ادعاءات Google حول تخطيط رقاقة الذكاء الاصطناعي الخارق تحت المجهر

تقرير خاص تم التشكيك في ورقة بحثية بقيادة غوغل نُشرت في Nature ، تدعي أن برمجيات التعلم الآلي يمكنها تصميم رقائق أفضل من البشر ، بعد أن عارضت دراسة جديدة نتائجها.

في يونيو 2021 ، صنعت Google العناوين لتطوير نظام قائم على التعلم المعزز قادر على إنشاء مخططات أرضية محسّنة للرقاقة الدقيقة تلقائيًا. تحدد هذه الخطط ترتيب كتل الدوائر الإلكترونية داخل الشريحة: حيث تجلس أشياء مثل CPU و GPU والذاكرة ووحدات التحكم الطرفية على قالب السيليكون المادي.

قالت Google إنها كانت تستخدم برنامج الذكاء الاصطناعي هذا لتصميم شرائح TPU المحلية الخاصة بها والتي تعمل على تسريع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي: كانت تستخدم التعلم الآلي لجعل أنظمة التعلم الآلي الأخرى تعمل بشكل أسرع. 

مخطط أرضية الشريحة مهم لأنه يحدد مدى جودة أداء المعالج. سترغب في ترتيب كتل دوائر الشريحة بعناية بحيث تنتشر الإشارات والبيانات ، على سبيل المثال ، بين هذه المناطق بمعدل مرغوب فيه. عادةً ما يقضي المهندسون أسابيع أو شهورًا في تحسين تصميماتهم في محاولة للعثور على التكوين الأمثل. يجب وضع جميع الأنظمة الفرعية المختلفة بطريقة معينة لإنتاج شريحة قوية وموفرة للطاقة وصغيرة قدر الإمكان. 

عادة ما يتضمن إنتاج مخطط الأرضية اليوم مزيجًا من العمل اليدوي والأتمتة باستخدام تطبيقات تصميم الرقائق. سعى فريق Google لإثبات أن نهج التعلم المعزز الخاص بها من شأنه أن ينتج تصميمات أفضل من تلك التي يصنعها المهندسون البشريون فقط باستخدام أدوات الصناعة. ليس ذلك فحسب ، قالت Google إن نموذجها أكمل عملها بشكل أسرع بكثير من تكرار المهندسين على التخطيطات.

"على الرغم من خمسة عقود من البحث ، فقد تحدى تخطيط الأرضيات الرقائق الأتمتة ، الأمر الذي تطلب شهورًا من الجهد المكثف من قبل مهندسي التصميم المادي لإنتاج تخطيط قابل للتصنيع ... في أقل من ست ساعات ، تقوم طريقتنا تلقائيًا بإنشاء مخططات لأرضية الرقائق تكون متفوقة أو مماثلة لتلك التي ينتجها البشر في جميع المقاييس الرئيسية "موظفو Google كتب في ورقة الطبيعة الخاصة بهم.

لفت البحث انتباه مجتمع أتمتة التصميم الإلكتروني ، الذي كان يتجه بالفعل نحو دمج خوارزميات التعلم الآلي في مجموعات البرامج الخاصة بهم. الآن تم تحدي ادعاءات Google حول نموذجها الأفضل من البشر من قبل فريق في جامعة كاليفورنيا ، سان دييغو (UCSD).

ميزة غير عادلة؟

بقيادة أندرو كانج ، أستاذ علوم الكمبيوتر والهندسة ، أمضت تلك المجموعة شهورًا في الهندسة العكسية لخط أنابيب تخطيط الأرضية الذي وصفته Google في Nature. حجب عملاق الويب بعض التفاصيل حول الأعمال الداخلية لنموذجها ، مشيرًا إلى الحساسية التجارية ، لذلك كان على UCSD معرفة كيفية صنع نسختهم الكاملة للتحقق من نتائج موظفي Google. نلاحظ أن البروفيسور كانغ عمل كمراجع لـ Nature أثناء عملية مراجعة الأقران لورقة Google.

في نهاية المطاف ، وجد الأكاديميون الجامعيون في الجامعة استعادتهم الخاصة لرمز Google الأصلي ، والمشار إليه باسم التدريب الدائري (CT) في دراستهم، كان أداؤه في الواقع أسوأ من أداء البشر باستخدام أساليب وأدوات الصناعة التقليدية.

ما الذي يمكن أن يسبب هذا التناقض؟ قد يقول المرء أن الاستجمام كان غير مكتمل ، على الرغم من أنه قد يكون هناك تفسير آخر. بمرور الوقت ، علم فريق UCSD أن Google قد استخدمت برنامجًا تجاريًا طورته Synopsys ، صانع رئيسي لأجنحة أتمتة التصميم الإلكتروني (EDA) ، لإنشاء ترتيب بدء للبوابات المنطقية للرقاقة التي قام نظام التعلم المعزز الخاص بشركة الويب العملاقة بتحسينها.

تظهر التجارب أن الحصول على معلومات أولية عن الموضع يمكن أن يعزز نتائج التصوير المقطعي المحوسب بشكل كبير

ذكرت صحيفة غوغل أنه تم استخدام أدوات برمجية متوافقة مع معايير الصناعة والتعديل اليدوي بعد قام النموذج بتكوين مخطط ، بشكل أساسي للتأكد من أن المعالج سيعمل على النحو المنشود وإنهائه للتصنيع. جادل موظفو Google بأن هذه كانت خطوة ضرورية سواء تم إنشاء مخطط الأرضية بواسطة خوارزمية التعلم الآلي أو بواسطة البشر باستخدام أدوات قياسية ، وبالتالي فإن نموذجها يستحق الفضل في المنتج النهائي المُحسَّن.

ومع ذلك ، قال فريق UCSD إنه لم يرد ذكر في ورقة Nature لأدوات EDA المستخدمة سلفا لتحضير تخطيط للنموذج للتكرار. لقد جادل بأن أدوات سينوبسيس هذه ربما أعطت النموذج بداية جيدة بما فيه الكفاية بحيث يجب التشكيك في القدرات الحقيقية لنظام الذكاء الاصطناعي.

كتب فريق الجامعة عن استخدام مجموعة Synopsys لإعداد مخطط للنموذج ، "لم يكن هذا واضحًا أثناء المراجعة الورقية" ، ولم يرد ذكره في Nature. تظهر التجارب أن الحصول على معلومات أولية عن الموضع يمكن أن يعزز نتائج التصوير المقطعي المحوسب بشكل كبير ".

تقوم Nature بالتحقيق في بحث Google

منذ ذلك الحين ، حث بعض الأكاديميين مجلة Nature على مراجعة ورقة Google في ضوء دراسة جامعة كاليفورنيا. في رسائل البريد الإلكتروني إلى المجلة التي يراها السجلسلط الباحثون الضوء على المخاوف التي أثارها البروفيسور كانج وزملاؤه ، وتساءلوا عما إذا كانت ورقة Google مضللة.

قال بيل شوارتز ، المحاضر البارز الذي يدرّس الهندسة الكهربائية في جامعة تكساس في دالاس ، إن ورقة الطبيعة "تركت الكثير من [الباحثين] في الظلام" لأن النتائج تضمنت مملوكة لعملاق الإنترنت ، وبالتالي ، من المستحيل التحقق منها.

وقال إن استخدام برنامج سينوبسيس لتشغيل برمجيات جوجل يحتاج إلى التحقيق. "كلنا نريد فقط معرفة الخوارزمية الفعلية حتى نتمكن من إعادة إنتاجها. إذا كانت ادعاءات [Google] صحيحة ، فنحن نريد تنفيذها. يجب أن يكون هناك علم ، يجب أن يكون كل شيء موضوعي ؛ قال "إذا نجحت ، فإنها تعمل".

قالت الطبيعة السجل إنها تبحث في ورقة Google ، على الرغم من أنها لم تذكر بالضبط ما الذي كانت تحقق فيه ولا لماذا.

أخبرنا متحدث باسم Nature: "لا يمكننا التعليق على تفاصيل الحالات الفردية لأسباب تتعلق بالسرية". "ومع ذلك ، بشكل عام ، عندما تثار مخاوف بشأن أي ورقة منشورة في المجلة ، فإننا ننظر فيها بعناية باتباع عملية ثابتة.

تتضمن هذه العملية التشاور مع المؤلفين ، وعند الاقتضاء ، طلب المشورة من المراجعين الأقران والخبراء الخارجيين الآخرين. بمجرد حصولنا على معلومات كافية لاتخاذ قرار ، نتابع الرد الأكثر ملاءمة والذي يوفر الوضوح لقرائنا فيما يتعلق بالنتيجة ".

هذه ليست المرة الأولى التي تجري فيها المجلة تحقيقًا بعد النشر في الدراسة ، والتي تواجه تدقيقًا جديدًا. ظلت ورقة موظفي Google على الإنترنت مع تصحيح المؤلف المضافة في مارس 2022 ، والذي تضمن أ الصفحة إلى بعض رموز CT مفتوحة المصدر من Google لأولئك الذين يحاولون اتباع أساليب الدراسة.

لا يوجد تدريب مسبق ولا حساب كاف؟

قال المؤلفان الرئيسيان لورقة Google ، أزاليا ميرهسيني وآنا جولدي ، إن عمل فريق جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو ليس تطبيقًا دقيقًا لطريقتهم. وأشاروا إلى أن فريق البروفيسور كانغ حصلوا على نتائج أسوأ لأنهم لم يجروا تدريبًا مسبقًا على نموذجهم على أي بيانات على الإطلاق.

"الطريقة القائمة على التعلم ستؤدي بالطبع بشكل أسوأ إذا لم يُسمح لها بالتعلم من الخبرة السابقة. في ورقة Nature الخاصة بنا ، نتدرب مسبقًا على 20 قطعة قبل تقييم حالات الاختبار التي تم تعليقها "، قال الاثنان في بيان [PDF].

لم يقم فريق البروفيسور كانج أيضًا بتدريب نظامهم باستخدام نفس القدر من قوة الحوسبة التي استخدمتها Google ، واقترحوا أن هذه الخطوة ربما لم يتم تنفيذها بشكل صحيح ، مما أدى إلى شل أداء النموذج. قال ميرهسيني وجولدي أيضًا إن خطوة المعالجة المسبقة باستخدام تطبيقات EDA التي لم يتم وصفها صراحة في ورقة Nature الخاصة بهم لم تكن مهمة بما يكفي لذكرها. 

تركز الورقة البحثية [UCSD] على استخدام الموضع الأولي من التركيب الفيزيائي إلى الخلايا المعيارية العنقودية ، ولكن هذا ليس له أهمية عملية. يجب إجراء التركيب الفيزيائي قبل تشغيل أي طريقة وضع. "هذه ممارسة قياسية في تصميم الرقائق."

مجموعة UCSD ، ومع ذلك ، محمد لم يقوموا بالتدريب المسبق على نموذجهم لأنهم لم يتمكنوا من الوصول إلى بيانات ملكية Google. زعموا ، مع ذلك ، أن برنامجهم قد تم التحقق منه من قبل مهندسين آخرين في عملاق الإنترنت ، والذين تم إدراجهم أيضًا كمؤلفين مشاركين في ورقة الطبيعة. يقدم البروفيسور كانغ دراسة فريقه في الندوة الدولية لهذا العام حول التصميم الفيزيائي مؤتمر الثلاثاء.

وفي الوقت نفسه ، تواصل Google استخدام التقنيات القائمة على التعلم المعزز لتحسين TPU الخاصة بها ، والتي يتم استخدامها بنشاط في مراكز البيانات الخاصة بها.

يدعي موظف Google الذي تم إطلاقه أن البحث كان مضطربًا لصفقة سحابية مربحة

بشكل منفصل، كانت ادعاءات ورقة Nature الخاصة بشركة Google بشأن الأداء فوق طاقة البشر محل نزاع داخليًا داخل عملاق الإنترنت. في شهر مايو من العام الماضي، طُرد ساتراجيت تشاترجي، وهو باحث في مجال الذكاء الاصطناعي، من شركة جوجل لسبب ما؛ وادعى أنه تم التخلي عنه لأنه انتقد دراسة الطبيعة واعترض على نتائج الورقة. أُخبر تشاترجي أيضًا أن جوجل لن تنشر ورقته البحثية التي تنتقد الدراسة الأولى.

كما اتهمه موظفو Google الآخرون بالذهاب بعيدًا في انتقاداته - مثل، على سبيل المثال، وصف العمل لفظيًا بأنه "حطام قطار" و"حريق إطار" - وتم وضعه تحت تحقيق الموارد البشرية بسبب سلوكه المزعوم.

رفع Chatterjee منذ ذلك الحين دعوى قضائية ضد Google في المحكمة العليا في كاليفورنيا في سانتا كلارا مدعيًا الإنهاء غير المشروع. ورفض شاترجي التعليق على هذه القصة، ونفى ارتكاب أي مخالفات. غادر ميرحسيني وغولدي جوجل في منتصف عام 2022 بعد إقالة تشاترجي.

في شكواه ضد جوجل والتي تم تعديلها [PDF] في الشهر الماضي ، ادعى محامو Chatterjee أن عملاق الويب كان يفكر في تسويق برنامج إنشاء مخطط الأرضية المستند إلى الذكاء الاصطناعي مع "Company S" أثناء التفاوض على صفقة Google Cloud بقيمة 120 مليون دولار مع S في ذلك الوقت. ادعى Chatterjee أن Google دافعت عن ورقة مخطط الأرضية للمساعدة في إقناع الشركة S بالانضمام إلى هذا الاتفاق التجاري المهم.

"تم إجراء الدراسة جزئيًا كخطوة أولى نحو التسويق التجاري المحتمل مع [Company S] (وتم إجراؤها باستخدام موارد من [Company S]). نظرًا لأنه تم إجراؤه في سياق صفقة سحابية محتملة كبيرة ، كان من غير الأخلاقي الإشارة إلى أن لدينا تقنية ثورية عندما أظهرت اختباراتنا خلاف ذلك ، "كتب شاترجي في رسالة بريد إلكتروني إلى المدير التنفيذي لشركة Google Sundar Pichai ، نائب الرئيس والزميل الهندسي Yagnik ، ونائب رئيس Google Research Rahul Sukthankar ، والذي تم الكشف عنه كجزء من الدعوى القضائية.

اتهمت ملفاته في المحكمة Google "بالمبالغة" في نتائج دراستها ، و "حجب المعلومات المادية عن الشركة S عن عمد لحثها على توقيع صفقة حوسبة سحابية" ، مما أدى بشكل فعال إلى استمالة الأعمال الأخرى باستخدام ما اعتبره تقنية مشكوك فيها.

توصف الشركة "س" في وثائق المحكمة بأنها "شركة أتمتة التصميم الإلكتروني". قال الناس المطلعين على الأمر السجل الشركة S هي Synopsys.

رفضت سينوبسيس وجوجل التعليق. ®

هل هناك قصة داخل عالم الذكاء الاصطناعي تريد مشاركتها؟ تكلم معنا بثقة.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/03/27/google_ai_chip_paper_nature/