Los algoritmos de clasificación son una parte esencial de la informática.
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Un algoritmo utilizado miles de millones de veces al día en todo el mundo podría funcionar hasta un 70% más rápido, gracias a una inteligencia artificial creada por la empresa británica DeepMind. Encontró una forma mejorada para que las computadoras clasifiquen los datos que los programadores humanos habían descuidado durante décadas.
“Honestamente, no esperábamos hacerlo mejor: es un programa muy corto, este tipo de programas se han estudiado durante décadas”, dice Daniel Mankowitz en Deep Mind.
Conocidos como algoritmos de clasificación, son uno de los caballos de batalla de la computación, que se utilizan para organizar datos mediante la alfabetización de palabras u ordenación de números de menor a mayor. Existen muchos algoritmos de clasificación diferentes, pero las innovaciones son limitadas porque se han optimizado mucho durante décadas.
Ahora DeepMind ha creado un modelo de IA llamado AlphaDev que está diseñado para descubrir nuevos algoritmos para realizar una tarea determinada, con la esperanza de superar nuestros esfuerzos existentes. En lugar de modificar los algoritmos actuales, AlphaDev comienza desde cero.
Utiliza código ensamblador, que es el lenguaje informático intermedio que se encuentra entre el código escrito por humanos y las secuencias de instrucciones binarias codificadas en 0 y 1. Los humanos pueden leer y comprender cuidadosamente el código ensamblador, pero la mayoría del software está escrito en un lenguaje superior más intuitivo. lenguaje de nivel antes de ser traducido o «compilado» en código ensamblador. DeepMind dice que el código ensamblador le da a AlphaDev más margen para crear algoritmos más eficientes.
IA está invitada a construya un algoritmo una declaración a la vez y pruebe su salida contra una buena solución conocida para asegurarse de que crea un método eficiente. También se solicita crear el algoritmo más corto posible. DeepMind dice que la tarea se vuelve más difícil rápidamente con problemas más grandes, ya que la cantidad de combinaciones posibles de instrucciones puede acercarse rápidamente a la cantidad de partículas en el universo.
Cuando se le pidió que creara un algoritmo de clasificación, AlphaDev ideó uno que era un 70 % más rápido que el mejor para listas de cinco elementos de datos y un 1,7 % más rápido para listas de más de 250 000 elementos.
«Al principio pensamos que era un error o que había un error o algo así, pero, al analizar el programa, nos dimos cuenta de que AlphaDev había descubierto algo más rápidamente», dice Mankowitz.
Dado que los algoritmos de clasificación se utilizan en muchos programas principales, esta mejora podría tener un efecto acumulativo significativo a nivel mundial. Dichos algoritmos son tan vitales que están escritos en bibliotecas de códigos que cualquiera puede usar, en lugar de escribir los suyos propios. DeepMind hizo que sus nuevos algoritmos fueran de código abierto y los incluyó en la biblioteca Libc++ de uso común, lo que significa que la gente ya puede usarlos hoy. Este es el primer cambio en esta parte de la biblioteca de algoritmos de clasificación en más de una década, dice DeepMind.
Mankowitz dice que la Ley de Moore, la idea de que la cantidad de potencia informática en un solo chip se duplica a intervalos regulares, está llegando a su fin porque la miniaturización está alcanzando límites físicos inmutables, pero AlphaDev podría ayudar a compensar esto mejorando la eficiencia.
“Hoy, estos algoritmos se dibujan [run in software] estimamos trillones de veces cada día y [are] capaz de ser utilizado por millones de desarrolladores y empresas de todo el mundo”, dice Mankowitz. «L’optimisation du code des fonctions fondamentales qui sont sollicitées des milliards de fois par jour aura, espérons-le, suffisamment d’avantages pour encourager les gens à essayer de faire encore plus de ces fonctions et à en faire un moyen de débloquer ce cuello de botella. [of Moore’s law slowing].”
Mark Lee de la Universidad de Birmingham, Reino Unido, dice que AlphaDev es interesante e incluso un aumento de velocidad del 1,7 % es útil. Pero dice que si bien se encuentran eficiencias similares en otros algoritmos principales, es escéptico de que este enfoque supere la violación de la Ley de Moore, ya que no podrá obtener las mismas ganancias en software más esotérico.
«Creo que podrán hacer eso para cosas como los algoritmos de clasificación y los algoritmos computacionales estándar. Pero no se aplicará a… piezas de código complejas», dice. Los aumentos de material aún lo superarán».
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