7.2 人工智能的摩尔定律
1965年4月19日的《电子学》杂志上有一篇时任仙童半导体公司工程师戈登·摩尔发表的文章,文中预言了半导体芯片上集成的晶体管和电阻数量每年将会增加至原先的两倍。
1975年,摩尔在IEEE国际电子组件大会上又发表了一篇文章,这篇文章对他之前的预言进行了修正:半导体芯片上集成的晶体管和电阻数量每两年将会增加至原先的两倍。
摩尔后来成为了英特尔公司的创始人之一,经过长时间的验证,人们将摩尔的这一预言称为摩尔定律。事实证明,在摩尔定律出现后的30~50年里,集成电路上可容纳的元器件的数量确实也在以定律中预言的速度增长(见图7-4)。
虽然说当时人们推测摩尔定律能够持续应验50年时间,可谁也想不到,这个定律却真的在2015年也就是摩尔定律发表的50周年时被打破。2015年中旬,英特尔宣布将继续延长14纳米处理器的生命周期,而更加高端的10纳米处理器的生产时间将向后推延。虽然这并不能说摩尔定律已经失效了,但是确实可以看出来CPU技术的发展已经出现了瓶颈。就像摩尔本人描述的一样,或许在CPU领域确实存在一堵看不见却在不断后退的墙,而所有工程师都在可能的空间里面寻找破墙的方法。
相比进入技术瓶颈期的CPU,另外一种技术却一直在保持着摩尔定律的发展速度,它就是人工智能。
1950年,图灵测试(如果一台机器能够与人类通过电传设备展开对话,而不能被辨别出其机器身份,那么可以称这台机器具有智能)的出现将人工智能纳入了计算机技术发展的提案中。1956年,达特茅斯会议上正式确定了“人工智能”的概念。
60年后的今天,2016年阿尔法狗击败了围棋世界冠军李世石,人工智能已经发展到深度学习的阶段。人工智能能够跟人们聊天,帮人类做家务(见图7-5和图7-6),陪人下棋,为具有“选择困难症”的人提供意见,甚至有些技术已经可以识别人类情感并作出适当的回应。
关于人工智能的报道如同四月桃花,仿佛是一夜之间就开遍了互联网世界的各个角落。计算机科学家和其他研究学者对于技术的理解越深刻,人工智能的发展速度就越快,甚至已经出现了新的分类:科学界普遍将不能模仿人类思维的人工智能称为“弱人工智能”,而能够模仿人类思维的称为“强人工智能”。60多年前,人工智能不过是一种设想,而今天“弱人工智能”已经走入人类的日常生活中,甚至可以说,现代都市离开弱人工智能,有些人类已经生存不下去。试问,我们可以保持多长的时间不去触碰手机?悄然之间,我们已经进入到了“低头时代”(见图7-7)。
人工智能已经渗透到了人类生活的方方面面,这都要归功于计算机性能的提升。也许有人会说:“人工智能不过是因为铺天盖地的报道瞬间成为了热门话题,其实发展得并不怎么快。”
其实,1951年就有了世界上第一个游戏程序,一款名为《Ferranti Mark 1》的西洋跳棋应用系统(在第2章中有所介绍)。1997年,一台名为深蓝的计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。事实上,在这40年的时间里,深蓝的运算速度已经比Ferranti Mark 1快了一千万倍。2016年,阿尔法狗战胜世界冠军,其深度学习系统的学习能力以及运算能力又比深蓝快了千万倍。从这样的简单对比中就很容易看出,其实人工智能领域的发展速度在某种程度上甚至已经超过了CPU领域的摩尔定律:每突破一个技术瓶颈,人工智能都能以几何级数的速度成长。
很多学者都认为“强人工智能”是摩尔定律的必然结果,而“强人工智能”一旦突破技术奇点就将跟人类一样拥有智慧、思维,机器会在这个奇点被突破的时候真正懂得情感,体验情绪,甚至开始做梦。那个时候,即便人工智能贴有“人工”的标签,但从客观角度来说,人类也很难再称自己是世界上最聪明的物种。虽然到目前为止,这个奇点被突破时的景象还只存在于科幻小说或者电影当中,但是依照摩尔定律的预测,也许幻想变成现实的那一天已经离我们不再遥远。
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