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    现代软件开发,在aiasm等系统发展、完善的大背景下,正在逐渐成为一种半自动化、半智能化的工程。

    直观的现象,常规软件开发人员的数量,越来越少。

    从事算法、架构与核心开发的it从业者,则不仅未失业,反而一直在增加。

    在自动化系统的加持下,凭借fscim体系而重构起一整套崭新的架构,当今时代的软件开发工作,已逐渐远离了“软件危机”的阴影,从“全产机”到其他体系的诸多底层软件、重复性的系统程序,都可以由自动化系统迅速、高效而几乎没有任何疏漏的完成。

    开发及运维人员的工作,则变成了监督与核查。

    软件体系突飞猛进,此消彼长,用来运行庞大ai、或其他软件的硬件平台,则一天天变得捉襟见肘。

    不论联邦,还是其他列强,现如今制造出的最新一代超级计算机,在运行巨型ai程序时的算力损耗都接近50%,而根据预测,下一代算力接近1zflops、每秒十万亿亿次浮点运算的超级计算机,运行效率可能只有30%左右。

    效率越来越低,原因,究竟是由谁来负责,硬件架构、尺度的影响,底层构件库的影响,或者ai本身的架构缺陷,这些都有可能,但在进行战略规划时,这些都不重要。

    重要的是,这一效率的限制,短时间内并无法被打破。

    传统计算机的能力上限,究竟在哪里,一场简短的对话是没可能讨论清楚,但不论方然,还是莱斯利*兰伯特,差不多都对此心知肚明,在单个物理核心无法突破功耗、频率与晶体管数量之上限的情况下,依靠堆叠大量核心而组成的超级计算机,迟早会触及到理论算力的天花板。

    1zflops的百分之三十,和10zflops的百分之十,绝对数值,当然还是后者更大一些。

    但以盖亚之大,人类能够动用的资源、能源,终究是有限的,在对数律上升的算力曲线面前,超级计算机的投资,回报越来越差,是难以为继的。

    但这一事实又说明了什么呢,午餐后,和兰伯特先生走进电梯,继续核查nep_871de 地下构造,陪同的方然思绪漫游,他想到了自己在餐桌旁提出的问题,继而,想法也有了某种微妙的变化。

    人和机器,人的头脑与人工智能,究竟孰强孰弱,之前的想法可并不一定正确。

    原来想到这问题时,下意识的,自己总会觉得“人”在ai面前绝无胜算,毕竟生而为人,对这一存在的本质相当熟悉,漫长历史已证明人类大脑的演化是如何迟缓,甚至,在近现代的几百年里根本就没有继续前进的迹象。

    另一方面,计算机的突飞猛进发展,却有目共睹,进而唤起强烈的危机感。

    可是在今天,距离第一台数字式电子计算机的诞生,已经过去了八十七年,当代超级计算机的原理、架构与运行规则,却和古老的eniac并无二致,进而,也呈现出强烈的“天花板”之迹象。

    人的能力,固然有无法逾越的上限,大脑的容积、结构与细节无可更迭。

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