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06-17
在今年NeurIPS大会的“应对气候变化”研讨会上，机器学习领域的顶尖专家们齐聚一堂，共同探讨气候变化对地球生命的影响和人工智能如何解决这个问题。
紧迫的问题，以及机器学习为何以及如何加入这场战斗。
该研讨会由气候变化人工智能组织。
雷锋网了解到，该组织举办了人工智能研究会议研讨会，并为机器学习从业者和其他领域的研究人员举办了合作论坛。
“应对气候变化”研讨会探讨了一系列主题，从使用深度强化学习来改进 Uber 和 Lyft 等乘车服务，到应用深度学习来预测野火风险、检测雪崩沉积物，以及使用改进的风力预报准确性来改善飞机效率。
以及全球太阳能发电场普查。
小组成员包括Yoshua·本吉奥（图灵年度奖获得者、世界领先的人工智能专家和深度学习先驱、蒙特利尔大学的教授、加拿大蒙特利尔学习算法研究所所长）、吴恩达（国际最权威的人工智能学者之一）人工智能和机器学习领域的学者，Google Brain 联合创始人（Landing.ai 创始人）、Jeff Dean（Google 创始人之一、Google AI 负责人）、Carla Gomes（教授，康奈尔大学计算系主任）可持续发展研究所）。
【图片来源：VentureBeat 所有者：VentureBeat】据悉，下一次应对气候变化的机器学习研讨会将于四月在埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴举行的国际学习表征会议（ICLR）上举行。
利用机器学习应对气候变化 今年 6 月，Bengio、吴恩达 和 Carla Gomes 加入了由 20 多名人工智能应对气候变化指导委员会和顾问成员组成的团队，其中包括 DeepMind 创始人 Demis Hassabis。
他们联合发表了一篇题为《用机器学习应对气候变化》的论文，其中包含参考文献。
该论文探讨了机器学习在气候变化方面的应用，例如预测供需或极端天气事件，以及可以提高城市、交通和电力系统效率的预测人工智能。
【图片来源：上述论文截图】研究人员表示，这篇论文不仅针对人工智能从业者，也为参与气候变化工作的人士提供帮助，包括企业家、投资者、企业和政府领导人。
值得注意的是，关于机器学习从业者如何开始应对气候变化，参与论文的三位科学家都提到了与专家在相关领域合作的重要性。
吴恩达认为，与其强调问题的严重性，不如采取实际行动——先一点一点回顾相关数据集，然后进行实验，最后公布结果或与气候科学家对话。
Carla Gomes 建议与非机器学习研究人员合作：我确实担心计算机科学。
我们认为自己擅长一切，但我们提出的解决方案完全不切实际，对于特定领域没有任何意义，因此与专家建立联系并建立网络很重要。
Yoshua·本吉奥 (Yoshua Bengio) 表示，为了避免重新发明轮子，要保持谦虚，并与专家一起研究机器学习的应用领域。
在小数据更好的技术研讨会上，小组讨论了可以最有效地应对气候变化的机器学习的具体技术进步。
吴恩达和小组成员呼吁在适用于小型数据集和应用程序的机器学习方面取得进步，例如自监督学习和迁移学习，从而减少训练模型所需的数据。
吴恩达说：很多机器学习、现代深度学习，都是在大型消费互联网公司中成长起来的，这些公司拥有数亿用户和庞大的数据集。
但有时我们只有几百或几千张风力涡轮机等物体的图像，因此需要新技术来解决这个问题。
总的来说，我认为机器学习要在软件和互联网公司之外的其他领域取得突破，我们需要更好的技术来处理小数据系统。
Carla Gomes对此表示赞同，并表示气候变化和机器学习具有双向影响，解决气候变化问题的进展也可以带来机器学习的创新。
Carla Gomes 表示：我确实认为未来人工智能和机器学习面临的一大挑战是科学发现，包括嵌入先验知识、进行科学推理以及处理小数据。
在之前的 NeurIPS 研讨会上，Facebook AI 研究总监 Yann LeCun 也提到需要机器学习的能源效率来实现 AR 眼镜等新技术。
在小组讨论中，杰夫·迪恩谈到了迁移学习和多任务学习方面的进展，这两者都有望应用于气候变化。
他说，气候变化的挑战至少可以作为此类技术的一个有趣的测试平台。
研究能给世界带来什么 此外，Yoshua·本吉奥还特别提到了研究人员应有的态度。
年度被引用次数最多的计算机科学研究人员 Bengio 认为，机器学习研究人员需要通过评估机器学习研究对世界的真正影响，改变对像 NeurIPS 这样的大型会议提交的研究的态度。
更好地应对世界紧迫挑战的重要一步是改变研究人员看待人工智能研究的方式。
他提到，研究人员非常关心发表论文——成为第一作者、为简历增光添彩、找到一份好工作——这种想法其实是不合适的。
学生和研究人员经常感到沮丧并长时间工作。
难以置信。
但如果你退一步思考研究可以给世界带来什么，关注长期研究的真正价值，并致力于影响世界的项目（比如气候变化），你会对你的研究工作感觉更好，减轻压力，最终也许我们可以取得更好的进步。
Yoshua·本吉奥表示：我认为本次研讨会上讨论的项目类型可能比生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）或其他进展更具影响力。
此前，NeurIPS 的组织者曾表示，他们可能会将 AI 模型的碳足迹作为未来会议论文提交的标准之一。
吴恩达采取了更严格的道德准则，而更关心伦理问题。
吴恩达建议人工智能研究人员采用更严格的道德准则，同时用法律保护来支持这些道德准则，就像医生对病人的义务一样。
他说任何道德规则都应该由人工智能研究人员自己制定。
吴恩达表示，AI研究界应该达成更明确或更可行的社会协议，无论是集体商定的道德准则还是其他什么。
他补充说，对技术的信任度下降也是一个需要解决的问题。
当然，现在已经有很多人工智能道德规范，但其中很多都是模糊的，没有多大用处。
例如，吴恩达说，他向工程师宣读了经济合作与发展组织（OECD）人工智能道德准则，然后询问他们如何改变工作方式。
工程师们几乎一致表示根本不需要改变任何东西。
对于现有的人工智能道德规范，吴恩达表示：谷歌的道德规范很好，微软的道德规范很好，OECD的道德规范也不错，但我认为我们还需要做更多的工作。
正如他们在小组讨论中提到的那样——可以与受气候变化影响的人们一起制定解决方案。
在今年的 NeurIPS Black in AI 研讨会上，爱尔兰都柏林大学研究员 Abeba Birhane 的一篇关于伦理学的论文获得了最佳论文奖。
在论文中，作者还呼吁机器学习从业者与受他们创建的系统影响的群体密切合作。
谷歌正在积极应对气候挑战。
谷歌AI总监杰夫·迪恩表示，谷歌也在积极应对气候挑战。
在接受媒体采访时，Jeff Dean 表示：我的主要关注点是碳排放和机器学习。
在我看来，机器学习项目的碳排放量占总排放量的比例仍然比较小。
在 Google 数据中心，我们全年计算需求的 % 都是可再生的。
在研讨会开始时的主题演讲中，Jeff Dean 将气候变化称为 21 世纪的问题，并谈到了无碳足迹人工智能的潜力。
杰夫·迪恩表示，实现零碳计算将有助于避免产生新问题。
但仅靠算法是不够的；还需要依靠算法。
这些算法需要集成到系统中，然后绑定到对气候相关问题产生最大影响的应用程序中。
解决气候难题是研究人员应该做的重要组成部分。
此外，他还谈到了改变行为的方法，例如帮助人们了解他们的碳足迹。
在观众提出有关在谷歌地图上分享二氧化碳预测的问题后，杰夫·迪恩表示，谷歌正在考虑在谷歌搜索结果中包含更多信息，以对用户行为（例如订购商品）进行碳排放预测。
他说：“我认为公众通过仔细观察和教育，会明白解决气候变化问题是一个真实而紧迫的事情，而不是虚构的——我们都同意这一点——我们只需要继续努力就可以了。
” ，推动教育，让公众接受这一事实并做出更好的决策，同时，Jeff Dean还在研讨会上指出了一系列可能对气候产生影响的谷歌机器学习项目，例如旨在创建的项目。
综合能源和利用贝叶斯推理进行天气预报等方面的项目，以及天窗项目（雷锋网出版社：通过研究屋顶和当地天气，预测拥有太阳能电池板的家庭可以节省的电费。
）今年，谷歌优化了印度恒河和雅鲁藏布江沿岸的洪水预报。
不久前，谷歌人工智能在研讨会海报会议上发表了一篇论文，重点讨论如何将机器学习应用于雷达图像来预测降雨量。
当地时间12月12日，Jeff Dean在接受VentureBeat采访时表示支持英特尔AI总经理Naveen Rao推荐的AI硬件碳/瓦标准。
来自 VentureBeat，雷锋网编译。
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