V:
Kako je Mooreov zakon prispeval k trenutni AI revoluciji?
A:Pričujoči napredek na področju umetne inteligence je skušnjaven predvsem za reševanje logičnih in podatkovno naravnanih težav, toda za podjetja, ki se trudijo za inovacije in nadaljevati korak naprej, je lahko koristno, če se vrnemo nazaj in razmislimo, kako vse močnejša strojna oprema ima tudi prispeval k današnjem strojnemu učenju in funkcionalnosti umetne inteligence.
Nekateri bolj očitni načini, kako je Mooreov zakon koristil napredku umetne inteligence, so očitni vsem, ki se IT ukvarjajo zadnjih 30 let. Prva je ta, da so dejanske centralizirane računalniške delovne postaje in podatkovni centri, ki delujejo na naborih umetne inteligence, manjše, kot bi bile v prejšnjih dneh računalništva - in to je pomembno. Če bi preproste mainframes še vedno zasedle prostor pomivalnega / sušilnega kompleta, bi to, razumljivo, imelo blažilni učinek na prožen razvoj vseh vrst novih tehnologij.
Še pomembneje pa je, da so dosežki v učinkovitosti podjetij, ki temeljijo na Moorovem zakonu, omogočili razširjenost izjemno majhnih mobilnih naprav za zbiranje podatkov. Pametni telefoni so najboljši primer, a Mooreov zakon nam je omogočil tudi digitalne fotoaparate, MP3 predvajalnike in številne druge majhne koščke strojne opreme, ki vsi zbirajo svoje podatke z osupljivo hitrostjo. Zdaj je internet stvari, ki to proces nadomeščajo s pametnimi kuhinjskimi aparati in z vsemi drugimi zelo moderno strojno opremo, ki trguje z idejo, da so naprave s čipom dovolj majhne, da jih lahko postavimo v skoraj vse.
Vendar pa to niso edini načini, s katerimi je Mooreov zakon koristil razvoju novega strojnega učenja in napredka umetne inteligence. Pisatelj Tom Simonite je v reviji tehnologije MIT zatrdil, da je Mooreov zakon koristen tudi kot nekakšna „usklajevalna naprava“, ki je služila za načrtovanje tega, kar bo na trgu v prihodnjih letih, da bi razvijalcem in drugim dalo nekaj podobnosti ceste. zemljevid in kazalce za prihodnje inovacije.
Zanimiva perspektiva je tudi Niel Viljoen, ki govori o tem, kako je Mooreov zakon še vedno kritičen do novih sistemov v oblaku in nastanka povsem nove tehnologije umetne inteligence.
Argument Viljoena se zdi, da dodajanje jeder splošne namene sistemom za skaliranje ni dovolj, da bi strojno povezali strojno opremo v omrežje na celovit način, kar vodi v ozka grla. Ustrezna ideja je, da bodo konvergenčni modeli pospešili vse vrste funkcij podatkovno intenzivnih sistemov. Z drugimi besedami, ker računalniški sistemi nenehno spreminjajo uporabo svojih podatkov v skladu s tem, kar bi lahko vgradili v del strojne opreme, gradbeniki nikoli niso zašli v to, da bi vključili nekatere od sledilnih razvojnih funkcij, kot so obdelava slik, šifriranje, upodabljanje videov itd.
Kot rezultat tega so sodobni podatkovni centri postali zelo močni, vendar še vedno odvisni od zunanjih elementov, da opravijo potrebno obdelavo - Viljoen postavlja prihodnji nastanek "sistemov na čipu", kjer ima hiperkonverzirana strojna oprema vse, kar potrebuje za izvajanje vseh funkcionalnosti omrežja, za racionalizacijo pretokov podatkov in sisteme, ki so prilagodljivi in zmogljivi za podatke.
Na splošno je Mooreov zakon pomagal pri napredku IT-ja in še naprej pomaga pri temeljnih načinih. To je del modela "znanstvena fantastika je sedanjost", ki prikazuje, kako daleč je človeštvo prišlo do gradnje podatkovnih sistemov v enem ali dveh stoletjih.
