13、对技术奇点的批判与深度学习的崛起

对技术奇点的批判与深度学习的崛起

半导体行业发展困境

半导体行业近年来追求芯片的复杂性而非最低成本。从2000年到2010年，通过添加相对简单的缓存内存来提升性能；2005 - 2020年，则是通过不断增加每个芯片上相同核心的数量。然而，即使是按核心计算的晶体管数量，也没有单一的潜在过程可以解释，所以用生物隐喻的均匀增长过程来描述是不准确的。

半导体行业的成功在很大程度上依赖外部因素。回顾其历史，该行业面临过诸多挑战，但每次都因外部因素为其芯片提供了巨大市场而得以挽救。先是计算器和数字时钟，接着是小型和大型计算机，20世纪80年代中期是IBM个人电脑和微软的个人计算机，90年代则是万维网，它推动了硬盘和内存市场的爆炸式增长，也催生了对处理图像、声音和高压缩视频的强大处理器架构的需求。如果这些事件中的任何一个没有发生，摩尔定律可能早已被打破。

更糟糕的是，技术奇点要求实现指数级加速的成本与晶体管数量或密度最多呈线性关系。但新半导体工厂的投资一直在呈指数级增长，每四年翻一番，到2015年已达到143亿美元，这就是所谓的洛克定律，也被称为摩尔第二定律。早在1979年，摩尔就指出集成电路生产所需的每月人工小时数也在呈指数级增长。为了让芯片更快而付出的所有努力，如使用廉价缓存内存、流水线、乱序执行、分支预测等方法来提高性能，并非没有问题，最近发现的Meltdown和Spectre等漏洞就表明，我们在几十年后才真正理解所构建的东西，而且目前的开发成本已经很高，但仍被低估。

新兴计算技术分析

1. 量子计算 ：量子计算有时被视为经典计算的替代方案，可能实现更高的封装密度。它使用量子比特（qubits），可