3月28日 消息:此前，一篇由谷歌主導(dǎo)并發(fā)表在《自然》雜志上的研究論文，聲稱機器學(xué)習(xí)軟件可以比人類更快地設(shè)計出更好的芯片，不過在一項新的研究對其結(jié)果提出質(zhì)疑后，該論文受到了質(zhì)疑。

2021年6月，谷歌因開發(fā)基于強化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)受到很大的關(guān)注，該系統(tǒng)能夠自動生成優(yōu)化的微芯片平面圖。這些計劃決定了芯片內(nèi)電子電路塊的排列:CPU和GPU內(nèi)核、內(nèi)存和外圍控制器等實際上位于物理硅芯片上。

谷歌表示，它正在使用這款人工智能軟件設(shè)計其自主研發(fā)的TPU芯片，以加速人工智能工作負(fù)載:其正在利用機器學(xué)習(xí)使其其他機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)運行得更快。這項研究得到了電子設(shè)計自動化社區(qū)的關(guān)注，他們已經(jīng)開始將機器學(xué)習(xí)算法整合到他們的軟件套件中。

如今，谷歌聲稱的比人類更好的模型受到了加州大學(xué)圣地亞哥分校（UCSD）的一個團隊的挑戰(zhàn)。在計算機科學(xué)與工程教授安德魯·康格(Andrew kang)的帶領(lǐng)下，該團隊花了幾個月的時間對谷歌之前的論文進(jìn)行了驗證。這所大學(xué)的學(xué)者最終發(fā)現(xiàn)，他們自己創(chuàng)造的原始谷歌代碼進(jìn)行電路訓(xùn)練(CT)，結(jié)果實際上比使用傳統(tǒng)工業(yè)方法和工具的人類表現(xiàn)得更差。

是什么導(dǎo)致了這種差異?UCSD團隊了解到谷歌使用了由電子設(shè)計自動化（EDA）套件的主要制造商Synopsys開發(fā)的商業(yè)軟件，創(chuàng)建了芯片邏輯門的啟動安排，然后其強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。谷歌論文確實提到，在模型生成布局后，使用了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的軟件工具和手動調(diào)整，主要是為了確保處理器能按預(yù)期工作，并最終完成制造。谷歌人認(rèn)為，無論平面圖是由機器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)建的，還是由人類使用標(biāo)準(zhǔn)工具創(chuàng)建的，這都是必要的一步，因此其模型值得稱贊，因為優(yōu)化了最終產(chǎn)品。

然而，加州大學(xué)圣地亞哥分校的團隊表示，谷歌論文中并沒有提到預(yù)先使用EDA工具來為模型迭代準(zhǔn)備布局。

對此，谷歌論文的主要作者Azalia Mirhoseini和Anna Goldie反駁表示，UCSD團隊的工作并不是他們方法的準(zhǔn)確實現(xiàn)。他們指出，康格教授的團隊得到的結(jié)果更差，因為他們根本沒有在任何數(shù)據(jù)上預(yù)先訓(xùn)練他們的模型。康格教授的團隊也沒有使用與谷歌相同的計算能力來訓(xùn)練他們的系統(tǒng)，并表示這一步驟可能沒有正確執(zhí)行，從而削弱了模型的性能。

然而，加州大學(xué)圣地亞哥分校的研究小組表示，他們沒有預(yù)先訓(xùn)練他們的模型，因為他們無法訪問谷歌的專有數(shù)據(jù)。然而，他們聲稱，他們的軟件已經(jīng)得到了這家互聯(lián)網(wǎng)巨頭的另外兩名工程師的驗證，這兩名工程師也是《自然》雜志論文的共同作者。

另外，一位被解雇的谷歌人工智能研究人員聲稱，這家互聯(lián)網(wǎng)巨頭的研究論文是在當(dāng)時價值1.2億美元的“一筆潛在的大型云交易”的背景下完成的。