Umělá inteligence (UI) se stala nedílnou součástí našeho stále více digitálního světa a revolučně ovlivňuje různé aspekty našeho života. Má schopnost předpovídat počasí, analyzovat trendy v sociálních médiích a dokonce zlepšovat naše porozumění klimatické vědě. Při prozkoumávání hlubších vrstev UI je však důležité zvážit její environmentální dopady.
Poslední studie osvětlují roli UI při formování veřejného mínění o změně klimatu. Namísto spoléhání se na citace tyto studie využily modely UI k analýze dat ze sociálních médií a sledování toho, jak ovlivňují interakce online popírání klimatických změn. Zjištění jsou poučná a ukazují, že lidé se stejným názorem mají tendenci se shlukovat na platformách sociálních médií a posilovat své přesvědčení. Oblasti s větším podílem popírání klimatických změn jsou často silně závislé na fosilních palivech pro energii, jako například střední a jižní části Spojených států.
Jedním z obav v souvislosti s technologií UI je její spotřeba energie. Velké jazykové modely a umělé neuronové sítě, klíčové komponenty UI, vyžadují významné množství energie a přispívají k emisím skleníkových plynů. Dalším komplikujícím faktorem je černá skříňka povahy modelů UI, protože se stává obtížným sledovat a minimalizovat jejich dopad na životní prostředí.
Naštěstí výzkumníci zkoumají energeticky účinné alternativy k tradičním modelům UI. Spiking neuronové sítě (SNN) napodobují fungování neuronů v lidském mozku a tím snižují spotřebu energie. Techniky trvalého učení (L2) umožňují modelům UI učit se postupně bez zapomínání, což usnadňuje proces učení a snižuje spotřebu energie.
Navíc pokroky v menších modelech UI a kvantovém počítání slibují minimalizaci energetických nároků technologie UI. Budování menších a efektivnějších modelů může významně snížit spotřebu energie, zatímco kvantové počítání nabízí bezkonkurenční výpočetní výkon s minimálním využitím energie.
Zatímco UI má potenciál pomoci nám porozumět změně klimatu, je důležité se zabývat jejím environmentálním dopadem. Bádání po energeticky účinných řešeních UI je důležitým krokem směrem ke udržitelné budoucnosti. Využitím potenciálu SNN, technik L2 a nových technologií, jako je kvantové počítání, můžeme zajistit, aby UI přispívala pozitivně k našim snahám v boji proti změně klimatu.
Umělá inteligence (UI) – označuje simulaci lidské inteligence v strojích, které jsou programovány k myšlení a učení jako lidé. UI se používá k analýze dat, předpovídání a vykonávání úkolů, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci.
Popírání klimatu – označuje odmítání nebo skepticismus vědeckého konsensu ohledně změny klimatu, zejména jejích lidských příčin.
Fosilní paliva – označují neobnovitelný zdroj energie, jako je uhlí, ropa nebo zemní plyn, který vzniká z ostatků rostlin a živočichů po miliony let.
Emise uhlíku – označují uvolňování oxidu uhličitého (CO2) a dalších skleníkových plynů do atmosféry, převážně spalováním fosilních paliv. Emise uhlíku přispívají ke změně klimatu.
Černá skříňka – označuje nedostatek transparentnosti nebo porozumění vnitřnímu fungování modelů UI. Sledování a posouzení environmentálního dopadu modelů UI mohou být obtížné.
Spiking neuronové sítě (SNN) – označují druh umělé neuronové sítě, která napodobuje fungování neuronů v lidském mozku. SNN jsou známé svou nižší spotřebou energie ve srovnání s tradičními modely UI.
Techniky trvalého učení (L2) – označují techniky v rámci UI, které umožňují modelům učit se postupně, aniž by zapomínaly předchozí znalosti. Zjednodušují proces učení a snižují spotřebu energie.
Kvantové počítání – označuje druh výpočtu, který využívá principy kvantové mechaniky. Kvantové počítání má potenciál nabízet bezkonkurenční výpočetní výkon s minimálním využitím energie.
Navrhované související odkazy:
1. Environmentální dopad umělé inteligence
2. Umělá inteligence a změna klimatu: výzva a budoucí směr
3. Posun výzkumu změny klimatu s pomocí umělé inteligence
The source of the article is from the blog mgz.com.tw