DeepMind хочет использовать искусственный интеллект для решения климатического кризиса
DeepMind планирует использовать искусственный интеллект в борьбе с климатическим кризисом
В ЭНБЛ это вечный вопрос: технологии привели нас в эту беду, могут ли они помочь нам выбраться? Это особенно верно, когда речь идет о изменении климата. По мере усиления и непредсказуемости погоды возникают надежды, что искусственный интеллект – та другая существенная угроза – может стать частью решения. DeepMind, лаборатория искусственного интеллекта, принадлежащая Google, использовала свои навыки в области искусственного интеллекта для решения проблемы изменения климата тремя разными способами, как объяснила Симс Уизерспун, руководитель климатических действий DeepMind, в интервью перед ее выступлением на ENBLE Impact в Лондоне 21 ноября. Это интервью было отредактировано для большей ясности и краткости.
ЭНБЛ: Как искусственный интеллект может помочь нам в борьбе с изменением климата?
Симс Уизерспун: Есть много способов, которыми мы можем это понять. Искусственный интеллект может помочь нам в смягчении изменения климата. Он может помочь нам в адаптации. Он может помочь нам с повреждениями и убытками. Он может помочь в биоразнообразии и экологии и многом другом. Но я думаю, что один из способов, который делает его более конкретным для большинства людей, – это рассказать об этом с позиции сильных сторон искусственного интеллекта.
Я думаю об этом в трех аспектах: Прежде всего, искусственный интеллект может помочь нам понять изменение климата и проблемы, с которыми мы сталкиваемся в связи с ним, через более точные модели для прогнозирования и мониторинга. Одним из примеров является наша работа по прогнозированию осадков в реальном времени – то есть прогнозированию дождя за несколько часов вперед. Наши модели были признаны более полезными и точными, чем другие методы, используемые синоптиками Метеорологического управления – это здорово.
Но это только начало, потому что затем можно приступить к прогнозированию более сложных явлений. Искусственный интеллект может стать действительно значительным инструментом, помогающим нам понять изменение климата как проблему.
- «Инсайдеры говорят, что анти-дезинформационный инструмент X, основа...
- Whatsapp повышает безопасность с принятием Пасскода
- Верховный суд Колорадо подтверждает использование ордеров на поиск ...
Что такое второе?
Второй аспект, о котором я думаю, – это то, что искусственный интеллект может помочь нам оптимизировать текущие системы и существующую инфраструктуру. Недостаточно начать строить новые экологически чистые технологии для устойчивого завтрашнего дня, жизнь должна продолжаться – у нас уже есть множество систем, от которых мы сегодня зависим, и мы не можем просто сжечь их все и начать с нуля. Нам нужно иметь возможность оптимизировать эти существующие системы и инфраструктуру, и искусственный интеллект – это один из инструментов, которые мы можем использовать для этого.
Хорошим примером этого является работа, которую мы провели в центрах обработки данных, где нам удалось повысить энергоэффективность и сэкономить 30 процентов энергии.
И, наконец, третье – это новые технологии?
Да, третий аспект – это то, о чем большинство людей думают, когда они представляют себе искусственный интеллект по версии Голливуда или то, о чем они читают в научной фантастике и других произведениях – это ускорение научных открытий.
Мне очень нравится пример ядерного синтеза и управления плазмой – мы опубликовали статью в журнале Nature, где мы использовали нейронные сети для обучения модели с подкреплением, способной управлять формами плазмы в реальном токамаке [ядерном реакторе синтеза]. И это действительно важно, потому что понимание физики плазмы и возможность управлять ее формами – это чрезвычайно важный строительный блок для достижения почти неисчерпаемого источника незагрязненной углеродом энергии.
Нельзя говорить об искусственном интеллекте и изменении климата без упоминания углеродного следа искусственного интеллекта и огромных объемов энергии, потребляемых центрами обработки данных, что становится все более осознаваемым. Как вы смотрите на эту проблему? Когда же искусственный интеллект сможет потреблять меньше углерода, чем израсходовал на своё обучение?
Я бы хотел увидеть такой анализ; не знаю, выполнялся ли он. Многие языковые модели и эксперименты с генеративным искусственным интеллектом, которые мы видели в последние годы, действительно потребляют много энергии, и это проблема, которую мы задокументировали. Мы считаем очень важным видеть и понимать, сколько энергии используют эти модели, и быть открытыми по этому поводу, а также проводить ряд мер по снижению вычислительных ресурсов, необходимых для работы этих моделей. Мы думаем об этом не столь глобально, как “Стоит ли израсходованная нами углеродная энергия своих средств?” – а скорее как “Как можно развернуть решения, которые будут максимально эффективны с точки зрения углеродных ресурсов?”
Какие преграды останавливают использование искусственного интеллекта в борьбе с изменением климата?
Первая – это доступ к данным. Существуют значительные пробелы в климатически значимых данных во всех отраслях, будь то электроэнергетика, транспорт или здания и города. Есть группа, с которой мы сотрудничаем, которая публикует “список желаемых климатически значимых наборов данных”, и я считаю, что наличие этих данных и то, чтобы люди чувствовали себя комфортно – там, где это безопасно и ответственно – с открытием климатически значимых наборов данных, является крайне важным.
Другая часть, которую я ставлю практически на одну ступень с данными, это работа с областными экспертами. В Google DeepMind мы сосредоточены на исследованиях и разработке продуктов искусственного интеллекта – мы не являемся плазменными физиками или электротехниками. Итак, когда мы пытаемся разрешить проблемы, которые мы хотим решить, мы действительно должны работать с теми экспертами, которые могут научить нас о проблемах, с которыми они столкнулись, и о вещах, которые им мешают. Это делает две вещи. Первое, это обеспечивает, что мы полностью понимаем, для чего мы создаем решение с помощью искусственного интеллекта. И второе, это обеспечивает, что то, что мы создаем, будет использоваться. Мы не хотим просто создать классный технологический продукт и надеяться, что кто-нибудь его использовал.
Есть ли какие-то соображения о безопасности? Люди могут быть нервными, видя слова “ядерный синтез” и “искусственный интеллект” в одном предложении …
В моей области, одним из способов справиться с этим является снова взаимодействие с областными экспертами – убедившись, что мы хорошо понимаем системы и то, что требуется для их безопасности. Это именно те эксперты, которые учат нас этому, а затем мы создаем решения, которые находятся в пределах этих рамок.
В рамках климата и устойчивости мы также проводим много анализа воздействия: то, что мы ожидаем от нашего потенциального воздействия, и все последующие эффекты от этого.
Вы сказали, что вы техно-оптимист, так каково техно-оптимистическое видение будущего, когда искусственный интеллект полностью применяется к изменению климата?
Техно-оптимистическое видение заключается в том, что при условии, что мы сможем эффективно использовать его, мы сможем использовать такое преобразующее средство, как искусственный интеллект, для решения проблем, специфичных для сектора и не связанных со сектором, быстрее и в масштабах, которые не могли бы быть возможны без искусственного интеллекта. Одной из вещей, которая меня больше всего волнует, это гибкость и масштабируемость этого инструмента. И учитывая количество проблем, которые мы должны решить, связанных с изменением климата, нам нужен крайне гибкий и масштабируемый инструмент.
