ИИ революционизирует эффективность дизайна алгоритма
Название говорит само за себя: ИИ революционизирует эффективность дизайна алгоритмаПолем По мере созревания искусственного интеллекта его роль в разработке программного обеспечения расширяется от автоматизации до инноваций. Alphadev Project DeepMind является примером, изменяющим игру. Используя обучение подкрепления, Alphadev обнаружил более быстрые и более эффективные алгоритмы сортировки, которые являются основными строительными блоками разработки программного обеспечения. Его результаты не только превзошли десятилетия оптимизированного человека кода, но также заработали место в стандартной библиотеке C ++. Этот прорыв показывает растущую способность ИИ вносить свой вклад в основания практики компьютерных наук, переходя за пределы языковых моделей в системы, которые проектируют системы.
Ключевые выводы
- Alphadev от DeepMind использует обучение подкреплению для генерации и оптимизации компьютерных алгоритмов низкого уровня.
- ИИ обнаружил более быструю версию алгоритма сортировки, используемой в стандартной библиотеке C ++, которая в настоящее время была принята в качестве стандарта.
- Это инновации помещают ИИ в центр программной инфраструктуры, влияя на алгоритмическую производительность и надежность.
- Подход Alphadev отличается от языковых моделей, таких как Codex. Он фокусируется на вычислении, разработанном AI, а не на прогнозировании кода.
Также прочитайте: модели искусственного интеллекта Китая превосходят американских конкурентов во всем мире
Как работает альфадев: обучение подкреплению в действии
В основе Alphadev лежит подкрепление обучения. Этот метод ИИ позволяет агентам учиться, получая вознаграждения за правильные действия в данной среде. В случае Альфадева среда является выполнением программы на уровне сборки. Агент конструирует выполняемые последовательности инструкций для решения алгоритмических задач, таких как сортировка списков как можно более эффективно.
Alphadev исследует обширные комбинации низкоуровневых инструкций, используя модифицированную версию алгоритма Alphazero’s DeepMind. Вместо того, чтобы играть в игры, такие как шахматы или Go, цель Alphadev – обнаружить оптимизированные последовательности инструкций. Определив, где происходят узкие места, и поиск путей, которые требуют меньше операций, система может обеспечить улучшения, которые даже экспертные инженеры ранее не обнаружили.
Также читайте: что такое модели машинного обучения?
Быстрее, чем написанные человеком алгоритмы: эталонные результаты
Одним из ключевых достижений Alphadev является улучшение процедур сортировки в библиотеке Libstdc ++. Эта библиотека является частью широко используемой инфраструктуры компилятора LLVM и GNU. В тестах, разработанный AI-алгоритм, дал значительные результаты:
- До 70% снижение в подсчете инструкций для некоторых коротких функций сортировки.
- Измеренные улучшения скорости выполнения в широко используемых критериях компилятора.
- Эффективность памяти Прибыль из -за уменьшенной длины пути кода.
Эти выгоды были достаточно значимыми, чтобы быть одобренным Комитетом по стандартам C ++. Это означает, что миллионы приложений, составленные с учетом производительности, теперь получают выгоду от этого улучшенного алгоритма.
Также читайте: AI Revolution: конечная болезнь и изобилие
Не только прогноз кода: как альфадев отличается от кодекса
В отличие от крупных языковых моделей, таких как Codex или Copilot от OpenAI или GitHub, которые генерируют код на основе синтаксиса и семантики, Alphadev фокусируется на поведении. Кодекс завершает код, ссылаясь на шаблоны из репозиториев. Альфадев пишет новые алгоритмы. Это происходит не путем изучения документации, а понимая желаемых результатов посредством взаимодействия с вычислительной средой и коррекцией на основе вознаграждений.
Эта разница имеет значение. Языковая модель может порекомендовать известный алгоритм сортировки. Альфадев, напротив, может изобретать свои собственные с нуля. Алгоритм, возможно, никогда не появлялся ни в каком учебнике или репозитории кода. Это связано с тем, что Alphadev прибывает на эффективные решения, напрямую тестируя производительность на оборудовании.
ИИ входит в стек компиляторов: внедрение отрасли и воздействие с открытым исходным кодом
Вклад Alphadev теперь появляется в программной инфраструктуре с открытым исходным кодом. Разработчики добавили новые алгоритмы сортировки в библиотеку GCC Libstdc ++. Эта библиотека поддерживает коллекцию компилятора GNU и используется многими программами и платформами. Эти изменения можно увидеть с помощью общественных коммитов и документации в проекте LLVM и на GitHub. Это подтверждает реальное влияние Альфадева.
Поскольку Alphadev обеспечивает замены, которые превосходят написанные человеком альтернативы, он способствует производительности программного обеспечения, а также внедряет новую модель для проектирования компилятора и оптимизации, приводимой в эксплуатацию AI.
Также читайте: как стать инженером ИИ
Научные и инженерные последствия
Аванс Альфадева в алгоритмической эффективности открывает более широкое обсуждение ИИ в области науки и техники. Подобно тому, как Alphafold затронула структурную биологию и развитие программного обеспечения Codex, Alphadev показывает, что ИИ может поддерживать инновации на системном уровне. Это влияет на то, как исследователи думают о самом основополагающем дизайне.
Высокопроизводительные алгоритмы необходимы для баз данных, рендеринговых двигателей, систем в реальном времени и многого другого. Улучшая эти низкоуровневые процедуры, ИИ обеспечивает практические выгоды, такие как более низкая задержка, лучшая пропускная способность и энергоэффективность. Эти эффекты важны во многих областях, включая финансовые системы и аэрокосмическую инженерию.
Часто задаваемые вопросы: что вам нужно знать об альфадевах
Что такое альфадев?
Alphadev-это подкрепляющий ИИ, основанный на обучении, разработанный DeepMind. Он обнаруживает и улучшает программные алгоритмы низкого уровня, сосредотачиваясь на производительности выполнения вместо синтаксиса языка.
Чем альфадев отличается от моделей Codex или GPT?
Альфадев учится через пробную версию, ошибку и обратную связь от фактического выполнения кода. Это строит логику из первых принципов. GPT и Codex предлагают код на основе прошлых примеров, в то время как Alphadev изобретает алгоритмы, взаимодействуя с окружающей средой.
Каковы некоторые реальные использование вывода Alphadev?
Алгоритмы сортировки Alphadev теперь являются частью библиотеки Libstdc ++, которая поставляется с GCC. Это влияет на производительность в любом приложении, которое зависит от стандартных процедур сортировки в C ++.
Может ли Alphadev опережать инженеров -людей?
В частности, да. Например, он создал алгоритмы сортировки, которые являются быстрее и требуют меньше инструкций, чем те, которые были разработаны людьми в течение нескольких десятилетий.
Профессор Дженна Мартинес из Стэнфордского университета отметила: «Это не просто победа для ИИ. Он посылает сильное сообщение для инженерной области: ключевые части нашей вычислительной инфраструктуры открыты для умного дизайна через машинное обучение».
Инженер -программист Тоби Ким добавил: «Выход сборки была элегантной. Я не думаю, что человек легко достигнет этих моделей без поддержки машины. Это повышает наши ожидания в отношении того, что возможно».
От Alphazero до алфалолда до Alphadev: более широкая временная шкала AI
Альфа -серия DeepMind продолжает расширяться по дисциплинам. От избиения чемпионов настольных игр до прогнозирования белков и теперь разработки логики вычислительной техники, методы имеют общую цель: обучение на средах, а не перепрофилирование прошлых примеров. Альфадев отмечает следующую главу в этой траектории.
Эти примеры показывают, как обучение подкрепления может поддерживать прорывы в разных областях. По мере роста сложности систем способность программировать на низких уровнях с ИИ становится новой границей в исследованиях и разработках.
Что дальше для дизайна алгоритма на основе искусственного интеллекта?
Успех Альфадева указывает на будущее, когда ИИ может способствовать повседневным программным инструментам. Потенциальные цели включают методы сжатия данных, криптографические операции и управление памятью на уровне аппаратного обеспечения.
Это также вводит новые вопросы. Какие стандарты должны обеспечить правильность алгоритма для безопасности и безопасности? Как ИИ можно предотвратить чрезмерную оптимизацию для конкретных тестовых случаев? Эти вопросы требуют работы между исследователями искусственного интеллекта, дизайнерами компиляторов и комитетами по стандартам.
Заключение
Альфадев доказывает, что ИИ не ограничивается помощи программистам. Это может создавать новые решения с нуля. Переосмыслив, как создаются алгоритмы, ИИ предлагает путь к более быстрым, меньшим и более эффективным программам. По мере того, как инженеры начинают принимать эти сгенерированные AI инструменты, основание современного программного обеспечения, вероятно, будет развиваться вместе с ним.
