Искусственный интеллект Google может разрабатывать чипы быстрее и лучше, чем люди

У каждой проблемы есть две стороны, и развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) не является исключением. С одной стороны, люди воодушевлены достижениями и вкладом ИИ во все аспекты жизни. Но с другой стороны, многие люди «боятся» перспективы того, что ИИ сможет превзойти и «украсть» рабочие места у людей во многих различных областях.

Google только что сделал это беспокойство еще более обоснованным, когда опубликовал заявление, в котором говорится, что система искусственного интеллекта, которую компания может исследовать и разрабатывать самостоятельно, теперь обладает способностью проектировать чипы быстрее и эффективнее, чем люди.

В частности, согласно результатам исследования, опубликованным в научном журнале Nature, Google Brain — исследовательская группа Google по глубокому обучению и искусственному интеллекту — объявила об успешной разработке новой системы обучения с подкреплением, которая может выполнять полное планирование помещения с помощью самого микропроцессора. быстрее и лучше, чем человек.

С помощью сложной архитектуры нейронной сети, основанной на краевых графах, модель искусственного интеллекта Google Brain может проектировать планы этажей всего за долю времени, которое требуется людям. На изображении ниже показаны две конструкции макроблоков памяти. Левый был создан человеком, а правый — искусственным интеллектом всего за несколько часов — намного меньше, чем у человека, и в нем также больше макроблоков.

План этажа — это, по сути, диаграмма, показывающая, как различные функциональные блоки расположены внутри процессора для создания конструкции, обеспечивающей максимальную эффективность. Ниже приведены два примера изображений того, как должен выглядеть план этажа. Модель слева проще, а конструкция справа немного сложнее и содержит больше деталей.

Интересно, что Google планирует использовать эту технологию для создания собственных ускорителей искусственного интеллекта, называемых тензорными процессорами (TPU). Если они эффективны, они также будут применимы ко всем процессам производства чипов в целом, что позволит сэкономить большое количество времени, сохраняя при этом качество.