« L'intelligence artificielle va bouleverser la conception microélectronique »

摘要

Jeff Dean La décennie passée a été le témoin d'une remarquable série d'avancées en matière d'intelligence artificielle, en particulier dans le domaine du deep learning basé sur des réseaux neuronaux. Parmi les applications les plus connues figurent la vision numérique, la reconnaissance vocale et la traduction, tandis que des intelligences artificielles faisaient les gros titres en battant des humains aux échecs, au jeu de go ou à Starcraft. Des travaux extrêmement prometteurs laissent à penser que l'intelligence artificielle va avoir un impact déterminant dans le diagnostic médical, la chimie, la prédiction des catastrophes naturelles, la manipulation de génomes et de protéines ou encore l'agriculture. La majeure partie de la théorie du machine learning et des réseaux neuronaux a été développée entre 1960 et 1990, mais c'est seulement à la toute fin des années 2000 que les ressources informatiques ont été suffisantes pour entraîner de larges réseaux neuronaux à des problèmes sophistiqués comme ImageNet. Malheureusement, c'est aussi à ce moment de l'histoire de la microélectronique que la loi de Moore a trouvé sa limite; les performances des processeurs à usage général, qui doublaient tous les 18 à 24 mois depuis 1985, ne devraient plus doubler que tous les vingt ans...