To, co loni bylo pouhou teorií, se letos stalo neoddiskutovatelnou skutečností. Společnost Google nedávno v časopise Nature oznámila, že její další generace čipu pro umělou inteligenci byla navržena částečně s využitím umělé inteligence.
Zmiňovaná umělá inteligence podle informací uvedených na webu IEEE Spectrum nyní potřebuje méně než šest hodin k vygenerování půdorysů čipů, které se spotřebou energie, výkonem a plochou vyrovnají nebo předčí návrhy vytvořené lidmi. Těm ovšem takový úkol obvykle zabere měsíce práce.
Největší potíž s navrhováním čipu je, že to trvá roky, vesmír algoritmů strojového učení se ovšem vyvíjí mnohem rychleji. Přitom ale požadujeme samozřejmě čip, který je optimalizován pro dnešní umělou inteligenci, ne pro tu fungující před dvěma nebo pěti lety. Google má pro to ideální řešení: nechme umělou inteligenci navrhnout čip pro umělou inteligenci.
„Jsme přesvědčeni, že právě umělá inteligence nám umožní zkrátit cyklus návrhu čipu, čímž vznikne symbiotický vztah mezi hardwarem a umělou inteligencí. Každá ze složek bude přitom pohánět pokrok té druhé,“ definují svůj přístup vývojáři v článku publikovaném na serveru Arxiv.
Vytvořili pro tyto účely neuronovou síť, která se učí provádět časově obzvlášť náročnou část návrhu čipu zvanou rozmísťování. Po dostatečně dlouhém studiu čipů dokáže za méně než 24 hodin vytvořit návrh, který z hlediska výkonu, plochy a spotřeby překoná několikatýdenní úsilí lidských odborníků.
Zajímavostí také je, že v procesu nebylo použito typické hluboké učení, ale jeho varianta, tzv. posilované učení. Umělá inteligence při něm netrénuje na velkém souboru označených dat. Místo toho se učí praxí a při úspěchu upravuje parametry své sítě podle definovaného signálu odměny.
Tou v tomto případě bylo zástupné měřítko kombinace snížení spotřeby, zlepšení výkonu a zmenšení plochy. Výsledkem je, že rozmisťovací robot se ve své práci zlepšuje s tím, čím více návrhů provede.
Autor: Petr Pláteník
