P:
Kako je Mooreov zakon doprinio trenutnoj AI revoluciji?
A:Primamljivo je razmišljati o današnjem napretku u umjetnoj inteligenciji kao uglavnom povezanom s rješavanjem logičkih i podataka orijentiranih problema, ali za tvrtke koje pokušavaju uvesti inovacije i nastaviti ići naprijed, može biti korisno vratiti se i razmisliti o tome kako sve snažniji hardver također ima pridonio današnjem strojnom učenju i funkcionalnosti umjetne inteligencije.
Neki očitiji načini na koji je Mooreov zakon koristio napredak umjetne inteligencije očit su svima koji su se IT-ova bavili posljednjih 30 godina. Prvi je da su stvarne centralizirane računalne radne stanice i podatkovni centri koji rade na skupovima podataka s umjetnom inteligencijom manji nego što bi bili u ranijim računalnim danima - i to čini razliku. Ako bi jednostavni glavni okviri još uvijek zauzimali prostor skupa perilica / sušara, to bi razumljivo imalo prigušujući učinak na agilni razvoj svih vrsta novih tehnologija.
Međutim, što je još važnije, postignuća učinkovitosti u poduzećima koja se temelje na Mooreovom zakonu omogućila su prevladavanje izuzetno malih mobilnih uređaja za prikupljanje podataka. Pametni telefoni su najbolji primjer, ali Mooreov zakon pružio nam je i digitalne fotoaparate, MP3 playere i mnoge druge male dijelove hardvera koji svi sakupljaju vlastite podatke zadivljujućim tempom. Sada, Internet stvari nadoknađuje taj proces pametnim kuhinjskim aparatima i svim vrstama vrlo modernog hardvera koji trguje idejom da su uređaji koji nose čipove dovoljno mali da se mogu smjestiti u gotovo sve.
Međutim, to nisu jedini načini na koji je Mooreov zakon koristio razvoju novog strojnog učenja i napretka umjetne inteligencije. U časopisu MIT Technology Review, pisac Tom Simonite tvrdi da je Mooreov zakon također koristan kao svojevrsni „koordinacijski uređaj“ koji je poslužio za projiciranje onoga što će se pojaviti na tržištu u budućim godinama, a programerima i drugima pružiti priličnost ceste karta i pokazivači prema budućim inovacijama.
Druga zanimljiva perspektiva dolazi od Niela Viljoena koji govori o tome kako je Mooreov zakon možda još uvijek presudan za nove sustave utemeljene na oblaku i pojavu potpuno nove tehnologije umjetne inteligencije.
Čini se da je Viljoenov argument da dodavanje jezgara opće namjene sustavima za skaliranje nije dovoljno za stvarno povezivanje hardvera s mrežom na sveobuhvatan način, što dovodi do uskih grla. Odgovarajuća ideja je da će konvergencijski modeli ubrzati sve vrste funkcija podatkovno intenzivnih sustava. Drugim riječima, budući da računalni sustavi nastavljaju skalirati svoju upotrebu podataka u skladu s onim što mogu stati u hardver, graditelji nikada nisu zaobišli uvrštavanje nekih dodatnih funkcija razvoja kao što su obrada slike, šifriranje, prikazivanje videa itd.
Kao rezultat toga, moderni podatkovni centri postali su vrlo moćni, ali još uvijek ovisni o vanjskim elementima da obave potrebnu obradu - Viljoen postavlja buduće pojavljivanje „sustava na čipu“ gdje hiperkonverzni hardver ima sve što je potrebno za obavljanje svih funkcionalnosti mreže, da pojednostave protoke podataka i sustave učini agilnim i podatnim.
Općenito, Mooreov je zakon pomogao u napredovanju informatičke tehnologije i dalje pomaže, i to na fundamentalne načine. To je dio modela „znanstvena fantastika je prisutna” koji pokazuje koliko je čovječanstvo došlo u izgradnji podatkovnih sustava tijekom jednog ili dva stoljeća.
