英国《天然》杂志9日宣布一项人工智能突破性成果，美国科学家团队陈述机器学习东西已能够极大地加快计算机芯片规划。研讨显现，该办法能给出可行的芯片规划，且芯片功能不亚于人类工程师的规划，而整个规划进程只需几个小时，而不是几个月，这为往后的每一代计算机芯片规划节约数千小时的人力。这种办法现已被谷歌用来规划下一代人工智能计算机体系。

　　不同元件在计算机芯片上的布局，是决议芯片全体功能的要害。规划计算机芯片的物理布局既杂乱又耗时，难度非常大，需求专业人类规划工程师支付很多作业。而虽然已为此进行多年的测验，芯片布局规划一直都无法完成主动化，需求规划工程师们花费数月的尽力才干出产可供规划制作的布局。

　　在坐落美国加州的谷歌研讨院内，人工智能专家阿泽利亚·米尔侯赛尼、安娜·戈迪耶及其搭档最新的研讨标明，机器学习东西现已能够用来加快这一名为“布局规划”的流程。

　　研讨团队将芯片布局规划规划成一个强化学习问题，并开发了一种能给出可行芯片规划的神经网络。他们训练了一个强化学习智能体，让这个智能体把布局规划看作一种棋盘游戏：元件是“棋子”，放置元件的画布是“棋盘”，“取胜成果”则是依据一系列评价方针评出的最优功能（评价根据一个包含1万例芯片布局的参阅数据集）。

　　研讨人员指出，这种办法能在6小时内规划出与人类专家平起平坐或是更好的可行芯片布局，有望为往后的每一代计算机芯片规划节约数千小时的人力。

　　美国加州大学圣迭戈分校科学家安德鲁·康在一篇一起宣布的新闻与观念文章中写道，“开宣布比当时办法更好、更快、更省钱的主动化芯片规划办法，有助于连续芯片技能的‘摩尔定律’”。这儿的摩尔定律，是指每块芯片的元件数量大约每两年会翻一番。

　　安德鲁·康一起表明，在这一研讨中，团队展现的布局规划计划现已被用来规划谷歌的下一代AI处理器，这也显现出其规划质量可用于大规划出产。

　　在不到6小时的时间里，一个深度学习强化办法，能够主动生成芯片规划的一切要害方针，包含功耗、功能和芯片面积，且给出的布局图都优于或可与人类规划的芯片布局图相比肩。这无疑是人工智能助力人类完成更好、更快、更强方针的典范。有意思的是，这个人工智能现在又被拿去规划下一代人工智能，这让我们看到一种共生联系——更强壮的人工智能规划硬件，正在推进人工智能的前进。