Datorită unui inteligenţă artificială dezvoltat de compania britanică DeepMind, un algoritm utilizat pe scară largă în întreaga lume poate rula cu până la 70% mai rapid.
Această îmbunătățire se datorează unei noi abordări găsite de Inteligența Artificială pentru a clasifica datele care au fost neglijate de programatorii umani de zeci de ani.
Vezi mai mult
Mesaje Google: viitorul chat-ului multiplatform ar putea fi...
Confirmat: Samsung chiar produce ecrane pliabile pentru...
Descoperirea are potențialul de a optimiza milioane de programe, deoarece algoritmii de sortare sunt funcții fundamentale utilizate pe scară largă de computerele din întreaga lume.
Daniel Mankowitz de la DeepMind și-a exprimat surprinderea cu rezultatele obținute, declarând că nu se așteptau la performanțe superioare.
El a evidențiat concizia programului elaborat, care a fost studiat timp de zeci de ani. Algoritmii de clasificare, utilizați pe scară largă în calcul, joacă un rol cheie în organizarea datelor, fie prin ordonarea alfabetică a cuvintelor, fie prin clasificare numeric.
Deși există mai multe abordări în acest domeniu, inovațiile au fost limitate datorită optimizării ridicate realizate de-a lungul timpului.
Algoritmii de sortare, cunoscuți sub numele de „caii de lucru” ai calculului, au sarcina de a organiza datele, fie că sortează cuvintele în ordine alfabetică, fie sortează numerele în ordine crescătoare.
În ciuda existenței mai multor algoritmi de clasificare, inovațiile au fost limitate, deoarece aceste abordări au fost foarte optimizate de-a lungul deceniilor.
Pentru a depăși această limitare, DeepMind a dezvoltat un model de inteligență artificială numit AlphaDev. Spre deosebire de modificarea algoritmilor existenți, AlphaDev este conceput pentru a descoperi noi algoritmi capabili să îndeplinească o anumită sarcină.
Această abordare inovatoare pleacă de la zero, urmărind să depășească eforturile anterioare în domeniul clasificării datelor. DeepMind folosește codul de asamblare ca parte a procesului de dezvoltare AlphaZero.
Codul de asamblare este un limbaj de calculator intermediar, situat între codul scris de oameni și secvențele de instrucțiuni binare codificate în 0 și 1.
În timp ce codul de asamblare poate fi citit și înțeles cu atenție de oameni, majoritatea software-ului este scris în limbaje de nivel înalt, care sunt mai intuitive, înainte de a fi traduse sau „compilate” în cod asamblare.
Cu toate acestea, DeepMind susține că utilizarea codului de asamblare îi oferă AlphaGo mai multă libertate creați algoritmi mai eficienți profitând de capacitatea lor de a înțelege limba în profunzime nivel.
În timpul procesului de dezvoltare, inteligența artificială este ghidată pentru a construi un algoritm pas cu pas și testați rezultatul său față de o soluție corectă cunoscută, asigurând astfel crearea unei metode efectiv. În plus, AI este instruit să caute să creeze cel mai concis algoritm posibil.
Compania subliniază că această sarcină devine din ce în ce mai dificilă pe măsură ce problemele devin mai complexe. Acest lucru se datorează faptului că numărul de combinații posibile de instrucțiuni crește rapid, apropiindu-se de numărul de particule din Univers.
Astfel, AI trebuie să facă față dificultății de a explora un spațiu de căutare extrem de vast pentru a găsi soluții optime la probleme mai mari.
AlphaDev, când a fost provocat să creeze un algoritm de clasificare, a surprins prezentând un rezultat cu 70% mai rapid decât algoritmul considerat cel mai bun pentru liste de cinci date. În plus, în listele cu peste 250.000 de articole, algoritmul dezvoltat de AlphaDev a obținut o îmbunătățire a performanței cu 1,7%.
Daniel Mankowitz, când a analizat programul creat de AlphaDev, a bănuit inițial o eroare sau un defect, totuși, când investigând în continuare, a realizat că AI a descoperit o abordare mai eficientă a clasificării date.
Iubitor de filme și seriale și de tot ceea ce implică cinema. Un curios activ pe rețele, mereu conectat la informații despre web.