Alphabet旗下的AI研究實(shí)驗(yàn)室Google Deepmind研究人員發(fā)布一個(gè)新的AI系統(tǒng)AlphaDev，系統(tǒng)提供了一種新的數(shù)據(jù)排序方法，可以有效提高計(jì)算的效率和可持續(xù)性，據(jù)稱比人類程序員設(shè)計(jì)的算法快約70%。

數(shù)據(jù)排序是計(jì)算機(jī)的基本功能之一，用于按照字幕順序或者數(shù)字大小來(lái)排列數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)排序的不同會(huì)直接影響到計(jì)算的效率，目前排序算法已經(jīng)經(jīng)過(guò)了數(shù)十年的優(yōu)化，很難再有創(chuàng)新。而AlphaDev的出現(xiàn)打破了這一僵局，它使用了一種叫做匯編代碼的中間語(yǔ)言，該語(yǔ)言比人類編寫的代碼更接近計(jì)算機(jī)的二進(jìn)制指令，從而提高了算法效率。

而由于排序算法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種常用軟件中，這一改進(jìn)可能會(huì)對(duì)全球的計(jì)算機(jī)行業(yè)產(chǎn)生重大影響。Deepmind中一位名為Daniel Mankowitz的工作人員表示，過(guò)去幾十年中我們主要依靠硬件層面的改進(jìn)來(lái)滿足芯片性能的需求，而隨著微型芯片日益接近物理極限，改進(jìn)代碼讓計(jì)算更加強(qiáng)大、持續(xù)變得至關(guān)重要。

目前，該研究成果已經(jīng)以“Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning（使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式發(fā)現(xiàn)更快的排序算法）”為題登上權(quán)威科學(xué)研究期刊《自然》，Deepmind已經(jīng)將其開源，并加入Libc++代碼庫(kù)，而這是此代碼庫(kù)中排序算法部分十多年來(lái)的第一次更新。

不過(guò)，對(duì)于這款A(yù)lpha家族的新貴，也有專家表示了不同的觀點(diǎn)，來(lái)自英國(guó)伯明翰大學(xué)的Mark Lee表示，即使AlphaDev帶來(lái)的速度提升非常有用，但它未必能在更復(fù)雜的軟件中擁有同樣的進(jìn)步及相應(yīng)的可靠性。關(guān)于該系統(tǒng)的應(yīng)用或許很快就能看到更多答案。