科学家正式确认：人工智能在以前十年中成功打败了摩尔定律

自 1990 年代以来，计算器学术研究的团队长期以来使用基准测试执行评判世界上最强超级计算器的耐用性。每个翌年，他们都会发布排在当年500位的计算器，这些超级计算器在各国之间的竞争更是为激烈。这个排在的上曾说明了，随着等待时间的变长，超级计算器的耐用性按照千禧年持续增长，差不多每14个翌年翻一番。（千禧年，即半导体上可容纳的晶体管可有，被指出差不多不定18个翌年可增加一倍，同时耐用性也大幅提高一倍）

然而，尽管尺度求学核心技术导致了计算器耐用性的大步变化，但计算机的系统的系统却很难同等的排在。这些微电脑并未被证明需要在物体识别、欧美中古时代棋游戏、许多电玩和各种各样的模式识别等执行上与生物称得上，甚至战胜生物。

对于计算器学术研究的团队来说，这引发了一系列疑虑: 如何加权这些计算机的系统的系统的耐用性、如何学术研究大幅提高速度，以及这些大幅提高是不是遵循千禧年，甚至胜过千禧年。

只不过，学术研究的团队终于密码了这些疑虑。英国阿伯丁大学(University of Aberdeen)的Jaime Sevilla的团队学术研究了自1959年以来计算机的系统的系统计算能力的持续增长方式。该的团队声称，在只不过10年里，计算机的系统的系统的耐用性每六个翌年近就会翻一番，远远胜过了千禧年。

学术研究人员证实，这种大幅提高与三个主因有关。首先是基于尺度求学和神经网络的从新演算法核心技术的拓展。第二个是训练这些微电脑的大型样本集的可用性。最后一个主因是计算能力的增强。

虽然从新样本集的制约和改进演算法的耐用性很难加权和排在，但计算能力相对容易确定。这使Sevilla的团队找到了一种加权计算机的系统的系统耐用性的从新从种系统。

他们的从种系统是测定训练一个计算机的系统的系统所需的计算能力。Sevilla和他的威尔森并未进行时了123项计算机的系统的系统，在计算历来获取里程碑式的贡献。他们声称，1959年至2010年期间，用于训练计算机的系统的系统的计算能力每17至29个翌年就翻一番。他们称这个时代背景为当年尺度求学时代背景。学术研究人员指出，当年尺度求学时代背景的发展趋势是约略符合千禧年的。

该的团队声称，当当年尺度求学时代背景通常被指出始于2012年，当时创建人了一个叫做 AlexNet 的具体来说识别的系统。然而，Sevill的团队也指出，计算机的系统耐用性的大幅大幅提高可能开始于 2010 年或稍早一点。这开端尺度求学时代背景的开始，此后成果迅速。从 2010 年到 2022 年，有所改善率要高得多，即整体发展趋势放缓，差不多每4到9 个翌年翻一番。这种革从新明显很低千禧年。

然而，鉴于ROM本身的改进遵循着千禧年，这种革从新是如何构建的？

这个疑虑的答案部分来自于计算机的系统的系统使用了二维图指令集(GPU)，而不是外围指令集，这使得他们需要更是最大限度LPC。这些GPU也可以大规模地联接在一起。因此，让计算机的系统的系统胜过千禧年的另一个主因是，具体来说更是多GPU的微电脑越来越大。这一发展趋势催生了微电脑的拓展，例如分别密码了棋和蛋白质折叠的AlphaGo和AlphaFold。

该的团队声称，自 2015 年以来，开发大型微电脑并未已是一种发展趋势，即大规模时代背景与尺度求学时代背景并行，它揭示了计算机的系统在只不过十年近的巨大投资和获取成功。