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DeepMind 人工智能創造出比人類快 70% 的排序算法,可讓全球軟件速度更快

人工智能
AlphaDev 的設計目標是發現新的算法來完成給定的任務,并且盡量超越現有的方法。它不是對當前的算法進行微調,而是從零開始構建。

 6 月 8 日消息,谷歌旗下 DeepMind 開發的人工智能 AlphaDev 創造了一種新的數據排序方法,比人類程序員設計的算法快了 70%,這一發現可能讓全球數以百萬計的軟件運行得更快。

數據排序是計算機的基本功能之一,用于按照字母順序或者數字大小來排列數據。目前已經有很多不同的排序算法,但是由于經過幾十年的優化,人類很難再有創新。

AlphaDev 的設計目標是發現新的算法來完成給定的任務,并且盡量超越現有的方法。它不是對當前的算法進行微調,而是從零開始構建。其使用了一種叫做匯編代碼的中間語言,這種語言比人類編寫的代碼更接近計算機的二進制指令,也更容易讓 AlphaDev 創造出更高效的算法。

AlphaDev 每次生成一個指令,然后測試它的輸出是否正確,同時還要求生成最短的算法。DeepMind 表示,這項任務難度非常大,因為可能的指令組合數量非常龐大。

當被要求創建一個排序算法時,AlphaDev 驚人地發現了一種比最好的算法快 70% 的方法,用于對五個數據進行排序。即使對 25 萬個數據進行排序,它也能比最好的算法快 1.7%。

“我們一開始以為它出錯了或者有什么 bug,但是當我們分析了這個程序,我們意識到 AlphaDev 真的發現了一種更快的方法。”DeepMind 的 Daniel Mankowitz 說。

由于排序算法被廣泛應用于各種常用軟件中,這一改進可能會對全球計算產生重大影響。DeepMind 已經將它們開源,并且加入了一個叫做 Libc++ 的常用代碼庫,這意味著任何人都可以立即使用它們,這是這個代碼庫中排序算法部分十多年來第一次更新。

Mankowitz 說,由于物理極限,摩爾定律(IT之家注:即芯片性能定期翻倍)即將終結,但是 AlphaDev 可能能夠通過提高效率來彌補這一點。

英國伯明翰大學的 Mark Lee 說,AlphaDev 很有趣,即使 1.7% 的速度提升也很有用。但他說,對這種方法能否彌補摩爾定律終結持懷疑態度,因為它不太可能在更復雜的軟件中取得同樣的進步。

責任編輯:姜華 來源: IT之家
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