P:
Com va contribuir la llei de Moore a l’actual revolució de l’AI?
R:És temptador pensar en els avenços actuals en intel·ligència artificial, relacionats principalment amb la resolució de problemes lògics i orientats a les dades, però per a les empreses que intenten innovar i seguir avançant, pot ser útil tornar enrere i pensar com el maquinari és cada cop més potent. contribuït a la funcionalitat d’aprenentatge automàtic actual i d’intel·ligència artificial.
Algunes de les maneres més evidents que la llei de Moore ha beneficiat per avançar en intel·ligència artificial són evidents per a qualsevol persona que hagi estat mirant la TI durant els darrers 30 anys. El primer és que les estacions de treball i els centres de dades d’ordinadors centralitzats que funcionen en conjunts de dades d’intel·ligència artificial són menors del que haurien estat en els primers temps de computació, i això fa la diferència. Si els fotogrames simples continuessin ocupant l'espai d'una rentadora / assecadora, això tindria un efecte amortidor en el desenvolupament àgil de tot tipus de noves tecnologies.
Tot i això, molt més important, els assoliments d’eficiència de les empreses basades en la llei de Moore han permès prevaler dispositius mòbils de recollida de dades extremadament petits. Els telèfons intel·ligents són el millor exemple, però la llei de Moore també ens va proporcionar càmeres digitals, reproductors MP3 i molts altres petits elements de maquinari que recullen les seves pròpies dades a un ritme sorprenent. Ara, l’internet de les coses sobrealimenta aquest procés amb electrodomèstics de cuina intel·ligent i tota mena d’altres maquinaris molt moderns que es dediquen a la idea que els dispositius portadors de xip són prou petits per situar-se en gairebé qualsevol cosa.
Tanmateix, no es tracta de les úniques maneres en què la llei de Moore ha beneficiat el desenvolupament de nous aprenentatges de màquines i progressos en intel·ligència artificial. En el MIT Technology Review, l'escriptor Tom Simonite afirma que la llei de Moore també ha estat útil com una mena de "dispositiu de coordinació" que ha servit per projectar el que vindrà al mercat en els propers anys, per donar als desenvolupadors i altres aspectes d'una carretera. mapes i indicadors cap a la innovació futura.
Niel Viljoen parla de com la llei de Moore pot ser crític amb els nous sistemes basats en núvols i l'aparició d'una nova tecnologia d'intel·ligència artificial.
L’argument de Viljoen sembla ser que afegir nuclis d’ús general als sistemes d’escalat no és suficient per connectar realment el maquinari a una xarxa d’una manera integral, cosa que comporta embotellaments. Una idea corresponent és que els models de convergència acceleraran tota mena de funcions dels sistemes intensius en dades. És a dir, ja que els sistemes informàtics continuen escalant el seu ús de dades segons el que poguessin encaixar en una peça de maquinari, els constructors mai no van arribar a incloure algunes de les funcions corol·lars del desenvolupament com ara processament d’imatges, encriptació, renderització de vídeo, etc.
Com a resultat, els centres de dades moderns es van convertir en molt potents, però encara depenen d'elements externs per fer el processament requerit: Viljoen planteja la futura aparició de "sistemes en un xip" on el maquinari hiperconvertit té tot el que necessita per fer tota la funcionalitat de xarxa, racionalitzar els fluxos de dades i fer que els sistemes siguin àgils i potents.
En general, la llei de Moore ha ajudat a avançar en les TI i continua ajudant-la de manera fonamental. Forma part del model “la ciència ficció és l’actualitat” que mostra fins a quin punt s’ha arribat la humanitat en la creació de sistemes de dades al llarg d’un o dos segles.
