يرسم لونيس حميلي (صندوق بقيمة 70 مليون دولار للذكاء الاصطناعي وسلاسل الإمداد في كامبريان) حدًا فاصلًا واضحًا بين تصميم الرقائق وتصنيعها فعليًا. وتتلخص أطروحته في أن تصميم الرقائق قابل للمعالجة بالذكاء الاصطناعي، لأنه موثّق جيدًا وتتوفر له بيئات تدريب مناسبة. أما تصنيع الرقائق؟ فليس بالقدر نفسه.
العقبة الأساسية: عقود من المعرفة الضمنية حبيسة عقول مهندسين يابانيين أمضوا أكثر من 30 عامًا في المصنع نفسه. لا كتيبات إرشادية. ولا مجموعات بيانات منظّمة. فقط حدس وقدرة على تمييز الأنماط، اكتُسبا عبر آلاف دورات الإنتاج.
إنشاء مصنع بمساحة مليوني قدم مربعة لا يتطلب رأس مال ضخمًا فحسب، بل معرفة واسعة أيضًا، بطرق لا تنسجم بسهولة مع نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي الحالية. لا يمكنك ببساطة استخراج هذه المعلومات من غيت هَب أو أركايف.
رهانه: سيتمكن الذكاء الفائق في نهاية المطاف من حل مشكلة استخراج المعرفة، لكن المسألة تتعلق بترتيب الخطوات. سيأتي تصميم الرقائق أولًا (وهذا يحدث بالفعل بفضل أدوات مثل مساعدي الذكاء الاصطناعي من كادنس). أما استخراج المعرفة اللازمة للتصنيع فسيأتي لاحقًا، عندما تتوفر لدينا طرق أفضل لرقمنة العمليات المادية والتعلم منها.
الخلاصة: سيهيمن الذكاء الاصطناعي على تصميم الرقائق قبل أن يهيمن على تصنيعها. والفجوة بينهما أكبر مما يظن معظم الناس.
العقبة الأساسية: عقود من المعرفة الضمنية حبيسة عقول مهندسين يابانيين أمضوا أكثر من 30 عامًا في المصنع نفسه. لا كتيبات إرشادية. ولا مجموعات بيانات منظّمة. فقط حدس وقدرة على تمييز الأنماط، اكتُسبا عبر آلاف دورات الإنتاج.
إنشاء مصنع بمساحة مليوني قدم مربعة لا يتطلب رأس مال ضخمًا فحسب، بل معرفة واسعة أيضًا، بطرق لا تنسجم بسهولة مع نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي الحالية. لا يمكنك ببساطة استخراج هذه المعلومات من غيت هَب أو أركايف.
رهانه: سيتمكن الذكاء الفائق في نهاية المطاف من حل مشكلة استخراج المعرفة، لكن المسألة تتعلق بترتيب الخطوات. سيأتي تصميم الرقائق أولًا (وهذا يحدث بالفعل بفضل أدوات مثل مساعدي الذكاء الاصطناعي من كادنس). أما استخراج المعرفة اللازمة للتصنيع فسيأتي لاحقًا، عندما تتوفر لدينا طرق أفضل لرقمنة العمليات المادية والتعلم منها.
الخلاصة: سيهيمن الذكاء الاصطناعي على تصميم الرقائق قبل أن يهيمن على تصنيعها. والفجوة بينهما أكبر مما يظن معظم الناس.