論文の概要: A Survey on AI Sustainability: Emerging Trends on Learning Algorithms
and Research Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03824v1
- Date: Sun, 8 May 2022 09:38:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-10 15:25:03.390187
- Title: A Survey on AI Sustainability: Emerging Trends on Learning Algorithms
and Research Challenges
- Title（参考訳）: AIの持続可能性に関する調査:学習アルゴリズムと研究課題の新たなトレンド
- Authors: Zhenghua Chen, Min Wu, Alvin Chan, Xiaoli Li, Yew-Soon Ong
- Abstract要約: 我々は、AIの持続可能性問題に対処できる機械学習アプローチの大きなトレンドについてレビューする。
我々は、既存の研究の大きな限界を強調し、次世代の持続可能なAI技術を開発するための潜在的研究課題と方向性を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.317637957059944
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is a fast-growing research and development (R&D)
discipline which is attracting increasing attention because of its promises to
bring vast benefits for consumers and businesses, with considerable benefits
promised in productivity growth and innovation. To date it has reported
significant accomplishments in many areas that have been deemed as challenging
for machines, ranging from computer vision, natural language processing, audio
analysis to smart sensing and many others. The technical trend in realizing the
successes has been towards increasing complex and large size AI models so as to
solve more complex problems at superior performance and robustness. This rapid
progress, however, has taken place at the expense of substantial environmental
costs and resources. Besides, debates on the societal impacts of AI, such as
fairness, safety and privacy, have continued to grow in intensity. These issues
have presented major concerns pertaining to the sustainable development of AI.
In this work, we review major trends in machine learning approaches that can
address the sustainability problem of AI. Specifically, we examine emerging AI
methodologies and algorithms for addressing the sustainability issue of AI in
two major aspects, i.e., environmental sustainability and social sustainability
of AI. We will also highlight the major limitations of existing studies and
propose potential research challenges and directions for the development of
next generation of sustainable AI techniques. We believe that this technical
review can help to promote a sustainable development of AI R&D activities for
the research community.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(ai)は、急速に成長している研究開発(r&d)分野であり、消費者やビジネスに多大な利益をもたらし、生産性の成長とイノベーションにかなりの利益をもたらすという約束によって、注目を集めている。
これまで、コンピュータビジョン、自然言語処理、音声分析、スマートセンシングなど、多くの分野において、機械にとって困難な課題とみなされてきた重要な成果を報告してきた。
成功を実現する技術的トレンドは、パフォーマンスと堅牢性において、より複雑な問題を解決するために、複雑で大規模なAIモデルの増加に向けたものだ。
しかし、この急速な進歩は、かなりの環境コストと資源を犠牲にしている。
さらに、公正性、安全性、プライバシといったAIの社会的影響に関する議論は激しさを増し続けている。
これらの問題は、AIの持続可能な開発に関する大きな懸念を示している。
本稿では,AIの持続可能性問題に対処できる機械学習アプローチの大きなトレンドを概説する。
具体的には,AIの持続可能性問題に対処する新たなAI方法論とアルゴリズムを,環境の持続可能性と社会の持続可能性という2つの面で検討する。
また、既存の研究の大きな限界を強調し、次世代の持続可能なAI技術を開発するための潜在的研究課題と方向性を提案する。
この技術的レビューは、研究コミュニティのための持続可能なAI R&D活動の促進に役立つと考えています。
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