AI rada labākus AI: Startup ar 4 miljardu vērtību maina mikroshēmu ražošanas noteikumus

Iedomājieties, ka jūs būvējat milzīgu, ļoti sarežģītu mehānismu. Katra tā daļa ir kritiski svarīga, bet jūs to saliekat ar rokām, paļaujoties tikai uz pieredzi un minējumiem. Šobrīd apmēram tāda ir situācija ar jaudīgāko mākslīgā intelekta aparatūras – AI mikroshēmu – izstrādi un ražošanu. Taču divu bijušo Google pētnieku dibināts uzņēmums, kas jau pēc dažiem mēnešiem vērtēts 4 miljardos dolāru, sola šo procesu pārveidot no pamatiem. Viņu mērķis? Izmantot pašu mākslāgo intelektu, lai optimizētu un paātrinātu jaudīgāko AI mikroshēmu radīšanu. Tas ir kā izmantot superspējas, lai radītu vēl jaudīgākas superspējas.

Kas ir Recursive Intelligence un kāpēc tas ir tik vērtīgs?

Decembrī dibināto uzņēmumu Recursive Intelligence izveidojuši divi bijušie Google pētnieki, kuri ir dziļi iegrimuši gan mākslīgā intelekta algoritmu, gan aparatūras pasaulē. Fakts, ka uzņēmums jau savos pirmajos mēnešos piesaistījis ievērojamus investīcijas un tiek vērtēts 4 miljardu ASV dolāru apmērā, skaidri parāda, ka rūpniecības līderi redz milzīgu potenciālu viņu idejā. Šī vērtība nav tikai spekulatīva; tā atspoguļo akūtu vajadzību pēc revolūcijas AI aparatūras ražošanas ķēdē. Jo jaudīgāki mēs vēlamies AI modeļus, jo sarežģītākām un dārgākām kļūst mikroshēmas to darbināšanai. Recursive Intelligence sola šo “sarežģītības un izmaksu” sienu nojaukt.

Problēma, kuru viņi risina: AI mikroshēmu radīšana ir pārāk lēna un dārga

Mūsdienu AI mikroshēmas, piemēram, GPU vai specializētie procesori (TPU, NPU), ir neticami sarežģīti. To projektēšana ietver milzīgu skaitu parametru: miljardiem tranzistoru izvietojumu, savienojumu maršrutēšanu, siltuma izkliedi, enerģijas patēriņu un fiziskās ražošanas ierobežojumus. Tradicionāli šis process ir ļoti darbietilpīgs, prasa cilvēku inženieru komandu un var aizņemt gadus. Katra kļūda projektēšanas vai ražošanas posmā var izmaksāt desmitiem miljonu dolāru un novilcināt produktu laišanu tirgū. AI pētniekiem un uzņēmumiem, kas sacenšas par priekšrocībām, šādi aizkavējumi ir nepieņemami.

Kā darbojas Recursive Intelligence “AI, lai radītu AI” pieeja?

Recursive Intelligence būtībā izmanto mākslāgo intelektu kā jaudīgu projektēšanas palīgu. Tā vietā, lai cilvēki manuāli optimizētu katru mikroshēmas slāni, viņu AI sistēma var:

1. Automātiska shēmu optimizācija un ģenerēšana

AI algoritmi var pārbaudīt neskaitāmas shēmu kompozīcijas iespējas daudz ātrāk nekā cilvēks. Tie var atrast optimālākos tranzistoru izkārtojumus, lai maksimāli palielinātu veiktspēju, samazinātu enerģijas patēriņu vai minimizētu izmērus, ņemot vērā simtiem ierobežojumu vienlaikus. Tas ir līdzīgi tam, kā AI uzvar šaha lielmeistarus, pārbaudot vairāk iespēju nekā jebkurš cilvēks spētu.

2. Prognozēšana ražošanas defektiem un ierobežojumiem

Pārejot no digitāla projekta uz fizisku mikroshēmu, ražošanas procesā vienmēr rodas nepilnības. Recursive Intelligence AI var modelēt un prognozēt, kā noteikti projektēšanas lēmumi ietekmēs ražošanas iznākumu. Tas ļauj inženieriem koriģēt dizainu jau digitālajā posmā, izvairoties no dārgiem kļūdām tālākā ceļā.

3. Apvienojot programmatūras un aparatūras dizainu

Vislabākā AI mikroshēma ir tā, kas ir perfekti pielāgota darbināmajiem algoritmiem. Šī startupa pieeja, iespējams, ļaus vienlaikus optimizēt gan aparatūru, gan programmatūru. AI varētu noformēt mikroshēmas arhitektūru, kas ir ideāli piemērota, piemēram, nākamās paaudzes valodu modeļiem, radot nekādu līdzšinēju sinerģiju.

Kādas būs sekas? Nākotne, ko veido rekursīvais AI

Ja Recursive Intelligence vai līdzīgi uzņēmumi gūs panākumus, tas var radīt ķēdes reakciju visā tehnoloģiju nozarē.

Ātrāka inovāciju cikla ātrums

Mikroshēmu izstrādes cikls varētu saīsināties no gadiem uz mēnešiem. Tas nozīmētu, ka jauni, jaudīgāki AI procesori nonāktu tirgū daudz ātrāk, veicinot eksponenciālu progresu mākslīgā intelekta iespējās. Pētnieki ātrāk iegūtu pieeju jaudīgākai aparatūrai.

Pieejamākas un energoefektīvākas AI sistēmas

Optimizējot katru mikrona kvadrātu, AI palīdzēs radīt mikroshēmas, kas darbojas ar mazāku enerģiju, samazinot darbības izmaksas un videi draudzīgākas datu centrus. Ilgtermiņā tas varētu padarīt AI tehnoloģijas pieejamākas mazākiem uzņēmumiem un pat individuāliem izstrādātājiem.

Jauna konkurences lauka veidošanās

Līdz šim mikroshēmu dizaina rīki bijušu dažu lielu uzņēmumu (piemēram, Cadence, Synopsys) domīns. Recursive Intelligence, izmantojot AI, var kļūt par spēcīgu konkurentu, kas pārraksta šīs nozares noteikumus. Tas var mudināt visu nozuri uzņemties lielākus riskus un investēt līdzīgās tehnoloģijās.

Izaicinājumi un ētiskie apsvērumi

Protams, šāda revolucionāra pieeja nes ar sevi arī izaicinājumus. Vai AI, kas projektē AI mikroshēmas, var radīt tik sarežģītas arhitektūras, ka cilvēki vairs tās pilnībā nesapratīs? Kā nodrošināt, ka šīs jaudīgās dizaina sistēmas netiks izmantotas militāriem vai citu kaitīgu mērķu AI attīstībai? Turklāt, automatizējot dizaina procesu, var rasties jautājumi par speciālistu pieprasījumu šajā nozarē. Taču vēsture rāda, ka līdzīgas tehnoloģijas parasti rada jaunas, augstākas kvalifikācijas darbavietas, nevis tikai tos izslēdz.

Recursive Intelligence stāsts vēl tikai sākas, bet tā 4 miljardu vērtība ir skaidrs signāls: nākamais lielais lēciens mākslīgajā intelektā var būt atkarīgs ne tikai no gudrākiem algoritmiem, bet arī no gudrākas, ātrākas un efektīvākas veida, kā šos algoritmus iestrādāt silīcija kristālos. Tas ir rekursīvs cilpas sākums, kur AI paātrina savu pašu evolūciju, un rezultāts var būt tehnoloģiska pārveide, kuras mēs vēl tikai sākam iedomāties.

Avots: https://aibusiness.com/intelligent-automation/startup-optimize-how-ai-chips-are-made