Компания Google DeepMind заявляет, что ее искусственный интеллект помог разработать чипы, которые уже используются в центрах обработки данных и даже смартфонах. Однако некоторые эксперты по проектированию чипов скептически относятся к утверждениям компании о том, что такой ИИ может планировать новые компоновки чипов лучше, чем люди.
Метод AlphaChip, разработанный Google DeepMind, по словам исследователей компании Анны Голди и Азалии Мирхосейни, может создавать «сверхчеловеческие компоновки чипов» за считанные часы, в отличие от недель или месяцев работы человека. Этот подход использует обучение с подкреплением для определения взаимосвязей между компонентами чипа и получает вознаграждение на основе качества итоговой компоновки.
Однако независимые исследователи утверждают, что компания еще не доказала, что такой ИИ может превзойти экспертов-людей или коммерческие программные инструменты в проектировании чипов. Они хотят увидеть результаты работы AlphaChip на общедоступных тестах с использованием современных схем.
Google DeepMind заявляет, что AlphaChip помог разработать три поколения тензорных процессоров Google (TPU) — специализированных чипов, используемых для обучения и запуска генеративных моделей ИИ. Компания также утверждает, что разработанные с помощью ИИ чипы работают лучше, чем созданные экспертами-людьми.
Однако код, опубликованный Google, не поддерживает распространенные отраслевые форматы данных чипов, что указывает на то, что метод ИИ в настоящее время больше подходит для собственных чипов Google.
Эксперты критикуют спорные заявления о превосходстве AlphaChip над неназванными экспертами-людьми, называя такие сравнения субъективными и невоспроизводимыми. Они также отмечают, что в 2023 году независимый эксперт, рецензировавший статью Google, отозвал свою хвалебную статью в Nature.
Некоторые исследователи считают, что обучение с подкреплением отстает от современных методов проектирования чипов и не является перспективным направлением исследований в этой области.
