СПЕЦИАЛИСТЫ DEEPMIND СОБИРАЮТСЯ РАЗРЕШИТЬ КЛИМАТИЧЕСКИЙ КРИЗИС С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Это извечный вопрос: мы попали в эту беду из-за технологий, но смогут ли они нас вытащить? Особенно это актуально, когда речь идет об изменении климата. Погода становится все более экстремальной и непредсказуемой, но есть надежда, что в решении этой проблемы может помочь другая экзистенциальная угроза – искусственный интеллект.

Лаборатория искусственного интеллекта DeepMind, принадлежащая Google, полагается на свой опыт в области разработки ИИ для борьбы с изменением климата по трем разным направлениям. Об этом рассказала Симс Уизерспун, руководитель группы DeepMind по борьбе с изменением климата, в интервью перед своим выступлением на конференции WIRED Impact, которая прошла в Лондоне 21 ноября.

"Существует множество вариантов ответа. ИИ может помочь нам и в смягчении последствий, и в адаптации, и в решении проблем, связанных с потерями и ущербом, и в вопросах сохранения биоразнообразия и экосистем, и во многом другом. Однако я полагаю, что данную тему нужно обсуждать через призму сильных сторон ИИ, чтобы людям стали понятнее потенциальные преимущества.

Когда я задумываюсь об этом, то мне на ум приходят три идеи. Прежде всего, благодаря искусственному интеллекту, а вернее благодаря моделям прогнозирования и мониторинга, основанным на ИИ, мы сможем лучше понять суть процесса изменения климата и проблем, с которыми мы столкнулись из-за него. Ярким примером можно назвать нашу работу по прогнозированию осадков на ближайшие несколько часов – синоптики Метеорологической службы Великобритании признали наши модели более эффективными и точными по сравнению с остальными методами, чему мы очень рады.

Но такие прогнозы – это только начало, потому что впоследствии можно будет предсказывать гораздо более сложные климатические явления. Таким образом, искусственный интеллект может стать действительно важным инструментом, который поможет нам лучше изучить проблему изменения климата".

"Второе направление, в котором мне нравится думать, заключается в том, что искусственный интеллект способен помочь нам оптимизировать существующие системы и инфраструктуру. Недостаточно просто начать создавать новые "зеленые" технологии для обеспечения более устойчивого будущего, жизнь должна продолжаться – у человечества уже есть множество систем, на которые оно полагается сегодня, и мы не можем просто сжечь их все и начать с нуля. Нам нужно уметь оптимизировать действующие системы и инфраструктуру, и ИИ станет одним из инструментов, которые мы можем использовать для этой цели.

В качестве примера можно привести нашу работу в центрах обработки данных, в которых нам удалось повысить энергоэффективность и добиться сокращения энергопотребления на 30%".

"Да, третий аспект связан с представлением большинства людей об искусственном интеллекте, основанном на голливудских сценариях или на фантастических романах и прочих произведениях, которые способствуют ускорению прорыва в науке.

Мне очень нравится пример с ядерным синтезом и управлением плазмой – мы опубликовали статью в журнале Nature, в которой рассказали об использовании нейронных сетей для тренировки модели обучения с подкреплением, чтобы найти способы контроля форм плазмы в реальном токамаке [реакторе ядерного синтеза]. И это действительно важно, потому что понимание физических свойств плазмы и возможность управлять ее формами и конфигурациями – это главный кирпичик, который в конце концов позволит получить доступ к практически неисчерпаемым запасам безуглеродной энергии".

"Я бы с удовольствием взглянула на такой анализ, но не знаю, проводил ли его кто-нибудь. Многие истории успеха языковых моделей и генеративного искусственного интеллекта, свидетелями которых мы стали в последние годы, действительно, связаны с большими энергозатратами, и это проблема, которую мы учитываем. Мы думаем об этом в нескольких направлениях – конечно не так глобально, как "стоит ли сожженный нами углерод таких технологических решений?", а скорее как "как внедрить решения, которые будут максимально эффективны с точки зрения выбросов углерода?".

"Первое – это доступ к данным. Существуют значительные пробелы в данных по всем секторам, связанным с изменением климата, будь то электроэнергетика, транспорт, здания и города. Группа, с которой мы сотрудничаем, сообщает нам о необходимых данных, и я считаю, что наличие таких массивов информации и их доступность для людей крайне важны.

Другой компонент, который я ставлю почти в один ряд с данными, это сотрудничество с экспертами в конкретной области. В Google DeepMind мы занимаемся исследованиями в области искусственного интеллекта и разработкой продуктов ИИ – мы не физики и не электротехники. Поэтому, когда мы пытаемся разобраться в проблемах, которые мы стремимся решить, нам действительно необходимо работать с экспертами, которые могут рассказать нам о трудностях, с которыми они сталкивались, и о вещах, которые им мешали. Это позволяет добиться двух целей. Во-первых, это гарантирует, что мы полностью понимаем, для чего создаем ИИ-решение. И второе – это гарантия того, что все, что мы создадим, будет использоваться. Мы не станем просто создавать крутую технологию и надеяться, что она кому-то пригодится".

"Если говорить конкретно о моей области, то одним из способов решения данной проблемы опять же является работа с экспертами – мы должны хорошо понимать системы и то, что им требуется для обеспечения безопасности. Именно эксперты подсказывают нам это, а затем мы создаем решения, которые не выходят за рамки таких ограничений.

Что касается климата и устойчивости, то мы также проводим анализ потенциального воздействия: определяем, каким будет наше возможное влияние и все его последствия".

"По мнению технооптимистов, если у нас получится эффективно использовать такой инструмент, как искусственный интеллект, то мы сможем быстрее решать отраслевые и общие проблемы, причем в таких масштабах, в которых не смогли бы без него. Больше всего меня радует универсальность и масштабируемость этого инструмента. А учитывая количество проблем, которые нам необходимо решить в связи с изменением климата, мы нуждаемся именно в таком универсальном и масштабируемом инструменте".