你的電腦越用越慢嗎？下一代電腦可能會越用越快

據MIT Technology Review報道，谷歌研究人員已經公布了一個項目的細節，我們下一代的筆記本電腦或智能手機會隨著時間的推移學會更好、更快地執行任務。

通常來說，電腦性能會隨著使用年限的延長而下降，它們的處理器很難應對新的軟體。蘋果公司甚至故意放慢iPhone的速度，因為它們的電池正在老化。

研究人員已經解決了計算中最常見的問題之一，即預抓取（prefetching）。計算機處理信息的速度比從內存中提取信息要快得多。為了避免瓶頸，它們試圖預測哪些信息可能是需要的，並提前把其抓取出來。隨著計算機變得越來越強大，這種預測變得越來越困難。

在本周發布的論文中，谷歌團隊描述了使用深度學習（使用大型模擬神經網路的人工智慧方法）來改進預抓取功能。儘管研究人員還沒有說明其速度變得有多快，但考慮到深度學習給其他任務帶來的影響，這種提升可能是巨大的。

加州大學聖克魯茲分校研究員海納·利茨(Heiner Litz)說：「我們所做的工作只是冰山一角。」利茨認為，應該可以將機器學習應用到計算機的每個部分，從低級操作系統到與用戶交互的軟體。

這樣的進步是適當的。摩爾定律(Moore』s Law)終於開始放緩，而計算機晶元的基本設計近年來也沒有太大變化。麻省理工學院(MIT)副教授蒂姆·克拉斯卡(Tim Kraska)也在探索機器學習如何讓電腦工作得更好。他說，這種方法對高級演算法也很有用。

舉例來說，資料庫可以自動學習如何處理與社交網路數據相反的財務數據。或者，應用程序可以教會自己更有效地響應特定用戶的習慣。克拉斯卡說：「我們傾向於構建通用的系統和硬體，機器學習使系統能夠自動地對用戶的特定數據和訪問模式進行定製。」

但克拉斯卡警告說，使用機器學習仍然需要計算費用，因此計算機系統不會在一夜之間發生變化。然而，如果有可能克服這些限制，我們開發系統的方式將來可能會發生根本性的改變。

利茨對此更加樂觀，他說：「最終遠景是構建一個能夠不斷自我監控和學習的系統，這真的是下一件大事的開始。」

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