2016年，AlphaGO以人工智能的身份，第一次實現(xiàn)了對人類的反超。

　　現(xiàn)在，人們甚至可以通過人工智能設(shè)計出復(fù)雜芯片，從而進一步訓(xùn)練和生成更為強大的人工智能。

　　本周三，谷歌在《自然》雜志發(fā)表的一篇論文表示，其開發(fā)AI已經(jīng)可以比人類更快地設(shè)計芯片。

　　根據(jù)論文中的描述，同樣一款TPU(張量處理單元,專門用于加速機器學(xué)習(xí)的集成電路)芯片，人類需要幾個月時間才能將其設(shè)計出來，該AI僅需不到6小時的時間就能完成。

　　論文稱，基于一種深度強化學(xué)習(xí)算法，該AI具備了泛化能力的芯片設(shè)計方法。

　　一般來說，計算芯片的使用面積僅有數(shù)十至數(shù)百平方毫米。而在這樣微小有限的空間內(nèi)，需要容納數(shù)千個組件，包括內(nèi)存、算數(shù)邏輯單元、以及將這些元件連接在一起的，長達數(shù)公里的納米電路。

　　在芯片設(shè)計過程中，最具挑戰(zhàn)之一的是“芯片平面規(guī)劃”。這涉及確定放置這些組件的最佳位置，就像建筑師設(shè)計建筑物的內(nèi)部空間以容納所有必需的固定裝置和配件一樣leyucom樂魚官網(wǎng)。

　　人類通常以整齊的線條布置組件，這意味著需要耗費更多時間。

　　而在谷歌的研究人員使用了10,000 個芯片平面圖來訓(xùn)練該AI后。它可以使用優(yōu)于人類設(shè)計方案的，更為分散的方法來設(shè)計其芯片。

　　論文稱這一新的芯片設(shè)計模式，可能對半導(dǎo)體行業(yè)產(chǎn)生“重大且深遠的影響”。

　　這項AI設(shè)計方法已用于設(shè)計下一代谷歌 TPU，有望為今后的每一代計算機芯片節(jié)省數(shù)千小時的人力。

　　該計劃由目前領(lǐng)導(dǎo)Google Research的ML for Systems團隊的兩位負責人——Azalia Mirhoseini 和 Anna Goldie 領(lǐng)導(dǎo)。

　　1945年，馮·諾伊曼發(fā)表了里程碑式的，奠定了現(xiàn)代經(jīng)典二進制計算機結(jié)構(gòu)體系的“101頁”報告。而這，距今僅僅76年。

　　不到百年的時間里，計算機的發(fā)展突飛猛進，由最早需要以噸為計量單位的龐然大物，逐步演化為拿在我們手上的智能手機。leyu·樂魚

　　沒人能夠肯定摩爾定律的極限在哪里。這既可以說是人工智能的勝利，也可以說是人類的勝利。

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