Alphabet旗下的AI研究實驗室Google Deepmind研究人員發(fā)布一個新的AI系統(tǒng)AlphaDev，系統(tǒng)提供了一種新的數(shù)據(jù)排序方法，可以有效提高計算的效率和可持續(xù)性，據(jù)稱比人類程序員設(shè)計的算法快約70%。

數(shù)據(jù)排序是計算機的基本功能之一，用于按照字幕順序或者數(shù)字大小來排列數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)排序的不同會直接影響到計算的效率，目前排序算法已經(jīng)經(jīng)過了數(shù)十年的優(yōu)化，很難再有創(chuàng)新。而AlphaDev的出現(xiàn)打破了這一僵局，它使用了一種叫做匯編代碼的中間語言，該語言比人類編寫的代碼更接近計算機的二進制指令，從而提高了算法效率。

而由于排序算法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種常用軟件中，這一改進可能會對全球的計算機行業(yè)產(chǎn)生重大影響。Deepmind中一位名為Daniel Mankowitz的工作人員表示，過去幾十年中我們主要依靠硬件層面的改進來滿足芯片性能的需求，而隨著微型芯片日益接近物理極限，改進代碼讓計算更加強大、持續(xù)變得至關(guān)重要。

目前，該研究成果已經(jīng)以“Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning（使用深度強化學(xué)習(xí)方式發(fā)現(xiàn)更快的排序算法）”為題登上權(quán)威科學(xué)研究期刊《自然》，Deepmind已經(jīng)將其開源，并加入Libc++代碼庫，而這是此代碼庫中排序算法部分十多年來的第一次更新。

不過，對于這款A(yù)lpha家族的新貴，也有專家表示了不同的觀點，來自英國伯明翰大學(xué)的Mark Lee表示，即使AlphaDev帶來的速度提升非常有用，但它未必能在更復(fù)雜的軟件中擁有同樣的進步及相應(yīng)的可靠性。關(guān)于該系統(tǒng)的應(yīng)用或許很快就能看到更多答案。

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