Q:
Kaip Moore'o įstatymai prisidėjo prie dabartinės PG revoliucijos?
A:Pagunda susimąstyti apie šiandienos dirbtinio intelekto pažangą, kuri daugiausia susijusi su loginių ir į duomenis orientuotų problemų sprendimu, tačiau įmonėms, bandančioms diegti naujoves ir žengti į priekį, gali būti naudinga grįžti atgal ir galvoti apie tai, kaip vis galingesnė aparatinė įranga taip pat yra prisidėjo prie šių dienų mašinų mokymosi ir dirbtinio intelekto funkcionalumo.
Kai kurie akivaizdesni būdai, kaip Moore'io įstatymai buvo naudingi dirbtinio intelekto tobulinimui, yra akivaizdūs visiems, kurie per pastaruosius 30 metų žiūrėjo į IT. Pirmasis yra tas, kad faktinės centralizuotos kompiuterinės darbo vietos ir duomenų centrai, dirbantys dirbtinio intelekto duomenų rinkiniais, yra mažesni nei jie būtų buvę ankstesnėmis skaičiavimo dienomis - ir tai daro skirtumą. Jei paprasti pagrindiniai rėmai vis tiek užimtų skalbimo / džiovinimo komplekto vietą, tai suprantama, kad tai sumažintų įvairaus pobūdžio naujų technologijų judrumą.
Tačiau daug svarbiau tai, kad Moore'io įstatymais pagrįsti įmonių efektyvumo pasiekimai leido vyrauti ypač mažiems mobiliesiems duomenų rinkimo įrenginiams. Išmanieji telefonai yra geriausias pavyzdys, tačiau Moore'o įstatymai mums taip pat pateikė skaitmeninius fotoaparatus, MP3 grotuvus ir daugybę kitų mažų aparatūros elementų, kurie visi stulbinančiu greičiu renka savo duomenis. Daiktų internetas perkrauna tą procesą su išmaniaisiais virtuvės prietaisais ir visa kita labai modernia aparatūra, prekiaujančia idėja, kad lustą nešantys prietaisai yra pakankamai maži, kad juos būtų galima įdėti į beveik bet ką.
Tačiau tai nėra vieninteliai būdai, kuriais Moore'o įstatymas buvo naudingas kuriant naujas mašinas ir dirbtinio intelekto pažangą. MIT technologijos apžvalgoje rašytojas Tomas Šimonytė teigia, kad Moore'io įstatymas taip pat buvo naudingas kaip tam tikras „koordinavimo įtaisas“, kuris pasitarnavo projektuojant ateities rinkas ateityje, kad kūrėjams ir kitiems būtų suteikta tam tikra kelio išvaizda. žemėlapis ir patarimai, kaip kurti naujoves ateityje.
Dar viena įdomi perspektyva yra Niel Viljoen, kuris pasakoja apie tai, kaip Moore'io įstatymai vis dar gali būti kritiški naujosioms debesų pagrindu sukurtoms sistemoms ir visiškai naujos dirbtinio intelekto technologijos atsiradimui.
Panašu, kad Viljoeno argumentas yra tas, kad pridėjus bendrosios paskirties branduolius prie mastelio keitimo sistemų nepakanka, kad aparatinę įrangą iš tikrųjų būtų galima visapusiškai sujungti su tinklu, o tai lemia kliūtis. Atitinkama mintis yra ta, kad konvergencijos modeliai pagreitins visų rūšių duomenų reikalaujančių sistemų funkcijas. Kitaip tariant, kadangi skaičiavimo sistemos vis didino savo duomenų naudojimą pagal tai, ką jos galėtų pritaikyti prie aparatūros, statytojai niekada nesirūpino įtraukti kai kurias papildomas vystymosi funkcijas, tokias kaip vaizdo apdorojimas, šifravimas, vaizdo pateikimas ir kt.
Dėl to šiuolaikiniai duomenų centrai tapo labai galingi, tačiau vis dar priklausomi nuo išorinių elementų, kad atliktų reikiamą tvarkymą - „Viljoen“ teigia, kad ateityje atsiras „mikroschemos sistemos“, kuriose hiperkonverguota aparatūra turi viską, ko reikia visoms tinklo funkcijoms atlikti, supaprastinti duomenų srautus ir padaryti sistemas lanksčias, taip pat galingas duomenims.
Apskritai, Moore'o įstatymai padėjo tobulėti IT srityje ir toliau padeda esminiais būdais. Tai yra dalis „mokslinės fantastikos yra dabartis“ modelio, kuris parodo, kiek žmonija nuėjo kurdama duomenų sistemas per vieną ar du šimtmečius.
