Ingenieros versus Inteligencia Artificial en el diseño de chips

Recientemente Google dio a conocer cómo su plataforma de inteligencia artificial podría diseñar chips de computadora mejor que los ingenieros humanos. ¿Nos acercamos a la singularidad?

Cuando en 1957 el físico John von Neumann usó por primera vez el término singularidad tecnológica abrió un camino que muchos científicos han intentado transitar. 

Actualmente se entiende por singularidad tecnológica un punto de avance tecnológico tan grande que crea un antes y un después de nuestra especie. Se le vincula fuertemente con la inteligencia artificial (AI) y cómo esta superará a la de sus creadores.

Ahora, los anuncios recientes del Google “Brain Team” sobre el uso de inteligencia artificial en el diseño de chips permitiendo producir prototipos en horas en lugar de semanas o meses nos recuerdan este concepto de singularidad.

Pero las máquinas no aprendieron desde cero y el secreto de estas nuevas técnicas de diseño de chips de computadoras se basan en una técnica conocida como “Reinforcement learning”.

Cuando las máquinas aprenden

Reinforcement learning o aprendizaje reforzado es un concepto de machine learning en el cual las inteligencias artificiales aprenden experimentando, tal como los humanos, a través de ensayo y error. 

A través de esta técnica las computadoras han logrado hitos como el proyecto AlphaGo, de Google, en el que una AI logró aprender el juego ancestral Go y vencer al campeón mundial Lee Se-Dol en 2016.

Por cierto, el Go es infinitamente más complicado que el ajedrez.

Por supuesto, Google no está solo en este campo y otras empresas como Nvidia e IBM también están usando el aprendizaje reforzado para el desarrollo de microchips. 

En el caso de Nvidia empezaron originalmente creando herramientas para el desarrollo de chips para videojuegos que luego se fueron expandiendo a otros campos como la robótica.

Por otra parte, IBM es uno de los pioneros en el trabajo de inteligencia artificial. Además, recientemente dio a conocer el desarrollo de chips usando una escala de dos nanómetros (un récord en la industria).

En otras palabras, puede que no estemos aún en el punto de singularidad, y aún estamos lejos de que las computadoras se diseñen a sí mismas, pero los avances de AI, día a día, nos están acercando a ese momento.

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