自1956年达特茅斯学院那场著名会议以来，人工智能研究走过了这么多年的旅途，经历许多高峰也走过很多低谷。前事不忘后事之师，这期间产生了很多经验教训需要我们反复学习，而最重要的一条教训却是很多研究者很难接受的。其根本原因在于摩尔定律，或者更确切地说，摩尔定律

然而就在不久前，分布式应用还是例外，而不是常态。即使在今天，大多数学校的本科生也很少搞涉及分布式应用的项目，不过这种情况在迅速改变。推动这一转变的两大潮流是：摩尔定律终结和新的机器学习应用对计算需求激增。这些潮流导致应用需求和单节点性能之间的差距迅速拉大，

上个月，在《自然》杂志10月23日发表的一篇论文中，研究者称谷歌团队研发的量子计算机“西卡莫”仅用200秒就能完成一次运算任务。而且这一运算任务非同寻常——这一任务即使由目前世界上最强大的传统超级计算机来运算，也需要耗费1万年以上的时间。此研究成果一发布，

深度学习和硬件怎样结合？Jeff Dean 长文介绍了后摩尔定律时代的机器学习研究进展，以及他对未来发展趋势的预测判断。过去十年我们见证了机器学习的显著进步，特别是基于深度学习的神经网络。机器学习对算力的需求无疑是庞大的，从计算机视觉到自然语言处理，更大的

今天我们探讨一下数据科学领域内的技术存在的意义，分析一下大数据分析是否鸡肋，在数据科学技术体系中，最高价值技术到底是什么，以及在人工智能领域中反对派的声音越来越大的时候，人工智能是否还能走下去，还能走多远？

　　后摩尔定律时代的计算力破局！　　万物互联、人工智能等技术的成熟正在重构我们的生活方式，数据将以前所未有的速度累积增长，今后的智能设备数量会越来越多，体积越来越小，重量越来越轻。相应的，通过物联网，这些设备会把各式各样的数据源源不断地传输到后端的数据中心

　　本月初，谷歌CEOSundarPichai在跟开发者分享从他的机器学习实验室得到的结果时，他表现的非常兴奋。　　一篇来自谷歌的论文研究表明，在这个项目中，他们同时使用了800多个功能强大并且非常昂贵的图形处理器。GPU的使用，对近期机器学习能力的提高起

今天我们探讨一下数据科学领域内的技术存在的意义，分析一下大数据分析是否鸡肋，在数据科学技术体系中，最高价值技术到底是什么，以及在人工智能领域中反对派的声音越来越大的时候，人工智能是否还能走下去，还能走多远？

本文约1600字，建议阅读6分钟。本文介绍了摩尔定律及其将行就木的原因，并分析了AI技术的加入带来的可能性。摩尔定律作为揭示科技产业尤其是电子工程领域呈指数级增长的基本定律之一，近年来增速放缓，导致很多从业者对其正确性产生质疑。然而，人工智能技术的加入使得

选自IEEE Spectrum，作者：Tekla S. Perry，机器之心编译，参与：Geek AI、路。在后摩尔定律时代，「现在是成为计算机架构师的最好时机」。2017 年图灵奖得主、加州大学教授、谷歌工程师、RISC 架构先驱 David Patte

选自ACM，作者：Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson ，机器之心编译。2017 年图灵奖获得者、《计算机体系结构：量化研究方法》一书的作者、谷歌杰出工程师 David

本月初，谷歌CEO Sundar Pichai在跟开发者分享从他的机器学习实验室得到的结果时，他表现的非常兴奋。因为他们实验室的研究人员，已经找到了自动化生成机器学习软件的方法。并且他们也发现，这个方法很容易就能部署到新的情景和行业内。不过，该项目在AI研

随着摩尔定律终点的临近和机器学习对计算需求的提升，人们对于开发下一代计算机芯片的呼声正变得高涨。在量子计算、FPGA、高性能 GPU 以外，神经形态计算是另一个有前途的发展方向。斯坦福大学的 Kwabena Boahen 教授等人在这一领域耕耘多年，最近，

今天，OpenAI发布了一份关于AI计算能力增长趋势的分析报告，报告显示：自2012年以来，AI训练中所使用的计算力每3.5个月增长一倍，自2012年以来，这个指标已经增长了30万倍以上。算法创新和数据很难追踪，但计算量是可量化的，这为衡量人工智能的进展速

毫不奇怪，大数据分析和人工智能的发展为企业提供了强大的未来预期，以提升有关其业务的每个可衡量方面的信息。现在，相关法规要求企业保留的记录时间比过去更长。研究显示，记录的数据量每年增加30％至40％。与此同时，用于存储大部分数据的现代硬盘的容量增长率不到这一

初创公司Fathom Computing从2014年开始尝试用光子来处理数据，他们发现光子比电子更适合AI任务的计算，性能得到显著提升。在识别手写数字的任务上，光学计算机达到90%的准确率，这是极大的进步。未来光学计算机对大型AI任务来说有着无与伦比的吸引

从本质上讲，敏捷开发的一个重要目标是建立持续价值交付的能力。这种能力最终必须服务于业务的创新，促进业务的成功。今天，从敏捷开发的目标、定义这两个维度探索敏捷研发的冰山一角。瀑布开发模式把开发分成一系列阶段，如需求、设计、开发、测试，就像上图它画出来的，看起

去年10月，下着雨，我和英国人Simon Wardley站在纽约一条湿漉漉的人行道上，争论着云服务的未来。Simon认为，因为规模大，公共云在成本上占优势，为特定组织所建的私有云则不然。Simon进一步推论说，正因为如此，在To B市场上，公共云的占有率和

时至今日，各大超大规模服务供应商正凭借着手中的硬件与软件工程技术相互竞争，旨在以高于摩尔定律所规定的速度削减基础设施中的计算与存储组件使用成本，从而令自家系统在残酷的市场当中脱颖而出。而超越摩尔定律的一部分动机在于，此类服务供应商的主要运营成本恰恰来源于此

您永远不会忘记您的初恋！对于我来说，她的名字是 Tabinda Khan。一些开发人员会告诉您 Java 将他们从内存管理和 C++ 的炼狱中解救出来了。甚至对于一些开发人员来说，Java 代码中的面向对象编程就是 “他们做事情的方式”。然而，时间最终会