Як не довести океани до кипіння за допомогою штучного інтелекту

Під час дослідження передової штучної інтелекту я постійно відображаю на двоїстій природі технології, яку ми піонеруємо. Штучний інтелект, у своїй суті, не тільки збірка алгоритмів і наборів даних; це вияв нашої колективної винахідливості, спрямованої на вирішення деяких з найбільш складних проблем, з якими стикається людство. Однак, як співзасновник і генеральний директор Lemurian Labs, я гостро усвідомлюю відповідальність, яка супроводжує нашу гонку до інтеграції штучного інтелекту у саму тканину повсякденного життя. Це змушує нас поставити питання: як ми можемо використовувати безмежний потенціал штучного інтелекту без компрометації здоров’я нашої планети?

Інновації з боком глобального потепління

Технологічні інновації завжди супроводжуються побічними ефектами, яких ви не завжди враховуєте. У випадку штучного інтелекту сьогодні це вимагає більше енергії, ніж інші види обчислень. Міжнародне енергетичне агентство недавно повідомило, що навчання однієї моделі використовує більше електроенергії, ніж 100 американських домогосподарств споживають за весь рік. Вся ця енергія має ціну, не тільки для розробників, але і для нашої планети. Лише минулого року викиди CO2, пов’язані з енергетикою, досягли рекордного рівня у 37,4 мільярда тонн. Штучний інтелект не сповільнюється, тому нам потрібно запитати себе – чи вартує енергія, необхідна для живлення штучного інтелекту та наслідки для нашої планети, цього вартості? Чи є штучний інтелект важливішим, ніж можливість дихати нашим власним повітрям? Сподіваюся, ми ніколи не дійдемо до того моменту, коли це стане реальністю, але якщо нічого не зміниться, це не так далеко.

Я не одинок у своєму заклику до більшої енергоефективності у сфері штучного інтелекту. На недавній конференції Bosch Connected World Conference Ілон Маск зазначив, що з штучним інтелектом ми «на межі, мабуть, найбільшої технологічної революції, яка коли-небудь існувала», але висловив побоювання, що ми можемо почати відчувати нестачу електроенергії вже наступного року. Споживання енергії штучним інтелектом не тільки технічна проблема, а й глобальна проблема.

Уявлення штучного інтелекту як складної системи

Щоб вирішити ці неефективності, нам потрібно розглянути штучний інтелект як складну систему з багатьма взаємопов’язаними та рухомими частинами, а не як самостійну технологію. Ця система охоплює все, від алгоритмів, які ми пишемо, до бібліотек, компіляторів, середовищ виконання, драйверів, апаратного забезпечення, на яке ми покладаємось, та енергії, необхідної для живлення всього цього. Прийняття цього цілісного погляду дозволяє нам визначити та усунути неефективності на кожному рівні розвитку штучного інтелекту, прокладаючи шлях до рішень, які не тільки технологічно просунуті, але й екологічно відповідальні. Поняття штучного інтелекту як мережі взаємопов’язаних систем та процесів освітлює шлях до інноваційних рішень, які є такими ж ефективними, як і ефективними.

Універсальний програмний стек для штучного інтелекту

Поточний процес розробки штучного інтелекту дуже фрагментований, з кожним типом апаратного забезпечення, який вимагає конкретного програмного стека, який працює тільки на цьому пристрої, та багатьма спеціалізованими інструментами та бібліотеками, оптимізованими для різних проблем, більшість з яких є несумісними. Розробники вже борються з програмуванням систем на кристалі (SoC), таких як ті, що використовуються в пристроях типу мобільних телефонів, але скоро все, що відбувається в мобільних пристроях, трапиться в центрах даних, і буде у сотні разів складніше. Розробникам доведеться шити та працювати зі складною системою багатьох різних моделей програмування, бібліотек, щоб досягти продуктивності своїх все більш гетерогенних кластерів, ще більше, ніж вони вже мають. І це тільки для навчання. Наприклад, програмування та досягнення продуктивності суперкомп’ютера з тисячами до десятків тисяч процесорів та графічних процесорів дуже часоємне та вимагає дуже спеціалізованих знань, і навіть тоді багато втрачається через те, що поточна модель програмування не масштабується до цього рівня, що призводить до надмірних витрат енергії, які тільки погіршаться, коли ми продовжимо масштабувати моделі.

Щоб вирішити цю проблему, потрібно створити універсальний програмний стек, який міг би вирішити фрагментацію та зробити простішим програмування та досягнення продуктивності на все більш гетерогенному апаратному забезпеченні від існуючих виробників, а також зробити простішим початок роботи на новому апаратному забезпеченні від нових учасників. Це також сприяло б прискоренню інновацій у сфері штучного інтелекту та комп’ютерних архітектур, а також збільшенню прийняття штучного інтелекту в багатьох галузях та застосуваннях.

Потрібність ефективного апаратного забезпечення

Крім впровадження універсального програмного стека, важливо розглянути оптимізацію апаратного забезпечення для більшої продуктивності та ефективності. Графічні процесори (GPU), спочатку розроблені для ігор, попри те, що вони дуже потужні та корисні, мають багато джерел неефективності, які стають більш очевидними, коли ми масштабуємо їх до рівня суперкомп’ютерів у центрах даних. Поточне необмежене масштабування GPU призводить до збільшення витрат на розробку, нестачі апаратного забезпечення та значного збільшення викидів CO2.

Ці проблеми не тільки величезна бар’єр для входу, але їх вплив відчувається по всій галузі. Адже якщо найбільші технологічні компанії світу мають труднощі з отриманням достатньої кількості GPU та енергії для живлення своїх центрів даних, то для решти нас немає жодної надії.

Переломний момент

У Lemurian Labs ми зіштовхнулися з цим особисто. У 2018 році ми були маленькою компанією з штучним інтелектом, яка намагалася створити фундаментальну модель, але чиста вартість була недопустимою. Кількість обчислювальної потужності, необхідної лише для цього, була достатньою, щоб витрати на розробку досягли рівня, який був недосяжним не тільки для нас як маленької компанії, але й для будь-якої компанії поза найбільшими технологічними компаніями світу. Це спонукало нас змінити напрямок від розробки штучного інтелекту до вирішення основних проблем, які робили його недоступним.

Ми почали з основ, розробивши зовсім нову фундаментальну арифметику для живлення штучного інтелекту. Названа PAL (паралельна адаптивна логарифмічна система), ця інноваційна система чисел дозволила нам створити процесор, який може досягати продуктивності до 20 разів вищої, ніж традиційні GPU на бенчмарках штучного інтелекту, при цьому споживаючи половину енергії.

Наша незмінна відданість поліпшенню життя розробників штучного інтелекту, а також підвищенню ефективності та доступності штучного інтелекту, привела нас до постійного пошуку глибшого розуміння проблеми. Від розробки ультра-високопродуктивних та ефективних комп’ютерних архітектур, призначених для масштабування від краю до центру даних, до створення програмних стеків, які вирішують проблеми програмування окремих гетерогенних пристроїв та комп’ютерів масштабу складів. Все це сприяє швидшому розгортанню штучного інтелекту при зменшенні витрат, підвищенні продуктивності розробників, прискоренню виконання завдань та одночасному підвищенні доступності, інновацій, прийняття та рівності.

Досягнення штучного інтелекту для всіх

Щоб штучний інтелект мав суттєвий вплив на наш світ, нам потрібно забезпечити, щоб ми не знищили його в процесі, і це вимагає фундаментальної зміни того, як він розробляється. Витрати та обчислювальні ресурси, необхідні сьогодні, нахиляють терези на бік великої кількості, створюючи величезну бар’єр для інновацій та доступності, а також викидаючи величезну кількість CO2 в нашу атмосферу. Розглядаючи розвиток штучного інтелекту з точки зору розробників та планети, ми можемо почати вирішувати ці основні неефективності та досягти майбутнього штучного інтелекту, яке буде доступним усім та екологічно відповідальним.

Особисте відображення та заклик до дії для сталого штучного інтелекту

Оглядаючи майбутнє, мої почуття щодо майбутнього штучного інтелекту змішані – оптимізм та обережність. Я оптимістично налаштований щодо трансформативного потенціалу штучного інтелекту для поліпшення нашого світу, але обережний щодо великої відповідальності, яку це передбачає. Я уявляю майбутнє, де напрямок штучного інтелекту визначається не тільки нашими технологічними досягненнями, але й твердим дотриманням сталості, рівності та інклюзивності. Як керівник Lemurian Labs, я рухаюся баченням штучного інтелекту як ключової сили позитивних змін, ưu tiênності як піднесення людства, так і збереження навколишнього середовища. Ця місія виходить за рамки створення суперій технології; це про піонерські інновації, які є корисними, етично звучними та підкреслюють важливість ретельних, масштабованих рішень, які відзначають наші колективні прагнення та здоров’я планети.

Стоячи на порозі нової ери розвитку штучного інтелекту, наш заклик до дії є незаперечним: ми повинні розвивати штучний інтелект таким чином, щоб свідомо розглянути наш вплив на навколишнє середовище та відстоювати загальне благо. Цей етос є основою нашої роботи в Lemurian Labs, надихаючи нас інновувати, співпрацювати та встановлювати прецедент. “Не будуймо штучний інтелект тільки заради інновацій, а інновуймо заради людства та нашої планети”, – закликаю, запрошуючи глобальну спільноту приєднатися до формування ландшафту штучного інтелекту. Разом ми можемо гарантувати, що штучний інтелект стане маяком позитивних змін, який дасть змогу людству та збереже нашу планету для майбутніх поколінь.