プロセッサをどうするか？

未来科学では、主な方法の1つは、特定の研究に対する現在の投資の分析です。 未来学は、誰も何も置かない場所で基本的な変化を予測できないという事実から始まります（もちろん、すべてのカードを混乱させる予期しない発見があるかもしれませんが、それらを科学的に予測することはまだ不可能です）。 したがって、誰かがどこかに投資している場合（たとえば、現在、応用遺伝学および微生物学に莫大な金額が費やされていることが知られている場合）、何かがうまくいくと予想される可能性があります。 さらに、これらの科学者は、これらの分野で何かをしている人々、彼らが追求する目標、および彼らの観点から、どのような時間枠で、これらの目標が達成可能であるかを尋ねます。 そして、彼らは楽観主義の修正を行い、彼らの想像力と分析を結びつけ、これらの人々がすでにやったことのある世界の全体像を完成させます。



私たちは短期間アマチュア未来学にも従事することを提案します。 簡単な質問に答えようとします：プロセッサレースはどこに私たちを導くか







これまでのところ、誰も新しい、より効率的なプロセッサの開発への重要な投資を止めるつもりはないことが絶対に知られています。 シリコントランジスタを根本的に新しいロジックエレメントに置き換える方法の並列検索が行われている一方で、メーカーは既存のテクノロジーを最大限に活用しようとしていることは明らかです。 これをどのように行うことができますか？ 第一に、チップあたりのプロセッサー数を増やすこと、第二に、プロセッサーを特殊化することにより、特定のタスクをより効果的に実行できるようにします。 実際、ここでは特別な未来学は必要ありません。このプロセスは今本格的です。



しかし、問題は、これらのプロセッサーの容量をすべてロードして、それらのプロセッサーの需要を確保する方法を理解する必要があるということです。 現在、実際には、ほとんどのプロセッサはアイドル状態です。 平均的なマシンの平均CPU負荷は、数パーセントを超えません。 明らかに、大きな計算能力を必要とするかなり大規模なタスクが必要です。 これはどのようなタスクですか？



シナリオが1つあります。 私には、未来はコンピューター、つまり周囲の現実からの情報の収集者および分析者にあると思われます。 彼は、決定を下すことができるパターンに基づいてパターンを蓄積、整理、および識別しようとします。 特に、彼は所有者の習慣を学び、彼を認識し、彼に適応し、彼の気分、習慣および欲望をすることができます。 彼は、テキストの意味の理解に基づいて、自分が興味を持っているものをネットワーク上で検索および検索する賢いエージェントになることができます。 このすべて、何らかの方法で、認識タスク。 このような技術の商用アプリケーションの成功を定期的に確認しています。 XBoxでゲームを管理するためのジェスチャー認識、コンピューターの前に座っているウェブカメラの顔認識、写真を保存するプログラムでの顔認識を思い出すだけで十分です。 どうやら、多くの人々がこれに携わっており、この分野は積極的に発展しています。



最初のオプションの続きとして、逆の問題を想像することができます：取得したデータに基づいて現実を再構築し、コンピューターが独自の観察に基づいて作成し、互いに情報を交換するネットワークに統合された現実的な仮想世界。 次に、なぜこれらすべてが必要なのかを考えることができます。

しかし、最も重要なことは、現在および将来のすべてのプロセッサーを真剣に、そして長期にわたって使用することです。認識タスクには大きな計算能力が必要です。