gracias a un inteligencia artificial desarrollado por la empresa británica DeepMind, un algoritmo ampliamente utilizado en todo el mundo puede ejecutarse hasta un 70% más rápido.
Esta mejora se debe a un nuevo enfoque encontrado por la Inteligencia Artificial para clasificar datos que los programadores humanos habían descuidado durante décadas.
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El descubrimiento tiene el potencial de optimizar millones de programas, ya que los algoritmos de clasificación son funciones fundamentales ampliamente utilizadas por las computadoras de todo el mundo.
Daniel Mankowitz de DeepMind se mostró sorprendido con los resultados obtenidos, afirmando que no esperaban un rendimiento superior.
Destacó la concisión del programa desarrollado, que fue estudiado durante décadas. Los algoritmos de clasificación, muy utilizados en informática, juegan un papel clave en la organización de los datos, ya sea a través del orden alfabético de las palabras o la clasificación numérico.
Aunque existen varios enfoques en este campo, las innovaciones han sido limitadas debido a la alta optimización lograda a lo largo del tiempo.
Los algoritmos de clasificación, conocidos como los "caballos de batalla" de la informática, tienen la tarea de organizar los datos, ya sea clasificando palabras alfabéticamente o clasificando números en orden ascendente.
A pesar de la existencia de varios algoritmos de clasificación, las innovaciones han sido limitadas, ya que estos enfoques se han optimizado mucho durante décadas.
Para superar esta limitación, DeepMind desarrolló un modelo de Inteligencia Artificial llamado AlphaDev. A diferencia de modificar los algoritmos existentes, AlphaDev está diseñado para descubrir nuevos algoritmos capaces de realizar una tarea determinada.
Este enfoque innovador parte de cero, buscando superar los esfuerzos anteriores en el campo de la clasificación de datos. DeepMind usa código ensamblador como parte del proceso de desarrollo de AlphaZero.
El código ensamblador es un lenguaje informático intermedio, que se encuentra entre el código escrito por humanos y las secuencias de instrucciones binarias codificadas en 0 y 1.
Si bien los humanos pueden leer y comprender con cuidado el código ensamblador, la mayoría del software está escrito a lenguajes de alto nivel, que son más intuitivos, antes de ser traducidos o “compilados” en código asamblea.
Sin embargo, DeepMind argumenta que el uso de código ensamblador le da a AlphaGo una mayor libertad para crear algoritmos más eficientes aprovechando su capacidad para comprender el lenguaje en profundidad nivel.
Durante el proceso de desarrollo, la inteligencia artificial es guiada para construir un algoritmo paso a paso. y probar su salida contra una solución correcta conocida, asegurando así la creación de un método eficaz. Además, se instruye a la IA para que busque crear el algoritmo más conciso posible.
La empresa señala que esta tarea se vuelve cada vez más desafiante a medida que los problemas se vuelven más complejos. Esto se debe a que el número de posibles combinaciones de instrucciones aumenta rápidamente, acercándose al número de partículas del Universo.
Por lo tanto, la IA tiene que enfrentarse a la dificultad de explorar un espacio de búsqueda extremadamente amplio para encontrar soluciones óptimas a problemas más grandes.
AlphaDev, cuando fue desafiado a crear un algoritmo de clasificación, sorprendió al presentar un resultado un 70% más rápido que el algoritmo considerado el mejor para listas de cinco datos. Además, en listas con más de 250.000 elementos, el algoritmo desarrollado por AlphaDev logró una mejora del rendimiento del 1,7%.
Daniel Mankowitz, al analizar el programa creado por AlphaDev, inicialmente sospechó un error o falla, sin embargo, cuando investigando más, se dio cuenta de que la IA había descubierto un enfoque más eficiente para clasificar datos.
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