Chaque problème a deux faces, et le développement de la technologie de l’intelligence artificielle (IA) ne fait pas exception. D’une part, les gens sont enthousiasmés par les réalisations et les contributions de l’IA dans tous les aspects de la vie. Mais d’un autre côté, beaucoup de gens ont « peur » de la perspective que l’IA puisse surpasser et « voler » des emplois aux humains dans de nombreux domaines différents.
Google vient de rendre cette inquiétude encore plus valable en publiant une déclaration affirmant que le système d'IA que l'entreprise peut rechercher et développer elle-même possède désormais la capacité de concevoir des puces plus rapidement et plus efficacement que les humains.
Plus précisément, selon les résultats d'une recherche publiée dans la revue scientifique Nature, Google Brain - l'équipe de recherche sur l'apprentissage profond et l'IA de Google - a annoncé le développement réussi d'un nouveau système d'apprentissage par renforcement, capable d'effectuer une conception complète de planification d'étage par le microprocesseur lui-même. plus rapide et meilleur qu'un humain.
Grâce à une architecture de réseau neuronal complexe basée sur des graphiques de bord, le modèle d'IA de Google Brain peut concevoir des plans d'étage en une fraction seulement du temps nécessaire aux humains. L'image ci-dessous montre deux conceptions de blocs de macro de mémoire. Celui de gauche a été créé par un humain et celui de droite a été créé par l'IA en quelques heures seulement - bien moins qu'un humain et il comporte également un nombre plus élevé de macroblocs.
Un plan d'étage est essentiellement un diagramme qui montre comment les différents blocs fonctionnels sont disposés au sein d'un processeur pour créer une conception pour une efficacité maximale. Vous trouverez ci-dessous deux exemples d’images de ce à quoi devrait ressembler un plan d’étage. Le modèle de gauche est plus simple, tandis que le design de droite est un peu plus complexe avec plus de détails.
Il est intéressant de noter que Google prévoit d'utiliser cette technologie pour créer ses propres accélérateurs d'IA, appelés Tensor Processing Units (TPU). S’ils sont efficaces, ils seront également applicables à tous les processus de fabrication de puces en général, avec la possibilité de gagner beaucoup de temps tout en garantissant la qualité.
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