S:
Moore yasası mevcut AI devrimine nasıl katkıda bulundu?
A:Günümüzün yapay zekadaki ilerlemesini temel olarak mantıksal ve veri odaklı sorunların çözümü ile ilgili olarak düşünmek cazip gelebilir, ancak yenilik yapmaya ve ilerlemeye devam eden şirketler için geri dönüp daha güçlü donanımların nasıl olduğunu düşünmek yardımcı olabilir. günümüzün makine öğrenmesine ve yapay zeka işlevselliğine katkıda bulundu.
Moore yasasının yapay zeka gelişimine fayda sağladığı daha açık yollardan bazıları, son 30 yıldır BT'ye bakan herkes için açıktır. Birincisi, yapay zeka veri setleri üzerinde çalışan gerçek merkezileştirilmiş bilgisayar iş istasyonları ve veri merkezlerinin, bilgi işlemin ilk günlerinde olduğundan daha küçük olması ve bu bir fark yaratıyor. Basit ana bilgisayarlar hala bir yıkayıcı / kurutucu setinin yerini kaplıyor olsaydı, bunun her türlü yeni teknolojinin çevik gelişimi üzerinde hafifletici bir etkisi olurdu.
Bununla birlikte, daha da önemlisi, Moore yasasına dayanan şirketlerin verimlilik başarıları, son derece küçük mobil veri toplama cihazlarının yaygınlığına izin vermiştir. Akıllı telefonlar bunun en iyi örneğidir, ancak Moore yasası bize kendi kameralarını şaşırtıcı bir hızda toplayan dijital kameralar, MP3 çalarlar ve diğer birçok küçük donanım sağladı. Şimdi, şeylerin interneti, bu işlemi akıllı mutfak aletleri ve talaş taşıyan cihazların neredeyse her şeye yerleştirilebilecek kadar küçük olduğu fikrine dayanan diğer çok modern donanımlarla güçlendiriyor.
Bununla birlikte, Moore yasasının yeni makine öğrenimi ve yapay zeka gelişiminin gelişiminde fayda sağladığı tek yol bu değildir. MIT Teknoloji İncelemesinde yazar Tom Simonite, Moore yasasının, geliştiricilere ve diğerlerine bir yol benzetmesi sağlamak için gelecek yıllarda piyasaya çıkacak olanları projelendirmeye hizmet eden bir tür “koordinasyon cihazı” olarak da yararlı olduğunu ileri sürüyor. harita ve gelecekteki yenilikler için işaretçiler.
Bir başka ilginç perspektif, Moore yasasının yeni bulut tabanlı sistemler ve yepyeni yapay zeka teknolojisinin ortaya çıkışı için nasıl kritik olabileceğinden bahseden Niel Viljoen'den geliyor.
Viljoen'in argümanı, ölçekleme sistemlerine genel amaçlı çekirdekler eklemenin, donanımı kapsamlı bir şekilde bir ağa gerçekten bağlamak için yeterli olmadığı ve bu da darboğazlara yol açtığı görülüyor. Buna karşılık gelen bir fikir, yakınsama modellerinin veri yoğun sistemlerin her türlü fonksiyonunu hızlandıracağıdır. Diğer bir deyişle, bilgi işlem sistemleri veri kullanımını bir donanıma sığabileceklerine göre ölçeklendirmeye devam ettikleri için, inşaatçılar görüntü işleme, şifreleme, video oluşturma vb.
Sonuç olarak, modern veri merkezleri çok güçlü hale geldi, ancak gerekli işlemleri yapmak için hala dış unsurlara bağımlı - Viljoen, hiper yakınsama donanımının tüm ağ işlevselliğini yapmak için ihtiyaç duyduğu her şeye sahip olduğu “çip üzerindeki sistemler” in gelecekteki ortaya çıkışını ortaya koyuyor, veri akışlarını kolaylaştırmak ve sistemleri hem veri kadar güçlü hem de çevik hale getirmek.
Genel olarak, Moore yasası BT'nin ilerlemesine yardımcı oldu ve temel yollarla yardım etmeye devam ediyor. İnsanlığın bir ya da iki yüzyıl boyunca veri sistemleri oluşturmada ne kadar ilerlediğini gösteren “bilim kurgu şu anki” modelinin bir parçası.
