Q:
Jak Mooreův zákon přispěl k současné revoluci AI?
A:Je lákavé pomyslet na dnešní pokrok v umělé inteligenci, který souvisí hlavně s řešením logických a datově orientovaných problémů, ale pro společnosti, které se snaží inovovat a pokračovat v pohybu, může být užitečné vrátit se a přemýšlet o tom, jak výkonnější hardware má také přispěl k dnešnímu strojovému učení a funkcím umělé inteligence.
Některé z více zřejmých způsobů, jak Mooreův zákon prospívá rozvoji umělé inteligence, jsou zřejmé každému, kdo se na IT díval posledních 30 let. První z nich je, že skutečná centralizovaná počítačová pracovní stanice a datová centra, která pracují na souborech umělé inteligence, jsou menší, než by tomu bylo v dřívějších dobách práce na počítači - a to je rozdíl. Pokud by jednoduché mainframy stále zabíraly prostor myčky / sušičky, mělo by to pochopitelně tlumící účinek na agilní vývoj nejrůznějších nových technologií.
A co je ještě důležitější, dosahování efektivity společností založených na Mooreově zákoně umožnilo převahu extrémně malých mobilních zařízení pro sběr dat. Smartphony jsou nejlepším příkladem, ale Mooreův zákon nám také poskytoval digitální fotoaparáty, MP3 přehrávače a mnoho dalších malých kusů hardwaru, které všichni shromažďují svá vlastní data úžasným tempem. Nyní je internet věcí přeplňovaný, který zpracovává inteligentní kuchyňské spotřebiče a nejrůznější další moderní hardware, který obchoduje s myšlenkou, že zařízení s čipem jsou dostatečně malá, aby se dala umístit téměř v cokoli.
Nejedná se však o jediný způsob, jakým Mooreův zákon prospívá vývoji nového strojového učení a pokroku v oblasti umělé inteligence. V MIT Technology Review autor Tom Simonite tvrdí, že Mooreův zákon byl také užitečný jako druh „koordinačního zařízení“, které sloužilo k promítání toho, co přijde na trh v budoucích letech, aby poskytlo vývojářům a jiným podobu silnice mapa a odkazy na budoucí inovace.
Další zajímavá perspektiva pochází od Niel Viljoena, který hovoří o tom, jak Mooreův zákon může být pro nové systémy založené na cloudu stále důležitý a o vzniku zcela nové technologie umělé inteligence.
Zdá se, že Viljoen argumentuje, že přidání jader pro univerzální použití do škálovacích systémů nestačí k tomu, aby hardware skutečně byl připojen k síti komplexním způsobem, což vede k úzkým místům. Odpovídající myšlenkou je, že konvergenční modely urychlí všechny druhy funkcí datově náročných systémů. Jinými slovy, protože výpočetní systémy neustále škálovaly využití svých dat podle toho, co by se mohly hodit do hardwaru, stavitelé se nikdy neobešli, aby zahrnuli některé z vedlejších vývojových funkcí, jako je zpracování obrazu, šifrování, vykreslování videa atd.
Výsledkem je, že moderní datová centra se staly velmi silnými, ale stále jsou závislé na vnějších prvcích, aby provedly požadované zpracování - Viljoen předpokládá budoucí vznik „systémů na čipu“, kde hyperkonvertovaný hardware má vše, co potřebuje pro provedení všech síťových funkcí, zefektivnit toky dat a zajistit, aby systémy byly dynamické a výkonné.
Obecně lze říci, že Mooreův zákon pomohl v rozvoji IT a nadále pomáhá v zásadním způsobem. Je součástí modelu „science fiction je současný“, který ukazuje, jak daleko lidstvo dosáhlo při vytváření datových systémů v průběhu jednoho nebo dvou století.
