DeepMind人工智能创造出比人类快70%的排序算法

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IT之家 6 月 8 日消息，谷歌旗下 DeepMind 开发的人工智能 AlphaDev 创造了一种新的数据排序方法，比人类程序员设计的算法快了 70%，这一发现可能让全球数以百万计的软件运行得更快。

数据排序是计算机的基本功能之一，用于按照字母顺序或者数字大小来排列数据。目前已经有很多不同的排序算法，但是由于经过几十年的优化，人类很难再有创新。

AlphaDev 的设计目标是发现新的算法来完成给定的任务，并且尽量超越现有的方法。它不是对当前的算法进行微调，而是从零开始构建。其使用了一种叫做汇编代码的中间语言，这种语言比人类编写的代码更接近计算机的二进制指令，也更容易让 AlphaDev 创造出更高效的算法。

AlphaDev 每次生成一个指令，然后测试它的输出是否正确，同时还要求生成最短的算法。DeepMind 表示，这项任务难度非常大，因为可能的指令组合数量非常庞大。

当被要求创建一个排序算法时，AlphaDev 惊人地发现了一种比最好的算法快 70% 的方法，用于对五个数据进行排序。即使对 25 万个数据进行排序，它也能比最好的算法快 1.7%。

“我们一开始以为它出错了或者有什么 bug，但是当我们分析了这个程序，我们意识到 AlphaDev 真的发现了一种更快的方法。”DeepMind 的 Daniel Mankowitz 说。

由于排序算法被广泛应用于各种常用软件中，这一改进可能会对全球计算产生重大影响。DeepMind 已经将它们开源，并且加入了一个叫做 Libc++ 的常用代码库，这意味着任何人都可以立即使用它们，这是这个代码库中排序算法部分十多年来第一次更新。

Mankowitz 说，由于物理极限，摩尔定律（IT之家注：即芯片性能定期翻倍）即将终结，但是 AlphaDev 可能能够通过提高效率来弥补这一点。

英国伯明翰大学的 Mark Lee 说，AlphaDev 很有趣，即使 1.7% 的速度提升也很有用。但他说，对这种方法能否弥补摩尔定律终结持怀疑态度，因为它不太可能在更复杂的软件中取得同样的进步。