摩爾定律的終結意味着AI的發展徒增了諸多變數_風聞

自從互聯網時代開啓之後，大眾的目光的一直在微軟、谷歌、Facebook這樣層出不窮的軟件巨頭身上，甚至寄希望於它們以及它們的傳承者可以引領我們走進下一個人工智能的時代。

但實際上，作為此類讓軟件系統開發的前提和基石，計算機計算能力的提升更應被視作瓶頸，尤其是在火熱了接近半個世紀的“摩爾定律”被宣告即將終結的當下，如何保障人工智能的發展不受硬件所限已經開始引起眾多業界領袖的擔憂。

日前，Facebook 領導人工智能計劃的副總裁Jérôme Pesenti在入職後發表的首次公開演講中，就坦言對創建強大人工智能系統所需的計算能力有飛速增長的風險。

“我可以告訴你，這讓我夜不能寐，”Pesenti 説，“像 Facebook 和谷歌這樣的頂尖公司也不能掉以輕心，如果人工智能要不受阻礙地發展，就需要更多的軟件創新，而硬件和軟件的優化可能在未來幾年對人工智能至關重要。”

換句話説，摩爾定律的終結意味着創造最先進的人工智能所需的計算機數量正在迅猛增加。

Pesenti 引用了 OpenAI 的一項分析，該分析發現，自2012年以來，創建最先進系統所需的計算機數量每年增長10倍。像 OpenAI 的 GPT-2這樣的訓練系統的成本可能超過五輛汽車全壽命週期所產生的碳排放量。

“我們仍然可以看到隨着計算機數量的增加而帶來的收益，但隨着邊際收益遞減，由問題而帶來的壓力只會越來越大，”Pesenti 説，“我認為我們仍然會繼續使用更多的計算機，你仍然會上網，但速度會變慢，因為你無法跟上每年10倍的速度。”