DeepMindova umjetna inteligencija bi mogla ubrzati globalno računalstvo

Algoritam koji se koristi bilijune puta dnevno diljem svijeta mogao bi raditi do 70 posto brže, zahvaljujući umjetnoj inteligenciji koju je stvorila kompanija DeepMind sa sjedištem u Velikoj Britaniji.

Naime, pronađen je poboljšani način na koji računala sortiraju podatke koje su developeri desetljećima zanemarivali.

"Iskreno, nismo očekivali da ćemo postići nešto bolje. To je vrlo kratak program i oni takve vrste proučavaju se desetljećima", kaže Daniel Mankowitz iz DeepMinda.

Poznatiji kao algoritmi za sortiranje, oni su jedan od "radnih konja" računanja, koji se koriste za organiziranje podataka abecednim redom riječi ili rangiranjem brojeva od najmanjeg do najvećeg. Postoji mnogo različitih algoritama za razvrstavanje, ali su inovacije ograničene jer su tijekom desetljeća bili visoko optimizirani.

Sada je DeepMind stvorio AI model pod nazivom AlphaDev koji je dizajniran za otkrivanje novih algoritama za dovršavanje zadanog zadatka, s nadom da će nadmašiti naše postojeće napore. Umjesto ugađanja trenutnih algoritama, AlphaDev počinje od nule.

Koristi asemblerski kod, koji je posredni računalni jezik, a nalazi se između koda koji je napisao čovjek i nizova binarnih instrukcija kodiranih u nule (0) i jedinice (1). U DeepMindu kažu da upravo asemblerski kod daje AlphaDevu više prostora za stvaranje učinkovitijih algoritama.

Umjetnoj inteligenciji je rečeno da izradi algoritam jednu po jednu instrukciju i testira rezultat u odnosu na poznato ispravno rješenje kako bi se osiguralo da stvara učinkovitu metodu. Također je rečeno da se napravi najkraći mogući algoritam. Zadatak potom postaje sve teži s većim problemima, budući da se broj mogućih kombinacija uputa može brzo približiti broju čestica u svemiru.

Kad je zatraženo da izradi algoritam za sortiranje, AlphaDev je smislio onaj koji je bio 70 posto brži od najboljeg za popise od pet podataka i 1,7 posto brži za popise od preko 250.000 stavki.

"Isprva smo mislili da je došlo do pogreške ili da postoji greška, ali, dok smo analizirali program, shvatili smo da je AlphaDev zapravo brži", kaže Mankowitz.

Budući da se algoritmi sortiranja koriste u velikom broju uobičajenih softvera, ovo bi poboljšanje moglo imati značajan kumulativni učinak na globalnoj razini. Takvi algoritmi su toliko vitalni da su zapisani u arhive koda koje svatko može koristiti, umjesto da piše svoje. DeepMind je nove algoritme učinio open sourceom i uključio ih u često korišten Libc++ library.

Mankowitz kaže da se Mooreov zakon – ideja da se količina računalne snage jednog čipa udvostručuje u pravilnim intervalima – bliži kraju jer minijaturizacija pogađa nepromjenjiva fizička ograničenja, ali da bi AlphaDev to mogao kompenzirati poboljšanjem učinkovitosti.