Mit dem aktuellen ChatGPT (GPT-4) können Sie Bilder erkennen, indem Sie sie hochladen.
Also habe ich beiläufig einen JMP-Bericht wie den folgenden im Bildformat (png) auf ChatGPT hochgeladen und gesagt: „Dies ist ein Bericht zur Anpassung einer Kurve in JMP. Bitte interpretieren Sie die Ergebnisse.“ Ich habe die Eingabeaufforderung ausprobiert.
Es wurde ein Dokument wie dieses zurückgegeben:
Danach erkannte ich die Werte von AICc, BIC und R2 in diesem Bild und interpretierte die Ergebnisse, aber was mich am meisten überraschte, war der folgende Satz am Ende.
Wow, Sie erkennen, dass diese Daten das „Mooresche Gesetz“ widerspiegeln, auch wenn Sie es nicht speziell erklärt haben! !
ChatGPT ist beängstigend.
„Moores Gesetz“ und Grafiken, die es zeigen
Das Mooresche Gesetz besagt, dass sich die Anzahl der in einem integrierten Schaltkreis verbauten Transistoren etwa alle zwei Jahre verdoppelt. Die Halbleitertechnologie schreitet von Tag zu Tag voran, und da die Anzahl der installierten Transistoren zunimmt, erhöht sich die Rechenleistung der Geräte erheblich, und unser tägliches Leben profitiert erheblich davon.
Die folgende Grafik wird häufig zur Erläuterung des Mooreschen Gesetzes verwendet.
Auf der horizontalen Achse (X) ist das Jahr aufgetragen, auf der vertikalen Achse (Y) ist die logarithmisch transformierte Anzahl der Transistoren pro Mikroprozessor in diesem Jahr aufgetragen, und eine Regressionsgerade ist eingepasst. Hier verwenden wir einen Logarithmus zur Basis 2, um verständlicher zu machen, dass sich der Wert in zwei Jahren verdoppelt.
Das R-Quadrat ist mit 0,994 sehr hoch und die Regressionslinie passt gut zu den Daten. Die Regressionsgleichung zeigt, dass die Anzahl der logarithmisch transformierten Transistoren jedes Jahr um etwa 0,5 zunimmt, also in zwei Jahren um etwa 1. Wenn wir dies auf den ursprünglichen Maßstab zurückführen, verdoppelt sich die Anzahl der Transistoren ungefähr alle zwei Jahre, was dem Mooreschen Gesetz selbst entspricht.
Passen Sie verschiedene nichtlineare Modelle mit JMPs „Curve Fitting“ an
Der vorherige Abschnitt zeigt, dass die logarithmische Transformation der Anzahl der Transistoren (Y) einer geraden Linie folgt. Bei Betrachtung im Originalmaßstab zeigt sich jedoch, dass Y exponentiell zunimmt.
Daher ist der am Anfang dieses Blogs gezeigte Bericht das Ergebnis der Anpassung eines nichtlinearen Modells an die Skala von Y, ohne es logarithmisch zu transformieren.
Schauen wir uns noch einmal diesen Bericht an, während wir verschiedene nichtlineare Modelle mithilfe der Curve Fitting-Plattform von JMP anpassen.
Hier werden drei Modelle angepasst: Logistic 3P (Logistikmodell mit 3 Parametern), Weibull Growth (Wachstumskurve) und Gompertz3P (Gompertz-Kurve mit 3 Parametern).
Wenn Sie sich die Anpassungslinie im Diagramm ansehen, scheint es, dass nur eine Linie angepasst ist, aber alle drei Modelle passen fast auf die gleiche Weise, sodass sie sich überlappen.
Im Bericht „Modellvergleich“ oben im Bericht können Sie die Anpassung jedes Modells anhand von Statistiken wie AICc, BIC und R-Quadrat vergleichen. Gemäß den JMP-Spezifikationen ist AICc von oben nach unten in absteigender Reihenfolge der Anpassung (bessere Anpassung) angeordnet, sodass Logistic 3P das beste Modell ist, die Statistiken anderer Modelle jedoch ähnlich sind und das Modell Es scheint schwierig zu sein, zu entscheiden, welches besser ist oder schlimmer.
Wird Moores Gesetz weiterhin gelten?
Im vorherigen Abschnitt haben wir ein nichtlineares Modell anhand von Daten aus den Jahren 1971 bis 2021 angepasst. Was würde jedoch passieren, wenn wir diese Modelle verwenden würden, um die zukünftige Anzahl von Transistoren vorherzusagen?
Tatsächlich variieren die Vorhersagen je nach Modell stark. Im Folgenden ist die horizontale Achse des vorherigen Diagramms erweitert bis etwa 2040 dargestellt.
Das orangefarbene Gomperz-3P-Modell ist eine Vorhersage, die davon ausgeht, dass das Mooresche Gesetz auch in Zukunft Bestand haben wird. Andererseits sind das Logistic 3P-Modell und das Weibull-Wachstumsmodell Vorhersagen, die davon ausgehen, dass das Mooresche Gesetz auf halbem Weg zusammenbricht und sich das Wachstum der Anzahl der Transistoren verlangsamt.
Tatsächlich heißt es, dass das Mooresche Gesetz in den letzten Jahren an seine Grenzen gestoßen sei. Dann fragen Sie ChatGPT nach der Zukunft des Mooreschen Gesetzes.
Es scheint sicher, dass die Grenze einigermaßen erreicht ist. Physische und wirtschaftliche Faktoren scheinen der Schlüssel zur Aufrechterhaltung des Mooreschen Gesetzes in der Zukunft zu sein.
Die Tatsache, dass das Mooresche Gesetz auch heute noch gilt, ist möglicherweise ein Ergebnis der Innovationsbemühungen der Ingenieure, um es zu befolgen. Ich freue mich auf technologische Innovationen, die das Mooresche Gesetz fortsetzen und unser Leben verbessern werden.
von Naohiro Masukawa (JMP Japan)
Naohiro Masukawa – JMP-Benutzergemeinschaft
Datenquelle: Unsere Welt in Daten ( Moores Gesetz: Die Anzahl der Transistoren pro Mikroprozessor (ourworldindata.org) )
