Eine Herausforderung der KI-Entwicklung ist, dass das Training neuronaler Netze viel Rechenleistung benötigt. Googles Antwort auf das Problem: KI.

Künstliche Intelligenz kann ein effektives und auch effizientes Werkzeug sein, um spezialisierte Aufgaben zu lösen. Aber der Weg zu dieser Effizienz ist meist weit. Zunächst wird beim KI-Training Rechenleistung, und damit Energie, mit vollen Händen ausgegeben.

Beispielsweise musste OpenAIs in der Branche gefeierte Spiele-KI “Five” über zehn Monate hinweg 45.000 Jahre menschliche Spielzeit simulieren, um Menschen besiegen zu können, die im Vergleich nur wenige Jahre trainiert hatten.

Eine Studie von OpenAI zeigt, dass der Bedarf nach Rechenleistung zusammen mit der Leistung der Systeme wächst. Und laut Googles Software-Ingenieur Cliff Young fordert die Branche “immer gigantischere Maschinen”. Nach einer Studie der Universität Massachusetts kann das Training eines KI-Sprachmodells einen fünfmal größeren CO2-Fußabdruck verursachen als ein Auto in seiner gesamten Lebensspanne – inklusive Benzin…

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