Jedes Problem hat zwei Seiten, und die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) bildet da keine Ausnahme. Einerseits sind die Menschen von den Errungenschaften und Beiträgen der KI in allen Lebensbereichen begeistert. Andererseits haben viele Menschen „Angst“ vor der Aussicht, dass KI in vielen Bereichen menschliche Arbeitsplätze überholen und „wegnehmen“ könnte.
Google hat diese Bedenken gerade erst verstärkt, als das Unternehmen bekannt gab, dass sein KI-System für die interne Forschung und Entwicklung nun in der Lage sei, Chips schneller und effizienter zu entwerfen als Menschen.
Konkret heißt es in den im Wissenschaftsjournal Nature veröffentlichten Forschungsergebnissen: Google Brain – das Deep-Learning- und KI-Forschungsteam von Google – hat die erfolgreiche Entwicklung eines neuen Reinforcement-Learning-Systems bekannt gegeben, das den Floorplanning-Entwurf eines Mikroprozessors vollständig selbstständig und viel schneller und besser als der Mensch durchführen kann.
Mithilfe einer Convolutional-Neural-Network-Architektur, die auf Kantengraphen basiert, kann das KI-Modell von Google Brain Grundrisse in einem Bruchteil der Zeit entwerfen, die ein Mensch dafür benötigt. Das Bild unten zeigt zwei Memory-Makroblock-Designs. Das linke wurde von einem Menschen erstellt, das rechte von der KI in nur wenigen Stunden – deutlich weniger als beim Menschen, und es verfügt zudem über eine höhere Anzahl an Makroblöcken.
Ein Grundriss ist im Wesentlichen ein Diagramm, das die Anordnung der verschiedenen Funktionsblöcke in einem Prozessor zeigt, um ein möglichst effizientes Design zu gewährleisten. Unten sehen Sie zwei Beispielbilder, wie ein Grundriss aussehen könnte. Das linke ist einfacher, das rechte etwas komplexer und detaillierter.
Interessanterweise plant Google, diese Technologie zum Bau eigener KI-Beschleuniger, sogenannter Tensor Processing Units (TPUs), zu nutzen. Sollten sie sich als effektiv erweisen, könnten sie auch generell in allen Chipherstellungsprozessen eingesetzt werden, was potenziell enorme Zeitersparnisse bei gleichzeitiger Qualitätssicherung ermöglichen würde.
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