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Gli hacker potrebbero far consumare più energia all’AI

机译：黑客可以在AI中做更多的能量消费

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摘要

Un nuovo tipo di attacco potrebbe aumentare il consumo di energia dei sistemi di intelligenza artificiale. Allostesso modo in cui un attacco denial-of-service su Internet cerca di intasare una rete e renderla inutilizzabile,il nuovo attacco costringe una rete neurale profonda a vincolare più risorse di calcolo del necessario erallentare il suo processo di "pensiero".Negli ultimi anni, la crescente preoccupazione per il costoso consumo di energia dei grandi modelli di AI haportato i ricercatori a progettare reti neurali più efficienti. Una categoria, nota come architetture multiuscitaadattive all'input, funziona suddividendo le attività in base alla loro difficoltà da risolvere. Quindi spende laquantità minima di risorse computazionali necessarie per venirne a capo.
机译：一种新的攻击可以提高人工智能系统的能量消耗。 当 与互联网上的拒绝服务攻击相同的方式尝试关闭网络并使其无法使用， 新攻击迫使深度神经网络来限制更多的计算资源 减缓你的“思想”过程。 近年来，对昂贵的AI伟大模型的昂贵能量消耗越来越多 带来了研究人员设计更高效的神经网络。 一个类别，称为多输出架构 自适应输入，它通过将活动除以其难以解决的方式来解决。 然后花钱 处理它所需的最低计算资源数量。

著录项

  • 来源
    《Technology Review》 |2021年第5期|1-3|共3页
  • 作者

    Karen Hao;

  • 作者单位
  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 ita
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