刚看了一个视频，讲的是模拟信号计算机的发展，模拟信号计算机最开始用于计算潮汐涨落，后用于军事。二战期间被数字信号计算机代替。
我突然意识到这东西如果运用到深度学习上可能大有作为。视频作者也是这样想的，于是在第二段视频就是讲模拟信号计算机在深度学习方面的发展。真的是很有意思。
- 模拟信号计算速度快：它不需要复杂的计算电路堆积，例如对于加法计算，你只需要讲两个线路并联就能得到电流相加的结果，对于乘法则只需要根据欧姆定律 V = IR 即可计算
- 模拟信号抗干扰能力差，计算结果不稳定。但对深度学习来说，其本身就是不可预测的。甚至有的时候机器学习就需要这种不稳定的因素存在，例如遗传算法
- 节能。就视频所说，某公司开发出的一款模拟信号芯片，每秒钟计算250亿次仅需3瓦，但使用gpu计算虽然计算能力有上千亿次计算能力，但其功耗也能到上百瓦，且体积巨大
作者提到现在摩尔定律已经失效，这很有可能是模拟信号重出江湖的机会。
我又想到之前看过一些量子计算机的科普视频，我觉得量子计算机和这种模拟信号计算机有很大相似的地方，它们由输入得到输出都不是很依赖计算过程，而是直接给出结果（例如并联电路得到电流数值相加的结果）。
我很期待能看到量子计算机和模拟信号计算机在AI领域有所建树，但又害怕那一天的到来，不知道如果那一天真的来到了，我们这帮学不动的老骨头会不会就被淘汰了。
视频地址：
https://www.youtube.com/watch?v=IgF3OX8nT0w
https://www.youtube.com/watch?v=GVsUOuSjvcg