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MIT對各種預測定律的評比結果顯示，萊特定律在長期性預測方面的準確度表現最好

每當半導體產業界要預測未來，摩爾定律(Moore’s Law)一直是個雖受時間磨損但總被提及的指標；但你可知道，其實在摩爾定律之外，還有許多SKC定律(Sinclair-Klepper-Cohen’s Law)定律、哥達德定律(Goddard’s Law)以及萊特定律(Wright’Law)的其他類似定律(註)？
最近美國麻省理工學院(MIT)針對以上定律在短期性與長期性預測方面的準確度做了一番評比，並表示他們的分析成果將改善未來有關技術演變、候選技術以及因應全球性變化之策略的預測準確度。

MIT發現，整體看來，長期性預測方面表現最佳的是萊特定律，其準確度可超越摩爾定律，因為其結構視野來自於產量(units-of-production)，而非絕對時間；舉例來說，摩爾定律預測每18個月半導體元件電晶體密度將加倍，但萊特定律則預測，生產量數字增加，生產成本就會下降(無論其中花了多久時間)。

根據MIT研究，萊特定律──取航太工程師Theodore "T.P." Wright之名──能在長期性預測方面更具準確度的原因，是因為能自動適應經濟成長率。

MIT以62種不同技術產品的實際成本以及產量等歷史數據，包括電腦、通訊系統、太陽能電池、航空器與汽車…等等，代入萊特定律以及哥達德定律(認為進步只受經濟規模的驅動)、SKC定律(是萊特定律與哥達德定律的結合)等其他定律，再利用歷史數據可倒敘檢視的特性來評比每種定律的精確度。

MIT表示，其研究成果顯示只要謹慎使用歷史數據，未來技術的進展是可預測的，每年的典型精確度可達到約2.5%；該研究是由MIT教授Jessika Trancik、聖菲研究所(Santa Fe Institute)教授Bela Nagy，牛津大學(University of Oxford)教授Doyne Farmer以及St. JohnOs學院教授Quan Bu共同進行。

編譯：Judith Cheng

(參考原文： Moore's Law trumped by Wright's Law，by R. Colin Johnson)

註：有關這些定律的介紹可參考：Wright's Law Edges Out Moore's Law in Predicting Technology Development

資料來源:MIT