Ricursive Intelligence’ın kurucuları Anna Goldie ve Azalia Mirhoseini, daha verimli yapay zeka yonga tasarımının hesaplama krizinin çözülmesine yardımcı olabileceğine inanıyor.
Kurucular Çarşamba günü TechCrunch Disrupt etkinliğinde sahneye çıkarak, çip tasarım sürecini otomatikleştirmek ve hızlandırmak amacıyla, çip tasarlayabilen, her yinelemeden ders çıkarabilen ve sonraki tasarımları iyileştirebilen bir yapay zeka geliştirdiklerini ayrıntılı olarak anlattılar. Goldie sahnede, “Önümüzdeki beş yıl içinde hesaplama talebinin en az 10.000 kat artacağına dair bir görüş var ve bu tahmin potansiyel olarak biraz ihtiyatlı bile sayılabilir,” dedi. “Bu yüzden 10.000 kat daha fazla veri merkezi inşa etmek istemiyoruz. Daha verimli yongalar üreterek, bu veri merkezlerindeki bant genişliğini daha verimli kullanarak, yonga plakalarını ve üretim tesislerini daha verimli kullanarak yardımcı olmamız gerektiğini düşünüyoruz; çünkü [veri merkezlerini] uzaya falan kurarsak bile, bilemiyorum, artık güneşi göremeyeceksiniz.”
Bazıları yapay zekanın kendi yongalarını tasarlaması düşüncesinden korkabilir, ancak Goldie, yonga tasarımını yapay zekaya bırakmanın, insanların uygulama geliştirmeye ve bilgi işlemle başarabileceklerini genişletebilecek yeni olasılıkları keşfetmeye odaklanmalarına olanak tanıyacağını savunuyor.
“Bence her şeyin değişim yönü şu: İnsanlar harika fikirlerini ve yaratıcı düşüncelerini ortaya koyuyor, uygulamaya geçirme işi ise yapay zeka tarafından üstleniliyor,” dedi Goldie. “Ve bu, yonga tasarımında, yazılım geliştirmede ve diğer alanlarda da oluyor. Recursive de yonga tasarımı için bunu yapıyor.”
Kurucular, yapay zekanın geleneksel çip tasarım yöntemlerine meydan okuduğunu ve geleneksel düzenlerden daha iyi performans gösterebilen alışılmadık düzenler keşfettiğini söylüyor. Örneğin, kurucuların daha önce geliştirdiği AlphaChip adlı yapay zeka sistemi, çip bileşenlerinin dairesel, “çörek şeklindeki” bir düzenini ortaya çıkardı; bu düzen başlangıçta mühendisleri şaşırtsa da sonuçta başarılı olduğu kanıtlandı.
Kurucular, yongaları düzinelerce küçük bloğa bölme şeklindeki geleneksel yaklaşımı izlemek yerine, yongaların tamamını optimize ettiklerini açıkladılar. Bu yaklaşım, yapay zekanın dalga benzeri tasarımlar da dahil olmak üzere karmaşık desenler oluşturmasına olanak tanıyor; ikili, bu konuda gelecekte daha fazla bilgi paylaşmayı planladıklarını belirtti.
Kurucular ayrıca, yapay zeka tarafından tasarlanan yongaların, daha önce mümkün olamayabilecek her türlü yonganın üretilmesini mümkün kılacağını savundu.
Goldie, “Yeni bir yongayı tasarlamak altı ay, bir yıl ya da iki yıl sürüyorsa, tasarladığınız yongalar konusunda gerçekten son derece seçici olmanız gerekir,” dedi. “Ancak bir yongayı bir hafta gibi bir sürede tasarlayabiliyorsanız ve ardından üretime geçebiliyorsanız, uzay, AR, VR ve biyolojik bilgi işlem gibi her türlü farklı uygulama türü için özel yongalar tasarlayabilirsiniz; bunu yapmak finansal açıdan mantıklıdır ve enerji verimliliğimizi artırabiliriz.”
Makalelerimizdeki bağlantılar üzerinden satın alma işlemi gerçekleştirdiğinizde, küçük bir komisyon kazanabiliriz. Bu durum, editoryal bağımsızlığımızı etkilemez.
