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后通用芯片时代: 专用芯片兴起背后的经济学

最近,MIT学者Neil Thompson和Svenja Spanuth发表了一篇名为“The Decline of Computers as a General Purpose Technology” 的working paper,重点分析了为什么摩尔定律的终结与深度学习的兴起会加速计算技术的专用化趋势。我和Neil有一面之缘,他在伯克利哈斯商学院的博士课题就是研究IT产业对社会经济和生产力的影响。50多页的论文读着一气呵成,遂整理读书笔记加上一些我的注解,以飨读者。 众所周知,生产率(productivity)是衡量经济增长和经济水平的一个很重要的因素。计算机自20世纪中叶诞生以来用前所未有的速度改变着我们的生活,以美国为例,计算机技术带动了自1974年以来的1/3生产率增长,居功至伟。从产业发展的角度来看,通用计算的进步与普惠

深度揭秘:机器学习对软件开发带来哪些影响?

机器学习有望从根本上改变软件开发的本质,这也许是自FORTRAN和LISP被发明以来软件开发领域改变最大的一次。这些变化对数百万正在从事软件开发的人而言,意味着什么呢?失业?裁员?现有的软件开发将变得面目全非? 自20世纪70年代以来,我们尽可能的构建了足够多的软件。我们有高级语言,低级语言,脚本语言以及用于构建和测试软件的工具,但我们利用这些工具做的事情却没有发生太大变化。我们现在拥有的语言和工具比50年前要好得多,但它们本质上是一样的。我们仍然使用代码编辑器,但这些编辑器变得更花哨了:他们有彩色的高亮,变量名补全,它们有时可以帮助我们完成重构等任务,但他们仍然是emacs和vi的后代。面向对象编程代表了一种不同的编程风格,但从某种本质上而言并不是“全新”的事物,对于函数式编程我们可以一直追溯到50年代。 未来我们将专注于机器学习而

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