Q:
Как законът на Мур допринесе за настоящата революция в ИИ?
A:Примамливо е да се мисли за днешния прогрес в изкуствения интелект, който е свързан главно с решаването на логически проблеми и ориентирани към данни проблеми, но за компаниите, които се опитват да правят иновации и да продължат напред, може да бъде полезно да се върнете назад и да помислите как все по-мощният хардуер също има допринесе за съвременното машинно обучение и функционалността на изкуствения интелект.
Някои от по-очевидните начини, по които законът на Мур е облагодетелствал развитието на изкуствения интелект, са очевидни за всеки, който е гледал ИТ през последните 30 години. Първият е, че действителните централизирани компютърни работни станции и центрове за данни, които работят върху наборите от данни за изкуствен интелект, са по-малки, отколкото биха били в по-ранните изчислителни дни - и това прави разлика. Ако обикновените мейнфрейми все още заемат пространството на набор от шайби / сушилни, това разбираемо би имало затихващ ефект върху пъргавото развитие на всички видове нови технологии.
Въпреки това, много по-важното е, че постиженията в ефективността на компаниите, основани на закона на Мур, позволяват преобладаването на изключително малки мобилни устройства за събиране на данни. Смартфоните са най-добрият пример, но законът на Мур също ни предостави цифрови фотоапарати, MP3 плейъри и много други малки парчета хардуер, които всички събират собствените си данни с изумителна скорост. Сега интернет на нещата презарежда този процес с интелигентни кухненски уреди и всякакъв друг много модерен хардуер, който търгува с идеята, че чипсовите устройства са достатъчно малки, за да бъдат поставени в почти всичко.
Това обаче не са единствените начини, по които законът на Мур е облагодетелствал развитието на новото машинно обучение и напредъка на изкуствения интелект. В технологичния преглед на MIT писателят Том Симоните твърди, че законът на Мур също е бил полезен като своеобразно „устройство за координация“, което служи за проектиране на това, което ще дойде на пазара в бъдещите години, за да даде на разработчиците и други прилика на пътя карта и указатели към бъдещи иновации.
Друга интересна гледна точка идва от Нил Вилхоен, който говори за това как законът на Мур все още може да бъде от решаващо значение за новите базирани в облака системи и появата на чисто нова технология за изкуствен интелект.
Аргументът на Viljoen изглежда е, че добавянето на ядра с общо предназначение към системи за мащабиране не е достатъчно, за да свържете хардуера към мрежата по всеобхватен начин, което води до затруднения. Съответната идея е, че моделите на конвергенция ще ускорят всякакви функции на интензивните системи. С други думи, тъй като изчислителните системи продължиха да мащабират използването на своите данни според това, което биха могли да се впишат в хардуер, строителите никога не са стигали до включването на някои от следствените функции на развитие като обработка на изображения, криптиране, изобразяване на видео и т.н.
В резултат на това съвременните центрове за данни станаха много мощни, но все още зависими от външни елементи, за да извършат необходимата обработка - Viljoen поставя бъдещата поява на „системи на чип“, където хиперконвертираният хардуер има всичко необходимо за извършване на цялата функционалност на мрежата, да оптимизира потоците от данни и да направи системите гъвкави, както и мощни.
Като цяло законът на Мур помогна за развитието на ИТ и продължава да помага по фундаментални начини. Това е част от модела „научната фантастика е настоящето“, който показва докъде е стигнало човечеството в изграждането на системи за данни в течение на един или два века.
