现在，人们乃至可以通过人工智能设计出繁芜芯片，从而进一步演习和天生更为强大的人工智能。
本周三，谷歌在《自然》杂志揭橥的一篇论文表示，其开拓AI已经可以比人类更快地设计芯片。
根据论文中的描述，同样一款TPU(张量处理单元,专门用于加速机器学习的集成电路)芯片，人类须要几个月韶光才能将其设计出来，该AI仅需不到6小时的韶光就能完成。
论文称，基于一种深度强化学习算法，该AI具备了泛化能力的芯片设计方法。
一样平常来说，打算芯片的利用面积仅有数十至数百平方毫米。而在这样眇小有限的空间内，须要容纳数千个组件，包括内存、算数逻辑单元、以及将这些元件连接在一起的，长达数公里的纳米电路。
在芯片设计过程中，最具寻衅之一的是“芯片平面方案”。这涉及确定放置这些组件的最佳位置，就像建筑师设计建筑物的内部空间以容纳所有必需的固定装置和配件一样。
人类常日以整洁的线条支配组件，这意味着须要耗费更多韶光。
而在谷歌的研究职员利用了10,000 个芯片平面图来演习该AI后。它可以利用优于人类设计方案的，更为分散的方法来设计其芯片。
论文称这一新的芯片设计模式，可能对半导体行业产生“重大且深远的影响”。
这项AI设计方法已用于设计下一代谷歌 TPU，有望为今后的每一代打算机芯片节省数千小时的人力。
该操持由目前领导Google Research的ML for Systems团队的两位卖力人——Azalia Mirhoseini 和 Anna Goldie 领导。
1945年，冯·诺伊曼揭橥了里程碑式的，奠定了当代经典二进制打算机构造体系的“101页”报告。而这，距今仅仅76年。
不到百年的韶光里，打算机的发展突飞年夜进，由最早须要以吨为计量单位的庞然大物，逐步蜕变为拿在我们手上的智好手机。
没人能够肯定摩尔定律的极限在哪里。这既可以说是人工智能的胜利，也可以说是人类的胜利。
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