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AI和摩尔定律的指数后时代

发布时间:2019/11/12 商业 浏览次数:710

 
我的MacBook Pro已有3年历史了,这是我一生中第一次遇到3年历史的主计算机,这感觉就像危机,必须立即解决。没错,部分原因是我在等待苹果公司解决其键盘故障,部分原因是我仍然无法忍受Touch Bar。但这也是因为三年的业绩增长已不再是过去。
毫不夸张地说,摩尔定律是我们世界计算能力令人难以置信的指数增长,在过去五十年中一直是世界上最重要的力量。因此,它的缓慢减速和/或消亡是一件大事,不仅仅是因为后果正在波及每个家庭和每个口袋。
我们所有人都希望其他领域能够成倍增长,这当然给了我们另一个相似的时代。人工智能/机器学习是一个巨大的希望,尤其是机器学习反馈循环的遥远梦想,人工智能数十年来以指数级的速度改善了人工智能。现在看来似乎不太可能。
实际上,它总是如此。几年前,我正与一家AI公司的首席执行官交谈,他认为AI进度基本上是S曲线,我们在声音处理方面已经达到了顶峰,在图像和视频方面已经接近顶峰,但还只是一半向上弯曲文本。猜猜他的公司专门研究哪个公司没有奖品,但是他似乎是完全正确的。
本周早些时候,OpenAI发布了他们去年关于AI1使用的计算能力如何增加的分析的更新。结果?它“以3.4个月的倍增时间呈指数增长(相比之下,摩尔定律有2年的倍增期)。自2012年以来,该指标已增长了300,000倍(两年的翻倍期只会产生7倍的增长)。”
那是…大量的计算能力可以改善AI技术的状态,而且很明显,这种计算的增长无法持续。不是“不会”;不能。令人遗憾的是,与摩尔定律的指数增长的减少几乎完全同时发生了训练AI所需的计算能力的指数增长。向问题投入更多的钱无济于事-再次,我们在这里谈论的是指数增长率,线性费用调整不会动摇针。
得出的结论是,即使我们假设极大的效率和性能改进会降低翻倍率,但在我们计算能力的总体增长开始步履蹒跚之时,人工智能的进步似乎越来越受到计算机的限制。也许会有某种突破,但是如果没有突破,这听起来很像是我们正在寻找AI /机器学习进度,并且从现在开始,并且在可预见的将来,趋于平稳。

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