史无前例！美国工程师与ChatGPT4合作设计人工智能芯片

ChatGPT4真的那么牛吗？

来自约翰霍普金斯大学电气与计算机工程系的工程师们发布了一篇论文《Designing Silicon Brains using LLM: Leveraging ChatGPT for Automated Description of a Spiking Neuron Array》（DOI ：10.48550/2402.10920），用实验回答道：是的，ChatGPT 确实牛！

工程师们开创了一种设计人工智能神经网络芯片的新方法，他们利用ChatGPT4生成详细指令来构建芯片：像人类大脑一样运作的芯片。

在设计的初步阶段，设计团队使用ChatGPT4来生成关于如何模仿单个生物神经元行为的代码或设计规范。随后，他们扩展了这一设计，将更多的生物神经元相互连接起来，形成一个类似神经网络的架构。最终，通过这种逐步迭代的方法，设计团队生成了一个完整的、可制造的芯片设计。

芯片的最终网络架构模仿了人脑的结构，被称为“小型硅脑”。这个架构包含两层相互连接的神经元，这些神经元模拟了人脑中的神经细胞，可用于处理信息。

这种设计通常用于实现机器学习和人工智能算法，因为它允许用户通过调整神经元连接的权重来定制芯片的功能和行为，使得芯片能够通过学习来适应特定的任务或环境。

该芯片使用了一个8位的权重系统，每个连接都有一个可以单独寻址和调整的权重。8位意味着每个权重可以被设置为0到255之间的任何一个值，共有256个可能的设置。这个权重系统允许用户精确地控制神经元之间的连接强度，即调整它们之间的信号传递效率。

这种设计为芯片提供了极大的灵活性和适应性，使其能够适应各种不同的应用场景和需求。

同时，工程师们还利用ChatGPT4开发了一个标准外设接口（SPI）充当“遥控器”，使得用户可以通过这个接口进行重新配置和编程。

实验证明，该芯片可为自动驾驶汽车和机器人等下一代系统提供高能效的、实时的机器智能。

更值得注意的是，在ChatGPT4的助力下，这款芯片不仅是设计了出来的，还经过了基础测试，以确保最终设计能够按预期工作，并允许他们迭代设计和解决任何问题。

工程师们将最终设计提交给了Skywater芯片制造公司，目前正在使用相对低成本的130纳米CMOS工艺来制造该芯片。

约翰霍普金斯大学电气与计算机工程系教授汤姆.林森表示：“虽然这只是迈向采用人工智能技术大规模自动合成实用硬件系统的一小步，但它证明了，人工智能是可以用于创建先进的人工智能硬件系统，这将有助于加速人工智能技术的发展和部署。”

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