Zdaniem inżyniera, taka sytuacja otwiera szansę na zaprojektowanie nowej architektury, która wywoła na skostniałym rynku rewolucję. Przypomnijmy, że współczesne procesory projektowane są zgodnie z architekturą RISC i CISC. — Nagrody Turinga tylko czekają na odbiór. Wystarczy, że ludzie będą teraz pracować nad tymi rzeczami — twierdzi ekspert. — Stoimy u progu złotej ery komputerowej architektury.
Patterson uważa, że konieczne jest opracowanie także nowych języków programowania, które rozwiążą aktualne problemy informatyczne i będą działały znacznie szybciej niż obecnie. Jako przykład podaje kod Pythona, który jest 50-krotnie wolniejszy od takiego samego programu napisanego w języku C. Gdyby dodać do tego różne techniki optymalizacji i dodatkowe usprawnienia, według współtwórcy architektury RISC, można osiągnąć nawet 1000 razy lepszą wydajność kodu.
Od strony sprzętowej, Patterson podaje przykład uczenia maszynowego, w którym upatruje właśnie przyszłość komputerów. Patterson zauważył, że obecnie aż 45 startupów pracuje nad architekturą sprzyjającą projektowaniu sieci neuronowych. Poza nimi także najwięksi producenci w branży pracują nad swoimi rozwiązaniami. Google ma już swój TPU (Tensor Processor Unit), na których działają Google Search, Street View i tłumacz Translate. Nvidia zbudowała w tym roku superkomputer DGX-2 osiągający prędkość 2 petaflopsów, właśnie pod kątem zadań związanych z sieciami neuronowymi i SI. Intel z kolei w 2016 roku kupił Nervanę specjalizującą się w dziedzinie głębokiego uczenia maszynowego. Dzięki temu na tegorocznych targach CES mógł zaprezentować ich wspólne dzieło – nowy typ procesora naśladujący działanie neuronów. Intel przywiózł tam też swój 49-kubitowy procesor kwantowy.
Tylko kwestią czasu pozostaje, kiedy przynajmniej część z nowych rozwiązań stanie się powszechnie dostępne dla użytkownika indywidualnego. Z dobrodziejstw uczenia maszynowego i SI korzystamy już teraz, choć ciągle w niewielkim stopniu. SI jest obecne chociażby w asystentach głosowych, zautomatyzowanych tłumaczach Google, Microsoftu i Facebooka czy w smartfonach iPhone X i Huawei P20, które są wyposażone w koprocesory neuralne (NPU). | CHIP
