绿色人工智能【附12页论文】

【导读】本文主张增加绿色AI-更加环保和包容的AI研究。RedAI（使用高性能计算的人工智能应用）研究已经为人工智能领域做出了有价值的贡献，例如，通过研究上限当前技术可以实现最大计算。与此同时，RedAI已经过度占据主导地位。我们希望将平衡转向绿色AI选项——不要使用过多的计算资源，即使是本科生，也能在笔记本上完成论文的实现。具体而言，我们建议将资源使用作为AI论文准确性和相关措施的更常用评估标准。

题目：Green AI

作者：Roy Schwartz Jesse Dodge Noah A. Smith Oren Etzioni

【摘要】深度学习研究所需的计算每隔几个月翻一番，从2012年到2018年估计增加300,000倍。这些计算产生了大量的碳排放。具有讽刺意味的是，深度学习的灵感来自于人类的大脑，它非常节能。此外，计算的经济成本可能使学者，学生和研究人员，特别是来自新兴经济体的学者难以参与深度学习研究。本文提倡一种切实可行的解决方案，将效率作为研究的评估标准，同时提高准确性和相关指标。此外，我们建议计算训练和运行模型的成本或“价格标签”，以便为调查日益有效的方法提供基线。我们的目标是让人工智能更环保，更具包容性 - 让任何受过启发的本科生都能用笔记本电脑撰写高质量的研究论文。绿色AI是艾伦研究所的新兴焦点。

参考链接：

https://arxiv.org/abs/1907.10597

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