如何看待 Richard Sutton 说的「人工智能中利用算力才是王道」？ 第1页
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eric314 网友的相关建议:
我也是这个观点，神经网络从90年代LeNet只能认数字，到2012年AlexNet可以认一千个物体，最大的进步是算力翻了N倍，其他方面换汤不换药。
我认为如果芯片的算力达到人脑的100倍以上，随便搞个什么破算法都能实现强AI。所以发展人工智能最重要的是发展芯片。
但是现在的问题是利润都被下游厂商截流了，上游芯片厂商很穷。台积电市值才2000亿，互联网公司随便拉一个出来都秒杀它。苹果的芯片全靠台积电，但是苹果的市值是台积电好几倍，苹果手上不知道怎么花的现金都可以把台积电买下来了。
虽然没有仔细调查，但是我猜测这些年摩尔定律的终结很可能是因为上游厂商研发难度越来越大，但是分到的利润占比太小，没钱投入，并不是真的有什么突破不了的理论困难。如果多砸10倍钱（和互联网公司比并没有很夸张）芯片速度12个月翻一倍也是可能的。
这是个公地悲剧，在市场条件下无解，只能等着政府认识到这个问题加大投入了。
说到政府投资，有人第一反应就是浪费，但是如何定义浪费？屠龙宝刀点击就送，氪金10万，算浪费还是算发展经济，创造gdp？
市场效率高是指赚钱效率高，但是AI的最终目的是提高生产力，不是赚钱。如果机器代替了绝大多数人工，人不用工作了，自然也就不需要赚钱了，这算效率提高还是降低？
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