DeepMind又双叒叕带着重磅成果登Nature了!
这一次,他们又一强化学习AI,在计算机领域最最最基础的两个算法上做了新突破:
一个是排序算法,发现了速度最高可提升70%的新实现;
另一个是哈希算法,也找到了速度提高30%的新方法。
不仅如此,该AI所用方法被称为“重现当年AlphaGo的神来之笔”,也就是看似违法直觉,实则一举击败人类高手李世石的那次。
消息一出,立刻引爆学术圈,有网友就直呼:
没想到这么古老又基础的算法还能被进一步改进。
而正是因为这一最新成果,十年都没有更新的LLVM标准C++库都更新了,并且数十亿人将会受益。
因为,无论是排序还是哈希,它们的应用场景从在线购物、云计算到供应链管理等各个场景都能用到,每天会被调用上亿次!
不过,如DeepMind所说:
大家千万不要太兴奋了,AI的力量用于代码效率提升才刚刚开始。
这个AI名叫AlphaDev,属于Alpha家族“新贵”,并且基于AlphaZero打造(就是2017年击败世界冠军的那个棋类AI)。
它的发现并非基于现有算法,而是从最底层的汇编指令开始摸索的。
DeepMind的研究员给它设计了一种单人“组装”游戏:
只要能够搜索并选择出合适的指令(下图A流程),正确且快速地排好数据(下图B流程),就能获得奖励。
但这个游戏的挑战不仅在于搜索空间的大小(可组合指令数相当于宇宙中的粒子数),也在于奖励函数的性质,因为一条错误指令就可能会使整个算法失效。
AlphaDev拥有两个核心组件:学习算法和表示函数。
其中,学习算法主要是在强大的AlphaZero上扩展的,它可以结合DRL和随机搜索优化算法来进行巨量的指令搜索;主要的表示函数则基于Transformer,它能够抓住汇编程序的底层结构,并表示成特殊的序列。
随着AlphaDev不断地打怪升级,研究员还会限制它能执行的步数,以及待排序列的长度。
最终,AlphaDev发现了一种全新排序算法:
如果序列较短,相比人类基准排序算法,它能将速度提高70%;如果序列长度超过25000个元素,则提高1.7%。
短序列排序在实际中被广泛使用,尤其作为较大排序函数的一个重要组成部分,被多次调用。只要改进了短序列,所有数量序列的排序速度都能得到提升。)
具体而言,该算法的创新主要在于两种指令序列:
(1)AlphaDev Swap Move(交换移动)
(2)AlphaDev Copy Move(复制移动)
如下图所示,左边是利用了min(A,B,C)的原始sort3实现,右边是通过“AlphaDev Swap Move”,只需要min(A,B)的实现。能够发现可以省掉一步指令,还只需要算出A和B的最小值即可。
作者表示,这种新颖的方法让人想起当年AlphaGo的“第 37 步”——一种违反直觉的下法却直接击败传奇围棋选手李世石,让观众全都震惊不已。
同样,AlphaDev则是通过交换和复制移动,跳过了一个步骤,以一种看似错误但实际上是捷径的方式达成目标。
如下图所示,在对8个元素进行排序的算法中,AlphaDev也同样利用“AlphaDev Copy Move”,用max (B, min (A, C))替换了原始实现中更为复杂的max (B, min (A, C, D))指令,并且使整个算法的指令总数也减少了一步。
而在发现更快的排序算法后,作者也用AlphaDev试了试哈希算法,以此证明其通用性。
结果也没有让人失望,AlphaDev在9-16字节的长度范围内也实现了30%的速度提升。
和排序算法一样,他们已将新方法集成到了Abseil库中,全球数百万开发人员现在都可以使用。
最后,作者表示,两种新算法的实现显示AlphaDev具有强大的发现原始解决方案的能力,并且将使我们进一步思考计算机领域基础算法的改进方式。
不过,由于本次研究中使用的汇编语言具有局限性,他们接下来还是打算尝试AlphaDev在高级语言(如 C++)中优化算法的能力。
对于这一成果,不少人表示非常兴奋。
如这位网友所说:
AlphaGo惊艳全世界后,强化学习还能做什么?还能做任何有实际意义的事情吗?这就是答案。
不过这次,有不少人指出,DeepMind似乎有夸大标题的嫌疑。
它计算的是算法延迟,而非传统意义上的时间复杂度。如果真算时间复杂度,数据可能不好看。
它的改进并不在排序算法本身,而是针对现代CPU做了新的排序优化(特别是针对短序列)。这个做法其实很普遍,例如FFTW、ATLAS等库都采用了这种方法。
同意,他们只是为特定CPU找到了更快的机器优化,并不算发现新的排序算法,方法本身很酷,但还不算开创性研究。
大家怎么看?
论文地址://m.sbmmt.com/link/a3fefe83288ecb0e40ebe40b2bde29fe
官方博客://m.sbmmt.com/link/f5b2aa928f940f3f09a0d14f45a27875
参考链接:
[1]//m.sbmmt.com/link/5383c7318a3158b9bc261d0b6996f7c2
[2]//m.sbmmt.com/link/ecf9902e0f61677c8de25ae60b654669
[3]//m.sbmmt.com/link/0383314bf626052313b8275638fcccce
以上就是重现当年AlphaGo神来之笔!DeepMind新AI发现提速70%排序算法,十年都没更的C++库更新了的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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