DeepMind AI erstellt Sortieralgorithmen 70 % schneller als Menschen und macht Software auf der ganzen Welt schneller

Nachrichten vom 8. Juni: AlphaDev, die von Googles DeepMind entwickelte künstliche Intelligenz, hat eine neue Datensortiermethode entwickelt, die 70 % schneller ist als von menschlichen Programmierern entwickelte Software läuft schneller.

Datensortierung ist eine der Grundfunktionen von Computern und dient dazu, Daten in alphabetischer Reihenfolge oder numerischer Größe anzuordnen. Es gibt bereits viele verschiedene Sortieralgorithmen, aber aufgrund jahrzehntelanger Optimierung ist es für Menschen schwierig, Innovationen vorzunehmen.

Das Designziel von AlphaDev besteht darin, neue Algorithmen zur Erfüllung einer bestimmten Aufgabe zu entdecken und zu versuchen, bestehende Methoden zu übertreffen. Anstatt aktuelle Algorithmen zu verfeinern, wird es von Grund auf neu entwickelt. Es verwendet eine Zwischensprache namens Assembler-Code, die den binären Anweisungen eines Computers näher kommt als von Menschen geschriebener Code und es AlphaDev erleichtert, effizientere Algorithmen zu erstellen.

AlphaDev generiert jeweils eine Anweisung und testet dann, ob die Ausgabe korrekt ist. Außerdem muss der kürzeste Algorithmus generiert werden. Laut DeepMind ist die Aufgabe aufgrund der schieren Anzahl möglicher Befehlskombinationen schwierig.

Als AlphaDev gebeten wurde, einen Sortieralgorithmus zu erstellen, fand er überraschenderweise eine Möglichkeit, fünf Datenelemente zu sortieren, die 70 % schneller war als der beste Algorithmus. Selbst beim Sortieren von 250.000 Daten ist er 1,7 % schneller als der beste Algorithmus.

„Wir dachten zunächst, es sei falsch oder hätte einen Fehler, aber als wir das Programm analysierten, stellten wir fest, dass AlphaDev tatsächlich einen schnelleren Weg gefunden hatte“, sagte Daniel Mankowitz von DeepMind.

Da Sortieralgorithmen in einer Vielzahl häufig verwendeter Software weit verbreitet sind, kann diese Verbesserung erhebliche Auswirkungen auf das globale Computing haben. DeepMind hat sie als Open Source bereitgestellt und einer gemeinsamen Codebasis namens Libc++ hinzugefügt, was bedeutet, dass jeder sie sofort verwenden kann. Dies ist das erste Mal seit mehr als einem Jahrzehnt, dass der Sortieralgorithmus-Teil dieser Codebasis aktualisiert wurde.

Mankowitz sagte, dass Moores Gesetz (Anmerkung des IT-Hauses: Die regelmäßige Verdoppelung der Chipleistung) aufgrund physikalischer Grenzen zu Ende geht, AlphaDev dies jedoch möglicherweise durch eine Verbesserung der Effizienz ausgleichen kann.

Mark Lee von der University of Birmingham im Vereinigten Königreich sagte, dass AlphaDev interessant sei und dass sogar eine Geschwindigkeitssteigerung um 1,7 % nützlich sei. Er sagte jedoch, er sei skeptisch, ob dieser Ansatz das Ende des Mooreschen Gesetzes wettmachen könne, da er bei komplexerer Software wahrscheinlich nicht die gleichen Fortschritte erzielen werde.

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