Хотите дальше читать devby? 📝
Support us

Закон Мура устарел? Искусственный интеллект помогает ему вернуть актуальность

Оставить комментарий
Закон Мура устарел? Искусственный интеллект помогает ему вернуть актуальность

Некоторые считают, что слухи о смерти знаменитого закона Мура серьёзно преувеличены. Специалист в области искусственного интеллекта и разработчик электроники Ханс Ганноо в блоге на Medium поделился идеями о том, какие факторы возрождают этот закон.

Закон Мура — один из фундаментальных законов об экспоненциальном развитии технологической отрасли, в особенности электроники. Однако с 2005 года наблюдалось замедление этого закона, в результате чего многие стали считать, что он больше не верен. Это происходило до того, как на сцену вышел искусственный интеллект, в корне изменив положение дел и восстановив его актуальность.

Иллюстрация: Ханс Ганноо

Иллюстрация: Ханс Ганноо

Что такое закон Мура

В 1965-м один из сооснователей Intel Гордон Мур заметил, что количество транзисторов на квадратный дюйм интегральных схем удваивалось каждые два года, их стоимость снижалась вдвое почти с той же скоростью. Исходя из этого он предсказал, что данная тенденция сохранится в обозримом будущем.

Многие удивятся незаурядности наблюдения, но закон Мура — не просто размытая догадка. Он также согласуется с законом масштабирования Деннарда, который утверждает: по мере уменьшения размера транзисторов плотность их мощности остаётся постоянной. Это значит, что количество транзисторов на единицу площади будет увеличиваться, энергопотребление на единицу площади микросхемы будет оставаться неизменным, в то время как подаваемое напряжение и ток будут уменьшаться. Авторы этих предположений оказались правы, и отрасль электроники процветает.

Транзисторы стали не только более компактны, но также более быстры и экономичны, благодаря чему производительность чипов увеличилась минимум вдвое, а соотношение стоимости и мощности осталось практически тем же.

Но однажды закон Мура исчерпал себя.

Почему закон Мура мёртв

Лю Чинпин, который руководит разработкой GPU в Samsung, очень сжато описал это в своей работе:

«Переломный момент наступил в 2005 году, когда транзисторы, количество которых продолжало удваиваться, уже не становились ни быстрее, ни энергоэкономичнее, такими же темпами, как прежде».

Дело в том, что в 21 веке задача электронной промышленности была нести технологии людям. Компании этой отрасли покоряли мир, например, производитель мобильных телефонов Samsung или разработчик процессоров Qualcomm. Но на сегодняшний день конкуренция в сфере технологий достаточно высока, и это отражается на аппаратном обеспечении: оно должно отвечать техническим требованиям, а каждая новая его версия — обеспечивать ещё лучший пользовательский опыт. Следовательно, его нельзя было кардинально изменить, чтобы сделать менее энергоёмким.

Иллюстрация: Ханс Ганноо

Иллюстрация: Ханс Ганноо

Закон масштабирования Деннарда дал сбой, и с этого момента происходит отклонение от закона Мура. Остановить этот тренд может искусственный интеллект.

Как искусственный интеллект доказывает, что закон Мура жив

Излишний шум вокруг искусственного интеллекта сегодня создаёт обилие кинофильмов, изображающих антропоморфных роботов и чересчур умные системы, и СМИ, которые их раздувают. У некоторых пионеров вычислительной техники, и прежде всего у Алана Тьюринга, действительно были проекты с целью научить машину думать. Однако Тьюринг понял, что это задача непреодолимой сложности и в 1950 году выдвинул следующее предложение:

«Почему бы не попытаться создать программу, которая имитирует разум не взрослого человека, а ребёнка? Если в дальнейшем она пройдёт должное обучение, то её мозг разовьётся до уровня взрослого человека».

Именно эта идея перетекла в технологию глубокого обучения. К 2018 году собраны обширные базы данных, которые продолжают пополняться. Появились и постоянно появляются всё более продвинутые алгоритмы, такие как генеративно-состязательные и капсульные нейросети. Вопрос в том, располагает ли человечество соответствующей аппаратной базой для выполнения всех этих вычислений в разумные сроки. А если да, не вызовут ли все задействованные для этого графические процессоры очередное глобальное потепление.

Иллюстрация: Ханс Ганноо

Иллюстрация: Ханс Ганноо

Искусственный интеллект накладывает свои ограничения: энергозатраты должны оставаться неизменными или снижаться, а производительность — увеличиваться. Это правило перекликается с теми законами, о которых шла речь выше. Заставляя ИТ-отрасль разрабатывать всё новые процессоры, способные производить больше вычислений за единицу времени, сохраняя уровень потребления энергии и стоимости, искусственный интеллект возрождает закон масштабирования Деннарда и, как следствие, закон Мура.

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.

Читайте также
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много
Bubble
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
3 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.