Î:
Cum a contribuit legea lui Moore la revoluția actuală a AI?
A:Este tentant să te gândești la progresul de astăzi în domeniul inteligenței artificiale, în principal legat de rezolvarea problemelor logice și orientate către date, dar pentru companiile care încearcă să inoveze și să continue să avanseze, poate fi util să te întorci și să te gândești la cât de mult mai puternic are hardware-ul. a contribuit la învățarea mașinii de astăzi și la funcționalitatea inteligenței artificiale.
Unele dintre modurile mai evidente prin care legea lui Moore a beneficiat de avansarea inteligenței artificiale sunt evidente oricui se uită la IT în ultimii 30 de ani. Prima dintre ele este că stațiile de lucru computerizate și centrele de date care funcționează pe seturi de date de inteligență artificială sunt mai mici decât ar fi fost în zilele anterioare de calcul - și asta face diferența. Dacă totuși mai multe sisteme simple ar prelua spațiul unei mașini de spălat / uscător, acest lucru ar avea un efect de amortizare asupra dezvoltării agile a tot felul de noi tehnologii.
Cu toate acestea, mult mai important, realizările eficienței companiilor bazate pe legea lui Moore au permis prevalența dispozitivelor mobile extrem de mici de colectare a datelor. Smartphone-urile sunt cel mai bun exemplu, însă legea lui Moore ne-a oferit și camere digitale, playere MP3 și multe alte mici piese hardware care toate colectează propriile date într-un ritm uluitor. Acum, internetul lucrurilor supraîncarcă acel proces cu aparatele de bucătărie inteligente și tot felul de alte hardware foarte moderne care se tranzacționează cu ideea că dispozitivele cu cip sunt suficient de mici pentru a fi plasate în aproape orice.
Totuși, acestea nu sunt singurele modalități prin care legea lui Moore a beneficiat de dezvoltarea noilor învățări automate și a progresului inteligenței artificiale. În revista MIT Technology Review, scriitorul Tom Simonite afirmă că legea lui Moore a fost utilă și ca un fel de „dispozitiv de coordonare” care a servit la proiectarea a ceea ce va veni pe piață în anii următori, pentru a oferi dezvoltatorilor și altora aspectul unui drum. hartă și indicatoare spre inovația viitoare.
O altă perspectivă interesantă vine de la Niel Viljoen, care vorbește despre modul în care legea lui Moore poate fi încă critică pentru noile sisteme bazate pe cloud și apariția unei noi tehnologii de inteligență artificială complet nouă.
Argumentul lui Viljoen pare să fie că adăugarea de nuclee cu scop general la sistemele de scalare nu este suficientă pentru a conecta într-un mod cuprinzător hardware-ul la o rețea, ceea ce duce la blocaje. O idee corespunzătoare este că modelele de convergență vor accelera tot felul de funcții ale sistemelor cu date intensive. Cu alte cuvinte, din moment ce sistemele de calcul au continuat să-și extindă utilizarea datelor în funcție de ceea ce ar putea încadra într-o componentă hardware, constructorii nu au ajuns niciodată să includă unele dintre funcțiile corolare ale dezvoltării, cum ar fi procesarea imaginilor, criptarea, redarea video etc.
Drept urmare, centrele de date moderne au devenit foarte puternice, dar totuși depind de elementele exterioare pentru a face procesarea necesară - Viljoen pune la cale apariția viitoare a „sistemelor pe un cip”, unde hardware-ul hiperconvertit are tot ce are nevoie pentru a face toate funcționalitățile de rețea, pentru a eficientiza fluxurile de date și a face sistemele agile, precum și puternice pentru date.
În general, legea lui Moore a ajutat la avansarea IT și continuă să ajute, în moduri fundamentale. Face parte din modelul „science fiction is the current” care arată cât de mult a ajuns umanitatea în construirea sistemelor de date de-a lungul unuia sau a două secole.
