AI可持续性综述：学习算法的新兴趋势与研究挑战
人工智能
2022-05-10 v1
摘要
人工智能(AI)是一门快速发展的研发(R&D)学科，因其有望为消费者和企业带来巨大收益，并在生产率增长与创新方面承诺可观益处而受到越来越多的关注。迄今为止，它已在许多被认为对机器具有挑战性的领域取得显著成就，从计算机视觉、自然语言处理、音频分析到智能感知等诸多方面。实现这些成功的技术趋势是朝向日益复杂和大规模的AI模型发展，以期在更优的性能与鲁棒性下解决更复杂的问题。然而，这一快速进展是以巨大的环境成本与资源消耗为代价的。此外，关于AI社会影响的争论，如公平性、安全性与隐私，持续升温。这些问题已对AI的可持续发展提出重大关切。在本文中，我们回顾了可解决AI可持续性问题的机器学习方法的主要趋势。具体而言，我们从AI的环境可持续性与社会可持续性两个主要方面，考察用于解决AI可持续性问题的新兴AI方法与算法。我们还将强调现有研究的主要局限，并提出下一代可持续AI技术发展潜在的研究挑战与方向。我们相信本技术综述有助于推动研究界AI研发活动的可持续发展。
引用
@article{arxiv.2205.03824,
title = {A Survey on AI Sustainability: Emerging Trends on Learning Algorithms and Research Challenges},
author = {Zhenghua Chen and Min Wu and Alvin Chan and Xiaoli Li and Yew-Soon Ong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03824},
year = {2022}
}