يبتكر نظام الذكاء الاصطناعي التحسينات الأولى لفرز الكود على مدى عقد من الزمان

يقتبس قارئ مجهول تقريرًا من Ars Technica: لا شك أن أي شخص درس علوم الكمبيوتر الأساسية قد أمضى وقتًا في ابتكار خوارزمية الفرز – رمز يأخذ قائمة غير مرتبة من العناصر ويضعها في ترتيب تصاعدي أو تنازلي. إنه تحد مثير للاهتمام نظرًا لوجود العديد من الطرق للقيام بذلك ولأن الأشخاص قد أمضوا الكثير من الوقت في معرفة كيفية القيام بهذا الفرز بأكبر قدر ممكن من الكفاءة. يعتبر الفرز أساسيًا لدرجة أن الخوارزميات مدمجة في معظم المكتبات القياسية للغات البرمجة. وفي حالة مكتبة C ++ المستخدمة مع مترجم LLVM ، لم يتم التطرق إلى الكود منذ أكثر من عقد.

لكن مجموعة DeepMind AI التابعة لشركة Google قد طورت الآن أداة تعلم معززة يمكن تطوير خوارزميات محسّنة للغاية دون أن يتم تدريبها أولاً على أمثلة التعليمات البرمجية البشرية. كانت الحيلة هي إعداده للتعامل مع البرمجة كلعبة. […] طور نظام AlphaDev خوارزميات تجميع x86 التي تعاملت مع زمن انتقال الشفرة على أنها نتيجة وحاولت تقليل هذه النتيجة مع ضمان تشغيل الكود حتى الاكتمال دون أخطاء. من خلال التعلم المعزز ، يطور AlphaDev تدريجيًا القدرة على كتابة تعليمات برمجية محكمة وعالية الكفاءة. […]

نظرًا لأن AlphaDev أنتج رمزًا أكثر كفاءة ، فقد أراد الفريق إعادة دمجها في مكتبة LLVM القياسية C ++. المشكلة هنا هي أن الكود كان في التجميع بدلاً من C ++. لذلك ، كان عليهم العمل للخلف واكتشاف كود C ++ الذي سينتج نفس التجميع. بمجرد الانتهاء من ذلك ، تم دمج الكود في سلسلة أدوات LLVM – وهي المرة الأولى التي يتم فيها تعديل بعض الكود منذ أكثر من عقد. نتيجة لذلك ، قدر الباحثون أن كود AlphaDev يتم تنفيذه الآن تريليونات المرات في اليوم. كان البحث نشرت في مجلة الطبيعة.