研究發現：對話人工智慧模型有助於微處理晶片的建立
2023 年 6 月 6 日 — 根據紐約大學工程學院的一項研究，使用人工智慧模型進行對話可以幫助建立微處理晶片。這一成果開創了使用對話式介面進行晶片開發的先河，並有望加速晶片的開發流程，讓沒有專業技術技能的人也能設計晶片。
研究方法和成果
該研究使用了一種名為 ChatGPT-4 的大型語言模型（LLM），該模型能夠理解並生成類似人類文字的文字，用於硬體工程師之間的標準英語對話。兩名硬體工程師與 ChatGPT-4 進行了對話，開發了一種新型微處理器架構的設計。研究人員將這些設計送去製造，使用一種名為 tapeout 的程式將基準和處理器條件放入 Skywater130nm 接駁器中進行制造。
通常，任何型號的硬體（包括微處理器晶片）的開發起始於用自然語言描述硬體應當完成的功能，隨後特訓的工程師將該描述轉化為硬體描述語言（HDL），其中 Verilog 就是一個例子，以建立實際電路元素，從而實現硬體的功能。
本研究中的 LLM 透過來回對話，能夠產生可用的 Verilog。研究人員進行了八個硬體設計案例的 LLM 測試，特別是為功能和取證目的生成 Verilog 程式碼，然後進行了深入的微處理晶片製造研究。研究人員表示如果在現實世界中實施、使用 LLM 對話進行晶片製造，可以減少 HDL 轉換過程中的人為錯誤，有助於提高生產率，縮短設計時間和上市時間，並促進更有創意的設計。此外他們開發的程式也可以消除晶片設計師對 HDL 流利的需求，而這種技能在求職者中相對較為稀缺，成為許多人進入這一領域的一個重要障礙。
意義和啟示
該研究表明，人工智慧模型可以幫助硬體製造，特別是當它在對話式介面中使用時，便於更好地完善設計，從而更快速地產生工作程式碼。從哲學角度來看，這種研究與人類意識和創造的深入研究有著顯著的聯動。就像人造智慧正在學習模仿人類的語言和創造力一樣，這一領域的研究肯定將有助於深入探討人類智慧和創造的本質。
從技術角度來看，這種使用人工智慧模型進行晶片製造的方法，不僅有助於減少缺少專業技術技能的工程師在製造過程中的缺陷，還可以提高生產力並促進設計創意。此外隨著美國聯邦政府在 2022 年簽署 CHIPS 法案，其旨在提高半導體晶片的國內研發和製造能力。美國當前僅佔全球半導體產能的約 12%， COVID 大流行期間的晶片短缺阻礙了新汽車和其他依賴於晶片的裝置的供應。本研究結果為美國在半導體晶片方面的製造能力提供了一個實用工具。
建議和總結
隨著科技的不斷發展，人工智慧模型在各個領域的應用越來越廣泛。然而如何保證人工智慧系統的安全性和穩定性以及如何解決與人工智慧系統相關的倫理和社會問題，都是亟待解決的問題。因此各個行業必須加固監管和法律法規的制定，以確保人工智慧系統的應用和發展能夠合理、穩定和可持續。
總而言之，人工智慧模型的開發與進步可以幫助人類更好地瞭解自身意識和創造力的本質，並為不同行業的發展提供新的可能性。然而我們也必須意識到，使用人工智慧模型進行晶片設計等操作，也需要有完整、安全和可靠的系統支援和監管機制。
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