ए को धन्यवाद कृत्रिम होशियारी ब्रिटिश कंपनी डीपमाइंड द्वारा विकसित, दुनिया भर में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला एल्गोरिदम 70% तक तेजी से चल सकता है।
यह सुधार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा डेटा को वर्गीकृत करने के लिए पाए गए एक नए दृष्टिकोण के कारण है जिसे दशकों से मानव प्रोग्रामर द्वारा उपेक्षित किया गया था।
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इस खोज में लाखों कार्यक्रमों को अनुकूलित करने की क्षमता है, क्योंकि सॉर्टिंग एल्गोरिदम दुनिया भर के कंप्यूटरों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले मौलिक कार्य हैं।
डीपमाइंड के डेनियल मैनकोविट्ज़ ने प्राप्त परिणामों पर आश्चर्य व्यक्त करते हुए कहा कि उन्हें बेहतर प्रदर्शन की उम्मीद नहीं थी।
उन्होंने विकसित कार्यक्रम की संक्षिप्तता पर प्रकाश डाला, जिसका दशकों तक अध्ययन किया गया था। कंप्यूटिंग में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले वर्गीकरण एल्गोरिदम एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं डेटा के संगठन में, चाहे शब्दों के वर्णानुक्रमिक क्रम के माध्यम से या वर्गीकरण के माध्यम से संख्यात्मक.
हालाँकि इस क्षेत्र में कई दृष्टिकोण हैं, समय के साथ प्राप्त उच्च अनुकूलन के कारण नवाचार सीमित हो गए हैं।
सॉर्टिंग एल्गोरिदम, जिन्हें कंप्यूटिंग के "वर्कहॉर्स" के रूप में जाना जाता है, को डेटा को व्यवस्थित करने का काम सौंपा जाता है, चाहे शब्दों को वर्णानुक्रम में सॉर्ट करना हो या संख्याओं को आरोही क्रम में सॉर्ट करना हो।
कई वर्गीकरण एल्गोरिदम के अस्तित्व के बावजूद, नवाचार सीमित हो गए हैं, क्योंकि इन दृष्टिकोणों को दशकों से अत्यधिक अनुकूलित किया गया है।
इस सीमा को पार करने के लिए, डीपमाइंड ने अल्फाडेव नामक एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल विकसित किया। मौजूदा एल्गोरिदम में बदलाव के विपरीत, अल्फ़ाडेव को किसी दिए गए कार्य को करने में सक्षम नए एल्गोरिदम की खोज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
डेटा वर्गीकरण के क्षेत्र में पिछले प्रयासों को दूर करने की कोशिश करते हुए, यह अभिनव दृष्टिकोण शून्य से शुरू होता है। डीपमाइंड अल्फ़ाज़ीरो विकास प्रक्रिया के भाग के रूप में असेंबली कोड का उपयोग करता है।
असेंबली कोड एक मध्यवर्ती कंप्यूटर भाषा है, जो मनुष्यों द्वारा लिखे गए कोड और 0s और 1s में एन्कोड किए गए बाइनरी निर्देशों के अनुक्रम के बीच स्थित है।
जबकि असेंबली कोड को मनुष्यों द्वारा सावधानीपूर्वक पढ़ा और समझा जा सकता है, अधिकांश सॉफ़्टवेयर लिखे जाते हैं कोड में अनुवादित या "संकलित" होने से पहले, उच्च-स्तरीय भाषाओं में, जो अधिक सहज हैं सभा।
हालाँकि, डीपमाइंड का तर्क है कि असेंबली कोड के उपयोग से अल्फ़ागो को अधिक स्वतंत्रता मिलती है भाषा को गहराई से समझने की उनकी क्षमता का लाभ उठाकर अधिक कुशल एल्गोरिदम बनाएं स्तर।
विकास प्रक्रिया के दौरान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को चरण दर चरण एक एल्गोरिदम बनाने के लिए निर्देशित किया जाता है और एक ज्ञात सही समाधान के विरुद्ध इसके आउटपुट का परीक्षण करें, इस प्रकार एक विधि का निर्माण सुनिश्चित करें असरदार। इसके अलावा, एआई को यथासंभव सबसे संक्षिप्त एल्गोरिदम बनाने का प्रयास करने का निर्देश दिया गया है।
कंपनी का कहना है कि जैसे-जैसे समस्याएँ अधिक जटिल होती जा रही हैं, यह कार्य और अधिक चुनौतीपूर्ण होता जा रहा है। ऐसा इसलिए है क्योंकि निर्देशों के संभावित संयोजनों की संख्या तेजी से बढ़ती है, ब्रह्मांड में कणों की संख्या के करीब पहुंचती है।
इस प्रकार, एआई को बड़ी समस्याओं के इष्टतम समाधान खोजने के लिए एक अत्यंत विशाल खोज स्थान की खोज करने में कठिनाई का सामना करना पड़ता है।
जब अल्फाडेव को एक वर्गीकरण एल्गोरिदम बनाने के लिए चुनौती दी गई, तो उसने डेटा के पांच टुकड़ों की सूची के लिए सबसे अच्छा माने जाने वाले एल्गोरिदम की तुलना में 70% अधिक तेजी से परिणाम प्रस्तुत करके आश्चर्यचकित कर दिया। इसके अलावा, 250,000 से अधिक आइटम वाली सूचियों में, अल्फाडेव द्वारा विकसित एल्गोरिदम ने 1.7% का प्रदर्शन सुधार हासिल किया।
डैनियल मैनकोविट्ज़, जब अल्फ़ाडेव द्वारा बनाए गए प्रोग्राम का विश्लेषण कर रहे थे, तो शुरू में उन्हें एक त्रुटि या दोष का संदेह हुआ, हालाँकि, जब आगे की जांच करने पर पता चला कि एआई ने वर्गीकरण के लिए एक अधिक कुशल दृष्टिकोण की खोज की है आंकड़े।
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