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 芯片 ( 張量處理單元 , 專門用于加速機器學(xué)習(xí)的集成電路 ) ，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。

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。

國外媒體報道稱，谷歌的研究人員發(fā)現(xiàn)，人工智能(AI)設(shè)計計算機芯片的效率可能比人類工程師更高。

在設(shè)計計算機芯片時，一個更費力但也非常重要的任務(wù)是在所謂的芯片平面圖中放置零部件。所有物理部件的放置會產(chǎn)生巨大的影響，影響功耗、性能和芯片面積，需要人類設(shè)計師花費數(shù)月時間來完成。

然而，本周，谷歌的一個團隊報告了一種新的機器學(xué)習(xí)算法，這種算法可以在很短的時間內(nèi)完成這項工作。

據(jù)外媒報道，谷歌正在使用機器學(xué)習(xí)來幫助設(shè)計下一代機器學(xué)習(xí)芯片，但完成速度要比人類快得多。該公司表示，人工智能可以在不到6小時的時間內(nèi)完成人工需要數(shù)月時間才能完成的工作。

在設(shè)計計算機芯片時，一個更費力但也非常重要的任務(wù)是在所謂的芯片平面圖中放置零部件。所有物理部件的放置會產(chǎn)生巨大的影響，影響功耗、性能和芯片面積，需要人類設(shè)計師花費數(shù)月時間來完成。

讓機器設(shè)計和制造其他機器是災(zāi)難的根源。至少，所有的科幻電影都這樣告訴我們。計算機將發(fā)展到對人類構(gòu)成威脅的地步。這不會突然發(fā)生，而是經(jīng)過幾年的時間，到了人工智能變得有意識并對創(chuàng)造它的物種產(chǎn)生敵意的程度。

我們還沒有完全達到智能機器可以建立更復(fù)雜的版本的情況，但谷歌已經(jīng)在使用人工智能來設(shè)計更好的人工智能芯片。這是一項成就，已被記錄在一篇研究論文中，它清楚地表明，人工智能可以改進自己的設(shè)計。

谷歌工程師表示，算法設(shè)計的芯片質(zhì)量和人工設(shè)計“相當”甚至“還要更好”，但完成速度要快得多。谷歌表示，人工智能可以在不到6小時的時間內(nèi)完成人工需要數(shù)月時間完成的芯片設(shè)計工作。

如何讓芯片設(shè)計更加高效一直是芯片設(shè)計工程師致力研究的命題。上世紀80年代，電子設(shè)計自動化(EDA)的誕生就是一個成功案例，開發(fā)人員利用計算機輔助設(shè)計軟件(CAD)，完成超大規(guī)模集成電路的功能設(shè)計、綜合、驗證、物理設(shè)計等復(fù)雜流程，以取代之前的人力手工設(shè)計。

在芯片布局規(guī)劃方面，需要在幾十到數(shù)百平方毫米的微芯片上，布局內(nèi)存、邏輯系統(tǒng)以及計算單元等幾十個模塊，在嚴格的約束條件下用細導(dǎo)線將各個模塊起來，同時實現(xiàn)更加優(yōu)化的性能。經(jīng)過50多年的研究，科學(xué)家們提出過基于區(qū)分的方法、隨機/爬山方法以及解析解算器三大類方法，但最終都無法達到或超越人類工程師的布局水平，以至于芯片布局規(guī)劃到目前為止依然未實現(xiàn)自動化，依賴人類工程師手工迭代數(shù)月完成。

具體而言，當下在進行芯片布局規(guī)劃時，人類工程師需要使用工商業(yè)EDA工具迭代數(shù)月，將芯片網(wǎng)表的寄存器傳輸級(RTL)描述作為輸入，在芯片畫布上手動放置并等待72小時，讓EDA工具評估若干模塊的放置是否處于最佳位置。

換句話說，人工智能正在幫助推動人工智能技術(shù)的進步。

此項研究成果現(xiàn)在正被谷歌用于商業(yè)用途。但這遠不是人工智能輔助芯片設(shè)計的唯一應(yīng)用。谷歌還在“架構(gòu)探索”等芯片設(shè)計過程的其他部分使用人工智能，而英偉達等競爭對手也在研究其他方法來加快芯片研發(fā)工作流程。用人工智能設(shè)計人工智能芯片的良性循環(huán)似乎才剛剛開始。