DeepMind 人工智慧創造出比人類快 70% 的排序演算法，讓全球軟體速度更快

 6 月8 日訊息，Google旗下DeepMind 開發的人工智慧AlphaDev 創造了一種新的資料排序方法，比人類程式設計師設計的演算法快了70%，這一發現可能讓全球數以百萬計的軟體運行得更快。

資料排序是電腦的基本功能之一，用於按照字母順序或數字大小來排列資料。目前已經有很多不同的排序演算法，但是由於經過幾十年的優化，人類很難再有創新。

AlphaDev 的設計目標是發現新的演算法來完成給定的任務，並且盡量超越現有的方法。它不是對目前的演算法進行微調，而是從零開始建構。其使用了一種稱為彙編程式碼的中間語言，這種語言比人類編寫的程式碼更接近電腦的二進位指令，也更容易讓 AlphaDev 創造出更有效率的演算法。

AlphaDev 每次產生一個指令，然後測試它的輸出是否正確，同時也要求產生最短的演算法。 DeepMind 表示，這項任務難度非常大，因為可能的指令組合數量非常龐大。

當被要求創建一個排序演算法時，AlphaDev 驚人地發現了一種比最好的演算法快 70% 的方法，用於對五個資料進行排序。即使對 25 萬個資料進行排序，它也能比最好的演算法快 1.7%。

「我們一開始以為它出錯了或有什麼 bug，但當我們分析了這個程序，我們意識到 AlphaDev 真的發現了一種更快的方法。」DeepMind 的 Daniel Mankowitz 說。

由於排序演算法被廣泛應用於各種常用軟體中，這項改進可能會對全球計算產生重大影響。 DeepMind 已經將它們開源，並且加入了一個稱為 Libc 的常用程式碼庫，這意味著任何人都可以立即使用它們，這是這個程式碼庫中排序演算法部分十多年來第一次更新。

Mankowitz 說，由於物理極限，摩爾定​​律（IT之家註：即晶片性能定期翻倍）即將終結，但是 AlphaDev 可能能夠透過提高效率來彌補這一點。

英國伯明翰大學的 Mark Lee 說，AlphaDev 很有趣，即使 1.7% 的速度提升也很有用。但他說，對這種方法能否彌補摩爾定律終結持懷疑態度，因為它不太可能在更複雜的軟體中取得同樣的進展。

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