AI智能兴起被大众所熟习,莫过于几年前那两轮人工智能和人类在围棋上的大战。
在那两场大战中,人类顶尖的围棋高手,韩国围棋九段棋手李世石、中国围棋九段棋手柯洁分别与人工智能围棋程序“阿尔法围棋”(AlphaGo)对战,而且都大败给阿尔法狗。
围棋,一贯被誉为人类发明智商类游戏最繁芜的棋类,而在这个领域中,人类已经落败与人工智能。

根据谷歌方面的公布,由一个工程师团队设计一款全新的谷歌Tensor 处理器(TPU)布局,大概须要一个团队几周的韶光。
而在实验中经由演习的AI只用了不到24个小时,就可以设计出来,更让人震荡的是,AI设计的处理器在性能、表现和体积上也全面超过人工设计的产品。
用一句人类的话来说,AI已经可以给自己设计大脑。

用AI来设计AI芯片,最初是由于谷歌设打算法的速率要远高于芯片设计的韶光,比如某些神经网络架构已经出来了,但是匹配的硬件加速器还是两年前的, 这样使得前辈的算法只能在比较“掉队”的硬件上运行,因此它的运行状况就不会空想。
要办理这个问题,谷歌终极给出的方案便是“让AI设计AI芯片”,这样芯片的设计韶光就会大为缩短。
“如果缩短设计周期,我们可以缩小这一块的差距。
”Google的高等研究科学家Azalia Mirhoseini如是说。

芯片设计中,个中繁芜且最耗时的部分,便是放置。
由于它涉及放置逻辑和内存块或这些块的群集(称为宏),从而使功率和性能得到最大化,并且使得芯片面积最小,人类团队每每要花上几个星期乃至更多的韶光在上面。
但是Mirhoseini和高等软件工程师Anna Goldie提出了一个神经网络,经由对芯片设计进行了足够永劫光的研究之后,它可以在不到24小时的韶光内为Google TPU芯片完成设计,在功耗,性能和形状方面都超过了人类专家数周的设计事情。

逆天了谷歌AI竟然可以自立设计芯片机械人有意识还远吗

当然,这个AI利用的并不是人们熟知的机器深度学习方法,而是一种新型的深度强化学习技能(Deep Reinforcement learning )。
这种技能不须要让AI学习数量巨大的样本,而是让AI根据环境边做边学,并根据结果是否成功给予AI反馈,AI会再根据反馈来进行调度,在围棋大战中一举成名的阿尔法狗便是利用这种学习技能。
这种学习方法难度很大,不像一样平常机器的深度学习,反而更像人类的学习办法。

还记得2017年,facebook在演习AI机器人自主谈天时候,让机器拥有更多自主决定权时候,屏幕上涌现了人类看不懂的措辞,但是两个机器人却为此聊得热火朝天。
当时就让很多人感到惶恐,乃至还认为了AI产生意识,可能会对人类不利的传言。
虽然后来研究职员创造,是由于在为系统设置勉励条件时,虽然见告了它们“请用英文”,但忘了见告它们:“请用英文语法”而导致的偏离,算是一个bug吧。
但是这些并没有彻底打消人类的担忧。

虽然说谷歌目前让AI设计AI芯片,目的是想让AI替代人类更多繁杂的事情,但是这种演习强度越来越大,而且逻辑性、关联性越来越强,纵然是普通人类学习起来都费力。
AI的能力越来越强大,自主决定权越来越强,是否会导致产生自我意识,目前还真不好说。
纵然AI不产生意识,但是随着它能力越来越强大,掌握的东西越来越多,如果它内部哪天故意无意的天生了一个指令,它或许就会动用统统它能动用的资源去实现它,那怕付出多大代价。

人类是大自然一步步筛选、演习出来的,AI智能也不是一步就登天。
人类用来几千年登顶生物链,AI智能或许只要几十年。

是不是想想都恐怖的,毕竟所谓的“意识”,并不一定便是我们人类认为的意识。
机器有了逻辑性、关联性,还有了决定权,特殊是我们还不断的演习它的自主能力,或许哪一天机器就出来了它的“意识”。
一个与人类三不雅观都不同的“生命”,有着比人类不一个级别的运算速率、精度、影象容量、瞬间可掌握力量,对“掉队”的人类是福是祸,现在下结论,或许还为时过早。