4、数据在人工智能时代的角色与应用

数据在人工智能时代的角色与应用

1. 理解摩尔定律的影响

1965 年，英特尔和仙童半导体的联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）在一篇题为《在集成电路上塞进更多组件》的文章中指出，未来十年内，集成电路中的组件数量将每年翻一番。当时，晶体管在电子领域占据主导地位，能够在集成电路（IC）中装入更多晶体管意味着电子设备将更强大、更实用。这一过程被称为集成，它推动了电子设备的小型化。

如今的计算机和手机虽在尺寸上与十年前相差不大，但性能却有了显著提升。摩尔的这一论断在多年来一直被证实是正确的，半导体行业将其称为摩尔定律。最初十年，组件数量确实如预测般每年翻番。1975 年，摩尔修正了他的预测，认为组件数量将每两年翻一番。目前，这一翻倍速度仍然有效，但普遍认为到 2020 年左右，该定律可能不再适用。从 2012 年开始，预期的速度提升与半导体公司在小型化方面的实际成果之间出现了差距。

由于当前基于二氧化硅组件的集成电路在集成更多电路时存在物理限制，未来行业可能会转向新技术，如使用光激光器制造组件而非晶体管。自 1965 年以来，组件数量每两年翻番推动了数字电子技术的巨大进步，对数据的获取、存储、处理和管理产生了深远影响。

摩尔定律对数据有着直接影响。更智能的设备促进了电子产品的普及，而普及又降低了价格，形成了一个良性循环，推动了强大计算机和小型传感器的广泛应用。随着计算机内存和数据存储磁盘的增大，数据的可用性也得到了扩展，包括网站、交易记录、测量数据、数字图像等。

2. 数据的广泛应用

科学家由于科学实验的需要，比普通人更依赖强大的计算机。在“大数据”这一术语出现之前，他们就已经开始处理大量数据。大数据并非软件和