DeepMind创建新AI模型，新算法加快全球计算速度

集微网消息，据英国《新科学家》周刊网站6月7日报道：得益于英国“深层思维”公司（ DeepMind）开发的人工智能(AI)，一种每天在全世界被使用数万亿次的算法最高将提速70%。

“深层思维”公司的丹尼尔·曼科维茨说：“说实话,我们没有想到会取得更好的成绩：这是一个非常短的程序，而这种类型的程序此前已经被研究了几十年”

它们被称为排序算法，是计算工作的一部分，通过按字母顺序排列单词或将数字从小到大排列来整理数据。存在许多不同的排序算法，但创新是有限的因为它们在过去几十年里已经得到高度优化。

现在，“深层思维”公司创建了一个被称为阿尔法德夫(AlphaDev)的人工智能模型，旨在发现新的算法来完成给定任务。它并不是对现有算法进行改进,而是完全从头开始发现新算法。

它使用的是汇编代码，这是一种中级计算机语言,介于人类编写的代码与二进制指令之间。汇编代码难以被人类读取和理解。大多数软件都是用重高级别的语言来编写的，但为了让计算机理解,这些高级语言必须被翻译成汇编代码。“深层思维”公司说,汇编代码为阿尔法德夫提供了更多空间来创造更高效的算法。

开发者让该人工智能建立算法，并根据已知的正确解决方案来检验其给出的答案，为的是确保它正在创造一种有效的方法。它还被告知要创造尽可能短的算法。“深层思维”公司说，在涉及较大的问题时，这项任务的难度会迅速上升，因为可能的指令组合的数量会飞速接近宇宙中的粒子数量。

阿尔法德夫被要求建立一个排序算法对清单上的5项数据进行排序，其发现的新算法比之前最好的算法速度快70%。而对清单上的超过25万个项目进行排序时，阿尔法德夫发现的新算法将速度提高约1.7%。

曼科维茨说：“我们一开始以为它搞错了,或者是出现了程序错误之类的。但是,当我们分析这个程序时,我们意识到,阿尔法德夫实际上已经发现了更快的东西。”

由于排序算法被用于很多普通软件，这一改进可能在全球范围内产生显著的累积效应。这些排序算法非常重要，它们已被写入任何人都可以使用的代码库。“深层思维”公司已将其新算法开源，并将其纳入常用的“Libc++”库。这意味着人们已经可以使用这些算法“深层思维”。公司说，这是10多年来排序算法库这一部分首次发生变化。

曼科维茨说：“如今，这些算法每天被使用数万亿次,全世界数以百万计的开发者和公司都能使用。优化每天被调用数万亿次的基本函数的代码有望带来足够大的好处,鼓励人们尝试执行更多函数，并将其作为解决摩尔定律放缓瓶颈的途径之一。”