DeepMind AI がオブジェクトを分類する新しい方法を導入し、世界のコンピューティングを高速化する可能性を秘めています

おかげで 人工知能 英国の会社 DeepMind によって開発され、世界中で広く使用されているアルゴリズムは、最大 70% 高速に実行できます。

この改善は、人間のプログラマーが何十年も無視してきたデータを分類するために人工知能によって発見された新しいアプローチによるものです。

並べ替えアルゴリズムは世界中のコンピューターで広く使用されている基本的な機能であるため、この発見は何百万ものプログラムを最適化する可能性があります。

DeepMind の Daniel Mankowitz 氏は、得られた結果に驚きを表明し、これ以上のパフォーマンスは期待していなかったと述べました。

同氏は、何十年にもわたって研究された開発されたプログラムの簡潔さを強調した。 コンピューティングで広く使用されている分類アルゴリズムが重要な役割を果たします 単語のアルファベット順または分類によるデータの整理 数値。

この分野にはいくつかのアプローチがありますが、時間の経過とともに高度な最適化が達成されるため、イノベーションは限られています。

新しいアルゴリズムはコンピューティング世界の革新を約束します

コンピューティングの「主力」として知られる並べ替えアルゴリズムは、単語をアルファベット順に並べ替えたり、数値を昇順に並べ替えたりするなど、データを整理する役割を果たします。

いくつかの分類アルゴリズムが存在するにもかかわらず、これらのアプローチは数十年にわたって高度に最適化されてきたため、イノベーションは限られています。

この制限を克服するために、DeepMind は AlphaDev と呼ばれる人工知能モデルを開発しました。 既存のアルゴリズムを微調整するのとは対照的に、AlphaDev は、特定のタスクを実行できる新しいアルゴリズムを発見するように設計されています。

この革新的なアプローチはゼロから始まり、データ分類の分野におけるこれまでの取り組みを克服することを目指しています。 DeepMind は、AlphaZero 開発プロセスの一部としてアセンブリ コードを使用します。

アセンブリ コードは、人間が作成したコードと、0 と 1 でエンコードされたバイナリ命令のシーケンスの間にある中間のコンピューター言語です。

アセンブリ コードは人間が注意深く読んで理解することができますが、ほとんどのソフトウェアは、 コードに翻訳または「コンパイル」される前に、より直感的な高級言語に変換されます。 組み立て。

しかし、DeepMind は、アセンブリ コードを使用すると、AlphaGo に大きな自由が与えられると主張しています。 言語を深く理解する能力を利用して、より効率的なアルゴリズムを作成する レベル。

開発プロセス中、人工知能は段階的にアルゴリズムを構築するように誘導されます。 そしてその出力を既知の正しい解決策と比較してテストすることで、メソッドの作成を確実にします。 効果的。 さらに、AI は可能な限り簡潔なアルゴリズムを作成するように指示されます。

問題が複雑になるにつれて、この作業はますます困難になると同社は指摘しています。 これは、命令の可能な組み合わせの数が急速に増加し、宇宙の粒子の数に近づいているためです。

したがって、AI は、より大きな問題に対する最適な解決策を見つけるために、非常に広大な探索空間を探索するという困難に直面しなければなりません。

AlphaDev は、分類アルゴリズムの作成に挑戦したところ、5 つのデータのリストに対して最適と考えられるアルゴリズムよりも 70% 高速に結果を提示したことに驚きました。 さらに、250,000 項目を超えるリストでは、AlphaDev が開発したアルゴリズムは 1.7% のパフォーマンス向上を達成しました。

ダニエル・マンコウィッツ氏は、AlphaDev が作成したプログラムを分析する際、当初はエラーまたは欠陥を疑っていましたが、 さらに調査を進めると、AI が分類するためのより効率的なアプローチを発見したことがわかりました。 データ。

映画やシリーズ、映画に関わるすべてのことが大好きです。 ネットワークに積極的に興味を持ち、常にウェブに関する情報に接続しています。