科技
英国DeepMind公司AI对对象进行排序的新方法可以加速全球计算了
排序算法是世界各地计算机不断使用的基本功能，因此由人工智能创建的改进算法可以使数百万个程序运行得更快
排序算法是计算机一个重要组成部分
得益于英国DeepMind公司开发的人工智能，全球每天使用数万亿次的算法运行速度可以提高70%。 它为计算机找到了一种改进的方法来对数据进行排序，这些数据几十年来一直被人类程序员忽视。
程序员DeepMind的Daniel Mankowitz说："老实讲，我们没有想到会取得更好的成绩：这是一个非常短的程序，这些类型的程序已经研究了几十年。"
英国DeepMind公司
英国DeepMind公司
它们被称为排序算法，是计算的主力之一，用于通过按字母顺序排列单词或从最小到最大的数字来组织数据。 存在许多不同的排序算法，但创新是有限的，因为它们在几十年中得到了高度优化。
现在，DeepMind创建了一个名为AlphaDev的AI模型，旨在发现完成给定任务的新算法，希望击败我们现有的努力。 AlphaDev不是调整当前的算法，而是从头开始。
它使用汇编代码，它是介于人类编写的代码和以0和1编码的二进制指令序列之间的中间计算机语言。汇编代码可以被人类煞费苦心地阅读和理解，但大多数软件是用更高级的语言编写的，在被翻译或"编译"成汇编代码之前更直观。 DeepMind表示，汇编代码为AlphaDev提供了更多的余地来创建更高效的算法。
AI被告知一次构建一个指令的算法，并根据已知的正确解决方案测试其输出，以确保它正在创建有效的方法。 它还被告知创建尽可能短的算法。 DeepMind说，随着更大的问题，任务变得更加困难，因为指令的可能组合的数量可以快速接近宇宙中粒子的数量。
当被要求创建一个排序算法时，AlphaDev提出了一个比五个数据列表的最佳算法快70%，比超过250,000个项目的列表快1.7%。
Mankowitz说："我们最初认为它犯了一个错误，或者有一个错误或其他什么，但是，当我们分析程序时，我们意识到AlphaDev实际上发现了更快的东西。"
由于排序算法在许多常见软件中使用，因此这种改进可能会在全球范围内产生显著的累积效应。 这样的算法非常重要，以至于它们被写入任何人都可以使用的代码库中，而不是自己编写。 DeepMind已经将其新算法开源并将其包含在常用的Libc++库中，这意味着人们今天已经可以使用它们了。 DeepMind说，这是十多年来对排序算法库这一部分的第一次更改。
Mankowitz说，--，因为小型化正在达到不可改变的物理极限，但AlphaDev可能能够通过提高效率来帮助弥补这一点。
摩尔定律
Mankowitz说："今天，这些算法正在被拉动（在软件中运行），我们估计每天有数万亿次，并且能够被全世界数百万开发人员和公司使用。 "优化每天被拉动数万亿次的基本功能代码，希望能有足够大的好处，鼓励人们尝试做更多的这些功能，并将其作为解开这个瓶颈（摩尔定律放缓）的一条路。”
英国伯明翰大学的Mark Lee表示，AlphaDev很有趣，即使是1.7％的速度提升也是有用的。 但他说，即使在其他常见算法中发现类似的效率，他也怀疑这种方法将弥补摩尔定律的突破，因为它将无法在更深奥的软件中获得相同的收益。
摩尔定律
"我认为他们将能够做到这一点，比如排序算法和标准类型的计算算法。 但它不会应用于复杂的代码位，"他说。 "我认为硬件的增长仍然会超过它。”
摩尔定律