但在可逆計算中 ， 邏輯門的輸出和輸入一樣多 。這意味著如果你反向運(yùn)行邏輯門 ， 你可以使用 ， 比如說三個輸出比特來獲得三個輸入比特 。一些研究人員設(shè)想了一種可逆邏輯電路 ， 它不僅可以節(jié)省那些多余的比特 ， 還可以將它們循環(huán)用于其他計算 。物理學(xué)家理查德·費(fèi)曼得出的結(jié)論是 ， 除了數(shù)據(jù)傳輸過程中的能量損失外 ， 計算效率在理論上是沒有限制的 。
把可逆計算和超導(dǎo)計算結(jié)合起來 ， 孔特說 ， “你會收到雙重收益 。”高效的計算機(jī)允許您在同一芯片上運(yùn)行更多的操作 ， 而無需擔(dān)心電力使用或熱量產(chǎn)生問題 。最終其中一種或兩種方法可能會成為超大規(guī)模計算的主干” 。
軟件改進(jìn)
研究人員繼續(xù)致力于晶體管、其他計算元件、芯片設(shè)計等硬件相關(guān)的新技術(shù) ， 如光子學(xué)、生物分子、碳納米管 。但是 ， 僅僅通過優(yōu)化軟件代碼 ， 現(xiàn)在的計算機(jī)仍然可以從當(dāng)前的硬件架構(gòu)中獲得更多改進(jìn) 。
例如 ， 在《科學(xué)》雜志2020年的一篇論文中 ， 研究人員研究了兩個矩陣相乘的簡單問題 ， 數(shù)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的數(shù)字網(wǎng)格 。當(dāng)團(tuán)隊(duì)選擇了一種高效的編程語言并為底層硬件優(yōu)化了代碼時 ， 計算的速度比Python語言的標(biāo)準(zhǔn)代碼快了6萬多倍 ， 而Python語言目前被認(rèn)為是用戶友好且容易學(xué)習(xí)的 。
麻省理工學(xué)院(MIT)的研究科學(xué)家尼爾?湯普森是《科學(xué)》(Science)雜志上這篇論文的合著者 ， 他最近與人合作撰寫了一篇論文 ， 探討算法的歷史改進(jìn) 。算法是一組指令 ， 根據(jù)人類設(shè)定的規(guī)則做出決策 ， 用于排序數(shù)據(jù)等任務(wù) ?！皩τ跒閿?shù)不多的算法來說 ， ”他說 ， “它們的進(jìn)展和摩爾定律一樣快 ， 甚至更快 ?！?br /> 幾十年來 ， 包括摩爾在內(nèi)的人們一直預(yù)測摩爾定律的終結(jié) 。進(jìn)步可能放緩了 ， 但人類的創(chuàng)新使技術(shù)保持快速發(fā)展 。


追求智慧
從計算機(jī)科學(xué)的早期開始 ， 研究人員就致力于讓計算機(jī)復(fù)制人類的思維 。艾倫·圖靈在1950年發(fā)表了一篇題為《計算機(jī)器與智能》的論文 ， 他在開篇寫道:“我提議設(shè)想這樣一個問題 ， ‘機(jī)器能思考嗎?’”他接著概述了一個測試 ， 并稱之為“模仿游戲”(現(xiàn)在稱為圖靈測試) ， 在這個測試中 ， 一個被測試者通過書寫提問的方式同時與計算機(jī)和一個人交流 ， 在這種交流過程中被測試者無法看見自己交流的對象是計算機(jī)還是人類 ， 他必須通過書寫的問題和相應(yīng)回復(fù)來判斷哪一個是人哪一個是計算機(jī) 。如果這個被測試者無法判斷差別 ， 那么認(rèn)為這臺計算機(jī)是可以思考的 。
“人工智能”一詞最早出現(xiàn)在1955年達(dá)特茅斯學(xué)院(Dartmouth College) 夏季峰會的一項(xiàng)提案中 。這個提案提出 ， “我們將進(jìn)行一次嘗試 ， 尋找如何讓機(jī)器使用語言、形成抽象和概念 ， 解決目前留給人類的各種問題 ， 并提高機(jī)器自身 ?！?峰會的組織者預(yù)計 ， 在兩個多月的時間里10個峰會的與會者將取得重大進(jìn)展 。
60多年過去了 ， 現(xiàn)在還不清楚這些進(jìn)展是否達(dá)到了當(dāng)時夏季峰會上的預(yù)期 ?，F(xiàn)在人工智能以各種方式圍繞著我們:隱形的(例如過濾垃圾郵件)、值得關(guān)注的(例如自動駕駛汽車、在象棋或者圍棋上打敗人類) ， 以及介于兩者之間的(例如用智能手機(jī)聊天) 。這些都是狹義的人工智能 ， 能很好地完成一到兩個任務(wù) ， 但是圖靈的想法是一種“通用型人工智能” ， 根據(jù)需求可以完成大部分人類所做的工作 。

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