nekompatibilní. Vývojáři již nyní bojují s programováním systémů na čipu (SoC), jako jsou ty v zařízeních edge, jako jsou mobilní telefony, ale brzy se vše, co se stalo v mobilních telefonech, stane v datovém centru, a bude to stokrát složitější. Vývojáři budou muset složitě propojovat a pracovat s mnoha různými programovacími modely, knihovnami, aby získali výkon ze svých stále více heterogenních clusterů, mnohem více, než již mají. A to je pouze pro školení. Například programování a získání výkonu z superpočítače s tisíci až desítkami tisíc CPU a GPU je velmi časově náročné a vyžaduje velmi specializované znalosti, a i tak je mnoho věcí zbytečných, protože současný programovací model se nezvětšuje na tuto úroveň, což vede k nadměrné spotřebě energie, která se bude ještě zhoršovat, jak budeme dále škálovat modely.

Řešení tohoto problému vyžaduje určitý univerzální softwareový stack, který by mohl řešit fragmentaci a učinit programování a získání výkonu z heterogenního hardwaru stávajících výrobců jednodušší, a také by usnadnil začlenění nových hardwarů od nových účastníků. To by také urychlovalo inovace v oblasti umělé inteligence a počítačových architektur, a zvyšovalo by přijetí umělé inteligence v mnoha dalších odvětvích a aplikacích.

Poptávka po efektivním hardwaru

Kromě implementace univerzálního softwareového stacku je důležité zvážit optimalizaci základního hardwaru pro lepší výkon a efektivitu. Grafické procesory (GPU), původně navržené pro hraní her, jsou navzdory své enormní síle a užitečnosti plné zdrojů neefektivit, které se stávají více zřetelnými, jak je škálujeme na úroveň superpočítačů v datovém centru. Současná neomezená škálovatelnost GPU vede k zvýšeným nákladům na vývoj, nedostatku hardwaru a významnému nárůstu emisí CO2.

Tyto výzvy nejsou pouze obrovskou bariérou pro vstup, ale jejich dopad je cítit napříč celým odvětvím. Protože pojďme si to přiznat – pokud největší technologické společnosti na světě mají potíže se získáním dostatečného množství GPU a energií pro napájení svých datových center, není naděje pro zbytek z nás.

Zásadní změna

V Lemurian Labs jsme si to vyzkoušeli na vlastní kůži. V roce 2018 jsme byli malým startupem, který se snažil vybudovat základní model, ale samotná cena byla neospravedlnitelná. Množství výpočetního výkonu, které bylo potřeba, bylo samo o sobě dostatečné k tomu, aby vývojářské náklady dosáhly úrovně, která byla nedosažitelná nejen pro nás jako malý startup, ale pro kohokoli mimo největší technologické společnosti. To nás inspirovalo k tomu, abychom se otočili od vývoje umělé inteligence k řešení základních problémů, které ji činily nedostupnou.

Začali jsme od základů, vyvinuli zcela novou základní aritmetiku pro umělou inteligenci. Nazvali jsme ji PAL (paralelní adaptivní logaritmus), a tato inovativní číselná soustava nám umožnila vytvořit procesor, který může dosáhnout až 20krát vyššího výkonu než tradiční GPU na benchmarkových úkolech umělé inteligence, a to při spotřebě pouze poloviny energie.

Naše neochvějná oddanost tomu, aby životy vývojářů umělé inteligence byly snazší, a aby umělá inteligence byla efektivnější a dostupnější, nás vedla k tomu, abychom se vždy snažili lépe pochopit problém. Od navrhování ultra-vysokovýkonných a efektivních počítačových architektur navržených pro škálování od edge až po datové centrum, až po vytváření softwareových stacků, které řeší výzvy programování jednotlivých heterogenních zařízení až po počítače na úrovni skladu. Všechno toto slouží k umožnění rychlejšího nasazení umělé inteligence při snížených nákladech, zvýšení produktivity vývojářů, urychlení úloh a současně zlepšení dostupnosti, podpoře inovací, přijetí a rovnosti.

Dosažení umělé inteligence pro všechny

Aby umělá inteligence měla významný dopad na náš svět, musíme zajistit, aby jsme ji nevytvořili na úkor zničení planety, a to vyžaduje fundamentální změnu v tom, jak je vyvíjena. Náklady a výpočetní výkon požadované dnes nakloní váhu ve prospěch několika málo velkých hráčů, vytvářejících obrovskou bariéru pro inovace a dostupnost, a současně vypouštějí obrovské množství CO2 do naší atmosféry. Přemýšlením o vývoji umělé inteligence z pohledu vývojářů a planety můžeme začít řešit tyto základní neefektivnosti a dosáhnout budoucnosti, ve které bude umělá inteligence dostupná všem a ekologicky odpovědná.

Osobní reflexe a výzva k udržitelné umělé inteligenci

Pohledem do budoucnosti mám smíšené pocity – optimismus a obezřetnost. Jsem optimistický ohledně transformačního potenciálu umělé inteligence, aby zlepšila náš svět, a současně obezřetný ohledně významné odpovědnosti, kterou to přináší. Představuji si budoucnost, ve které směr umělé inteligence určuje nejen naše technologické pokroky, ale také naše oddanost udržitelnosti, rovnosti a inkluzivitě. Jako vedoucí Lemurian Labs jsem poháněn vizí umělé inteligence jako zásadního faktoru pozitivní změny, priorizujícího jak povznesení lidstva, tak ochranu životního prostředí. Tato mise jde nad rámec vytváření nadřazené technologie; je to o průkopnictví inovací, které jsou prospěšné, eticky správné a zdůrazňují důležitost uvážlivých, škálovatelných řešení, která ctí naše společné aspirace a zdraví planety.

Když stojíme na prahu nové éry vývoje umělé inteligence, naše výzva je jasná: musíme pěstovat umělou inteligenci způsobem, který uvážlivě zvažuje náš dopad na životní prostředí a podporuje společné dobro. Tato etika je základem naší práce v Lemurian Labs, inspirující nás k inovacím, spolupráci a stanovení precedensu. “Nedělejme umělou inteligenci pouze pro inovace, ale inovujme pro lidstvo a naši planetu,” vyzývám, zvoucí globální komunitu, aby se připojila k přetvoření krajiny umělé inteligence. Společně můžeme zaručit, že umělá inteligence se stane zásadním faktorem pozitivní transformace, která bude moci povznést lidstvo a chránit naši planetu pro budoucí generace.