Grazie ad un intelligenza artificiale sviluppato dalla società britannica DeepMind, un algoritmo ampiamente utilizzato in tutto il mondo può essere eseguito fino al 70% più velocemente.
Questo miglioramento è dovuto a un nuovo approccio trovato dall'Intelligenza Artificiale per classificare i dati che erano stati trascurati per decenni dai programmatori umani.
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La scoperta ha il potenziale per ottimizzare milioni di programmi, poiché gli algoritmi di ordinamento sono funzioni fondamentali ampiamente utilizzate dai computer di tutto il mondo.
Daniel Mankowitz di DeepMind ha espresso sorpresa per i risultati ottenuti, dichiarando di non aspettarsi prestazioni superiori.
Ha evidenziato la concisione del programma sviluppato, che è stato studiato per decenni. Gli algoritmi di classificazione, ampiamente utilizzati in informatica, giocano un ruolo chiave nell'organizzazione dei dati, sia attraverso l'ordinamento alfabetico delle parole o la classificazione numerico.
Sebbene esistano diversi approcci in questo campo, le innovazioni sono state limitate a causa dell'elevata ottimizzazione raggiunta nel tempo.
Gli algoritmi di ordinamento, noti come i "cavalli di battaglia" dell'informatica, hanno il compito di organizzare i dati, ordinando le parole in ordine alfabetico o ordinando i numeri in ordine crescente.
Nonostante l'esistenza di diversi algoritmi di classificazione, le innovazioni sono state limitate, poiché questi approcci sono stati altamente ottimizzati nel corso dei decenni.
Per superare questa limitazione, DeepMind ha sviluppato un modello di Intelligenza Artificiale chiamato AlphaDev. Al contrario di modificare gli algoritmi esistenti, AlphaDev è progettato per scoprire nuovi algoritmi in grado di eseguire un determinato compito.
Questo approccio innovativo parte da zero, cercando di superare gli sforzi precedenti nel campo della classificazione dei dati. DeepMind utilizza il codice assembly come parte del processo di sviluppo di AlphaZero.
Il codice assembly è un linguaggio informatico intermedio, che si trova tra il codice scritto dagli esseri umani e le sequenze di istruzioni binarie codificate in 0 e 1.
Sebbene il codice assembly possa essere letto e compreso con attenzione dagli esseri umani, la maggior parte del software è scritta in linguaggi di alto livello, più intuitivi, prima di essere tradotti o “compilati” in codice montaggio.
Tuttavia, DeepMind sostiene che l'uso del codice assembly offre ad AlphaGo una maggiore libertà creare algoritmi più efficienti sfruttando la loro capacità di comprendere la lingua in profondità livello.
Durante il processo di sviluppo, l'intelligenza artificiale è guidata a costruire un algoritmo passo dopo passo e testare il suo output rispetto a una soluzione corretta nota, garantendo così la creazione di un metodo efficace. Inoltre, l'intelligenza artificiale è incaricata di cercare di creare l'algoritmo più conciso possibile.
L'azienda sottolinea che questo compito diventa sempre più impegnativo man mano che i problemi diventano più complessi. Questo perché il numero di possibili combinazioni di istruzioni aumenta rapidamente, avvicinandosi al numero di particelle nell'universo.
Pertanto, l'IA deve affrontare la difficoltà di esplorare uno spazio di ricerca estremamente vasto per trovare soluzioni ottimali a problemi più ampi.
AlphaDev, quando è stato sfidato a creare un algoritmo di classificazione, ha sorpreso presentando un risultato più veloce del 70% rispetto all'algoritmo considerato il migliore per elenchi di cinque pezzi di dati. Inoltre, nelle liste con più di 250.000 voci, l'algoritmo sviluppato da AlphaDev ha ottenuto un miglioramento delle prestazioni dell'1,7%.
Daniel Mankowitz, durante l'analisi del programma creato da AlphaDev, inizialmente sospettava un errore o un difetto, tuttavia, quando indagando ulteriormente, si rese conto che l'IA aveva scoperto un approccio più efficiente alla classificazione dati.
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