（原標題：Your next computer could improve with age）

網易科技訊 3月15日消息，據MIT Technology Review報道，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件。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。但是谷歌研究人員已經公布了一個項目的細節(jié)，可以讓筆記本電腦或智能手機隨著時間的推移學會更好、更快地執(zhí)行任務。

研究人員解決了計算中最常見的問題之一，即預抓?。╬refetching）。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，并提前把其抓取出來。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(fā)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絡的人工智能方法）來改進預抓取功能。盡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。

加州大學圣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?！崩恼J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件。

這樣的進步是適當的。摩爾定律(Moore’s Law)終于開始放緩，而計算機芯片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，這種方法對高級算法也很有用。

舉例來說，數據庫可以自動學習如何處理與社交網絡數據相反的財務數據?；蛘?，應用程序可以教會自己更有效地響應特定用戶的習慣?？死箍ㄕf：“我們傾向于構建通用的系統和硬件，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制。”

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(fā)生變化。然而，如果有可能克服這些限制，我們開發(fā)系統的方式將來可能會發(fā)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(jiān)控和學習的系統，這真的是下一件大事的開始?！?/p>

本文來源：網易科技報道

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