Wim J. C. Melis

Na ltima d cada, as plataformas inform ticas atuais n o progrediram ao mesmo ritmo que nos anos anteriores. Esta falta de progresso deve-se, em grande parte, a uma combina o de diferentes problemas, que v o desde quest es relacionadas com o fabrico de sil cio at problemas reais com os modelos utilizados, levando, por exemplo, ao estrangulamento de von Neumann. Quando se d alguns passos atr s e se tem uma vis o geral da situa o, torna-se claro que as plataformas atuais t m as suas limita es. Consequentemente, necess rio come ar a desenvolver uma nova abordagem de computa o, nomeadamente uma que seja mais inspirada na biologia, que possa lidar com a falta de fiabilidade dos componentes e, ao mesmo tempo, oferecer funcionalidades mais inteligentes. A computa o baseada na probabilidade tem todas as caracter sticas para superar os problemas atualmente enfrentados, ao mesmo tempo que constitui uma plataforma melhor para abordagens de aprendizagem autom tica. bvio que ainda h trabalho a fazer antes que estes novos sistemas se tornem realidade, mas j tempo de que as pessoas com conhecimento e compreens o da ci ncia e da tecnologia comecem a combinar os seus conhecimentos e aprendam a lidar com a necessidade de falta de fiabilidade para garantir que este futuro mais brilhante se concretize.

W ciągu ostatniej dekady obecne platformy komputerowe nie rozwijaly się w takim tempie jak w poprzednich latach. Ten brak postępu wynika w dużej mierze z polączenia r żnych problem w, od kwestii związanych z produkcją krzemu po rzeczywiste problemy z wykorzystywanymi modelami, prowadzące np. do powstania wąskiego gardla von Neumanna. Kiedy cofniemy się o kilka krok w i spojrzymy na sytuację z szerszej perspektywy, staje się jasne, że obecne platformy mają swoje ograniczenia. W związku z tym istnieje potrzeba rozpoczęcia prac nad nowym podejściem do obliczeń, kt re będzie bardziej inspirowane biologią, będzie w stanie poradzic sobie z zawodnością komponent w, a jednocześnie zaoferuje bardziej inteligentne funkcje. Obliczenia oparte na prawdopodobieństwie mają wszystkie cechy niezbędne do pokonania obecnych problem w, a jednocześnie stanowią lepszą platformę dla podejśc opartych na uczeniu maszynowym. Oczywiście przed urzeczywistnieniem tych nowych system w pozostaje jeszcze wiele do zrobienia, ale nadszedl czas, aby osoby posiadające wiedzę i zrozumienie nauki i technologii zaczęly lączyc swoją wiedzę i nauczyly się radzic sobie z niezawodnością, aby zapewnic lepszą przyszlośc.

Nell'ultimo decennio, le attuali piattaforme informatiche non sono progredite a un ritmo simile a quello degli anni precedenti. Questa mancanza di progressi in gran parte dovuta a una combinazione di problemi diversi, che vanno dai problemi di produzione del silicio ai problemi effettivi dei modelli utilizzati, che portano ad esempio al collo di bottiglia di von Neumann. Se si fa qualche passo indietro e si analizza la situazione, diventa chiaro che le piattaforme attuali hanno dei limiti. Di conseguenza, necessario iniziare a sviluppare un nuovo approccio di calcolo, pi ispirato alla biologia, in grado di gestire l'inaffidabilit dei componenti e di offrire allo stesso tempo funzionalit pi intelligenti. Il calcolo basato sulle probabilit ha tutte le caratteristiche per superare i problemi attuali, costituendo al contempo una piattaforma migliore per gli approcci di apprendimento automatico. Ovviamente c' ancora del lavoro da fare prima che questi nuovi sistemi diventino realt , ma ora che le persone che conoscono e comprendono la scienza e la tecnologia inizino a combinare le loro conoscenze e imparino a gestire la necessit di inaffidabilit per garantire un futuro pi luminoso.

Au cours de la derni re d cennie, les plates-formes informatiques actuelles n'ont pas progress au m me rythme que les ann es pr c dentes. Ce manque de progr s est largement d une combinaison de diff rents probl mes, allant des probl mes de fabrication du silicium aux probl mes r els des mod les utilis s, conduisant par exemple au goulot d' tranglement de von Neumann. Si l'on prend un peu de recul et que l'on examine la situation dans son ensemble, il appara t clairement que les plates-formes actuelles ont leurs limites. Par cons quent, il est n cessaire de commencer d velopper une nouvelle approche informatique, savoir une approche d'inspiration plus biologique, capable de g rer le manque de fiabilit des composants, tout en offrant des fonctionnalit s plus intelligentes. L'informatique bas e sur les probabilit s pr sente toutes les caract ristiques n cessaires pour surmonter les probl mes actuels, tout en constituant une meilleure plate-forme pour les approches d'apprentissage automatique. Il reste videmment du travail faire avant que ces nouveaux syst mes ne deviennent r alit , mais il est grand temps que les personnes ayant des connaissances et une compr hension de la science et de la technologie commencent combiner leurs connaissances et apprennent g rer le besoin de manque de fiabilit pour garantir que cet avenir plus radieux se r alise.

In den letzten zehn Jahren haben sich die aktuellen Computerplattformen nicht mehr so schnell weiterentwickelt wie in den Jahren zuvor. Dieser Stillstand ist vor allem auf eine Kombination verschiedener Probleme zur ckzuf hren, die von Schwierigkeiten bei der Siliziumherstellung bis hin zu tats chlichen Problemen mit den verwendeten Modellen reichen und beispielsweise zum von-Neumann-Engpass gef hrt haben. Wenn man ein paar Schritte zur cktritt und die Situation aus der Vogelperspektive betrachtet, wird deutlich, dass die aktuellen Plattformen ihre Grenzen haben. Daher muss ein neuer Ansatz f r die Datenverarbeitung entwickelt werden, der st rker biologisch inspiriert ist, mit der Unzuverl ssigkeit von Komponenten umgehen kann und gleichzeitig intelligentere Funktionen bietet. Die probabilistische Datenverarbeitung verf gt ber alle Eigenschaften, um die derzeitigen Probleme zu berwinden und gleichzeitig eine bessere Plattform f r Ans tze des maschinellen Lernens zu bilden. Es gibt nat rlich noch viel zu tun, bevor diese neuen Systeme Realit t werden, aber es ist an der Zeit, dass Menschen mit Kenntnissen und Verst ndnis in Wissenschaft und Technologie beginnen, ihr Wissen zu b ndeln und zu lernen, mit der Notwendigkeit der Unzuverl ssigkeit umzugehen, um diese bessere Zukunft zu gew hrleisten.