El aprendizaje automático (ML) a menudo imita cómo funcionan los cerebros humanos al unir neuronas virtuales con sinapsis virtuales. El aprendizaje profundo (DL) es un subconjunto de ML que pone esteroides en el cerebro virtual y lo hace crecer en órdenes de magnitud. Este recuento de neuronas se ha disparado de la mano de los avances en el poder computacional. La mayoría de los titulares sobre ML que resuelven problemas difíciles como autos sin conductor o reconocimiento facial usan DL, pero los esteroides tienen un costo. Aumentar el tamaño del modelo aumenta el costo computacional, que se correlaciona con el costo de la energía, lo que genera una mayor huella de carbono.
Podría decirse que el calentamiento global es el problema más crítico que nuestra generación tiene que resolver en los próximos años. Es un tema polarizante que puede generar mucha emoción, lo cual es fantástico. Este componente emocional es un requisito previo para resolver el problema más desafiante de nuestra sociedad pero, desafortunadamente, también es un objetivo principal para los titulares de clickbaity y la desinformación.
En 2019, los académicos de la Universidad de Massachusetts Amherst estudiaron el costo de la energía y la huella de carbono de algunos de los modelos DL de última generación. El documento informó vertiginosas emisiones de gases de efecto invernadero y, con razón, elevó la discusión sobre las emisiones de carbono de ML. Otros científicos y periodistas científicos lo recogieron, y el informe ha sido citado una y otra vez en miles de estudios y artículos periodísticos en los últimos tres años.
Los académicos del MIT extrapolaron el artículo original en su famoso artículo » Decrecimiento de los rendimientos del aprendizaje profundo «. Anticipó que superar la precisión de los modelos actuales se basaría en aumentar el tamaño del modelo de la misma manera que lo ha sido en el pasado. Los autores predijeron que un solo modelo de última generación pronto costaría $ 100 mil millones para entrenar y producir tantas emisiones de carbono como la ciudad de Nueva York en un mes. No creían que alguna vez sucedería, ya que gastar $ 100 mil millones en un modelo en 2025 sería absurdo incluso con el clima inflacionario actual, pero esto no detuvo el impacto emocional en los lectores. ¡El aprendizaje automático estaría matando al planeta!
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