英国《自然》杂志9日发表一项人工智能突破性成就，美国科学家团队报告机器学习工具已可以极大地加速计算机芯片设计。研究显示，该方法能给出可行的芯片设计，且芯片性能不亚于人类工程师的设计，而整个设计过程只要几个小时，而不是几个月，这为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。
计算机芯片是一种小型电子电路，又称集成电路，是大多数电子设备，特别是计算机的基本部件之一。计算机芯片很小，由半导体制成，通常由硅构成，在它上面嵌入了包括晶体管在内的一些微小元件，用来传输电子数据信号，由于体积小、成本低，在20世纪后半叶开始流行起来，高性能和易于生产。
不同元件在计算机芯片上的布局，是决定芯片整体性能的关键。设计计算机芯片的物理布局既复杂又耗时，难度非常大，需要专业人类设计工程师付出大量工作。而尽管已为此进行多年的尝试，芯片布局规划一直都无法实现自动化，需要设计工程师们花费数月的努力才能生产可供规模制造的布局。
研究团队将芯片布局规划设计成一个强化学习问题，并开发了一种能给出可行芯片设计的神经网络。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”，“获胜结果”则是根据一系列评估指标评出的最优性能。
研究人员指出，这种方法能在6小时内设计出与人类专家不相上下或是更好的可行芯片布局，有望为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。
计算机芯片是大多数电子设备的基本组成部分之一。
计算机芯片有几种基本分类，包括模拟芯片、模拟芯片、计算机芯片、计算机芯片、计算机芯片、计算机芯片和计算机芯片，数字和混合信号种类。这些不同分类的计算机芯片决定了它们如何传输信号和处理功率它们的尺寸和效率也取决于它们的分类，而数字计算机芯片是最小、功能最强大、应用最广泛的芯片，以1和0的组合形式传输数据信号。
今天，大规模集成芯片实际上可以包含数百万个晶体管，这就是为什么计算机变得比以往任何时候都更小、更强大。不仅如此，计算机芯片几乎应用于每一个电子应用中，包括家用电器、手机，交通和现代生活的方方面面。有人认为，计算机芯片的发明是人类历重要的事件之一。计算机芯片的未来将包括更小、更快、甚至更强大的集成电路，能够做出惊人的事来，即使按照今天的标准，罗伯特诺伊斯是现代计算机芯片的最早开发者之一。
在不到6小时的时间里，一个深度学习强化方法，可以自动生成芯片设计的所有关键指标，包括功耗、性能和芯片面积，且给出的布局图都优于或可与人类设计的芯片布局图相比肩。这无疑是人工智能助力人类实现更好、更快、更强目标的范例。有意思的是，这个人工智能现在又被拿去设计下一代人工智能，这让我们看到一种共生关系——更强大的人工智能设计硬件，正在推动人工智能的进步。
资料来源：科技日报