Q：
ムーアの法則は現在のAI革命にどのように貢献しましたか？
A：人工知能の今日の進歩は、主に論理的およびデータ指向の問題の解決に関連していると考えがちですが、革新し、前進し続けようとしている企業にとっては、過去に戻ってより強力なハードウェアがどれほど進化したかについて考えることは有益です今日の機械学習と人工知能機能に貢献しました。
ムーアの法則が人工知能の進歩に恩恵をもたらしたより明白な方法のいくつかは、過去30年間ITを検討してきた人なら誰にでも明らかです。 1つ目は、人工知能データセットで動作する実際の中央集中型コンピューターワークステーションとデータセンターが、コンピューティングの初期の頃よりも小さくなり、違いが生まれることです。 単純なメインフレームがまだ洗濯機/乾燥機のスペースを占有している場合、それはあらゆる種類の新しいテクノロジーのアジャイル開発に減衰効果をもたらすことは理解できます。
しかし、はるかに重要なことは、ムーアの法則に基づいた企業の効率の達成により、非常に小さなモバイルデータ収集デバイスの普及が可能になったことです。 スマートフォンは最良の例ですが、ムーアの法則は、デジタルカメラ、MP3プレーヤー、その他の多くの小さなハードウェアも提供し、それらはすべて驚くべきペースで独自のデータを収集します。 現在、モノのインターネットは、そのプロセスをスマートキッチン家電や、あらゆる種類のチップ搭載デバイスがほとんどすべてに配置できるほど小さいという考えと引き換えに、あらゆる種類の非常に現代的なハードウェアで過給しています。
しかし、これらはムーアの法則が新しい機械学習と人工知能の進歩の発展に役立った唯一の方法ではありません。 MIT Technology Reviewで、作家のSimon Simonite氏は、ムーアの法則は、開発者や他の人々に道を見せるために、将来的に市場に出てくるものを投影するのに役立つ一種の「調整デバイス」としても有用であると主張します地図と将来の革新への指針。
別の興味深い展望は、新しいクラウドベースのシステムと真新しい人工知能技術の出現にとってムーアの法則がどのように重要であるかについて語るニール・ビルジョエンから来ています。
Viljoenの議論は、スケーリングシステムに汎用コアを追加するだけでは包括的な方法でハードウェアをネットワークに実際に接続するには不十分であり、これがボトルネックにつながると思われる。 対応する考え方は、収束モデルがデータ集約型システムのあらゆる種類の機能を高速化するというものです。 言い換えれば、コンピューティングシステムは、ハードウェアに適合するものに応じてデータの使用を拡大し続けたため、ビルダーは、画像処理、暗号化、ビデオレンダリングなどの開発の必然的な機能の一部を含めることはできませんでした。
その結果、最新のデータセンターは非常に強力になりましたが、必要な処理を行うために外部要素に依存しています。Viljoenは、ハイパーコンバージドハードウェアがすべてのネットワーキング機能を実行するために必要なすべてを備えた「システムオンチップ」の将来の出現を想定しています。データフローを合理化し、システムを俊敏かつ強力なものにします。
一般に、ムーアの法則はITの進歩に役立っており、基本的な方法で引き続き役立っています。 これは、1世紀から2世紀にわたってデータシステムを構築する上で人類がどれだけ遠くまで到達したかを示す「サイエンスフィクションは現在」モデルの一部です。
