Ngược lại, các thuật toán máy tính không cần sử dụng các cấu trúc và cách suy nghĩ tuyến tính của con người. Thay vào đó, việc áp dụng thuật toán có thể tạo ra rất nhiều cách tiếp cận sáng tạo mới. Với trường hợp này, trí tuệ nhân tạo đã áp dụng triết lý thiết kế ngược, bắt đầu từ các đặc tính hiệu suất mong muốn và làm việc ngược lại để tạo ra các thiết kế không theo quy ước. CNN đặc biệt xuất sắc trong việc khám phá các mối quan hệ phức tạp, phi tuyến tính và có thể tạo ra các thiết kế “hỗn loạn” hoặc “không theo khuôn mẫu” mà vẫn mang lại hiệu suất vượt trội.
Ví dụ, các chip do AI thiết kế có thể tích hợp các cấu trúc điện từ phức tạp và các mô hình mạch bất thường mà con người khó có thể nghĩ đến. Những thiết kế này có thể tối ưu hóa việc tiêu thụ năng lượng, cải thiện hiệu suất không dây và thậm chí hoạt động trên dải tần rộng hơn so với chip truyền thống.
Điều này dẫn đến quan ngại về khả năng sửa chữa và tính bền vững lâu dài của những thiết kế này. Trong trường hợp các kỹ sư không thể hiểu được các hoạt động của những con chip này, việc sửa chữa hoặc điều chỉnh chúng sẽ trở thành một vấn đề lớn. Nếu trường hợp này xảy ra, những con chip do AI thiết kế có thể chỉ được sử dụng một lần và điều này đặt ra dấu chấm hỏi về tính bền vững và tiết kiệm tài nguyên.
Loading...
