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排序或散列等基本算法，在任何一天都會被使用數(shù)萬億次。隨著計算需求的增長，這些算法的性能變得越來越重要。

盡管過去已經(jīng)取得了顯著的進步，但進一步提高這些程序的效率對人類科學(xué)家和計算方法來說都是一個挑戰(zhàn)。

在此，來自英國Deepmind公司的Daniel J. Mankowitz等研究者展示人工智能(AI)如何通過發(fā)現(xiàn)迄今未知的例程來超越當前的藝術(shù)狀態(tài)。相關(guān)論文以題為“Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning”于2023年06月07日發(fā)表在Nature上。

與此同時，同期Nature專門發(fā)表了一篇Views，以說明該篇文章的重要性。

人類的直覺和專業(yè)知識，對改進算法至關(guān)重要。然而，許多算法已經(jīng)達到了人類專家無法進一步優(yōu)化它們的階段，導(dǎo)致了不斷增長的計算瓶頸。經(jīng)典程序綜合文獻中的工作跨越了幾十年，旨在使用延遲代理生成正確的程序和/或優(yōu)化程序。

這些包括枚舉搜索技術(shù)和隨機搜索，以及最近在程序合成中使用深度學(xué)習以生成正確程序的趨勢。使用深度強化學(xué)習(DRL)，人們可以更進一步，通過優(yōu)化CPU指令級的實際測量延遲，與以往的工作相比，通過更有效地搜索和考慮正確和快速程序的空間，生成正確和高性能的算法。

計算機科學(xué)中的一個基本問題是如何對序列進行排序。這是在世界各地的初級計算機科學(xué)課程中教授的，并且在廣泛的應(yīng)用中無處不在。

幾十年來，計算機科學(xué)研究一直專注于發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化排序算法。實際解決方案的一個關(guān)鍵組成部分是對短序列的元素進行小排序；在對使用分治法的大型數(shù)組進行排序時，會反復(fù)調(diào)用該算法。

在這項工作中，研究者重點研究了兩類小型排序算法：(1)固定排序和(2)變量排序。固定排序算法對固定長度的序列進行排序(例如，sort 3只能對長度為3的序列進行排序)，而變量排序算法可以對大小不等的序列進行排序(例如，變量sort 5可以對1到5個元素的序列進行排序)。

在這里，研究者展示了人工智能如何通過發(fā)現(xiàn)迄今未知的例程來超越當前的藝術(shù)狀態(tài)。為了實現(xiàn)這一點，研究者將尋找更好的排序程序作為單人游戲的任務(wù)。然后，研究者訓(xùn)練了一個新的深度強化學(xué)習代理AlphaDev來玩這個游戲。

AlphaDev從零開始發(fā)現(xiàn)了小型排序算法，這些算法的表現(xiàn)超過了之前已知的人類基準。這些算法已集成到LLVM標準C++排序庫中。對排序庫的這一部分的更改表示用使用強化學(xué)習自動發(fā)現(xiàn)的算法替換組件。研究者還提供了額外領(lǐng)域的結(jié)果，展示了該方法的通用性。

圖1. C++和匯編程序之間的關(guān)系

圖2. AssemblyGame和算法的正確性計算

圖3. AlphaDev發(fā)現(xiàn)的排序網(wǎng)絡(luò)和算法改進

圖4. AlphaDev發(fā)現(xiàn)的完全不同的算法

綜上所述，值得注意的是，AlphaDev理論上可以泛化到不需要對測試用例進行徹底驗證的函數(shù)。例如，哈希函數(shù)和加密哈希函數(shù)通過哈希沖突的次數(shù)來定義函數(shù)的正確性。因此，在這種情況下，AlphaDev可以優(yōu)化最小化沖突和延遲。

從理論上講，AlphaDev還可以在令人印象深刻的大型功能中優(yōu)化復(fù)雜的邏輯組件。研究者希望AlphaDev能夠在人工智能和程序合成社區(qū)提供有趣的見解并激發(fā)新的方法。

文獻信息

Mankowitz, D.J., Michi, A., Zhernov, A.?et al.?Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning.?Nature?618, 257–263 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06004-9

原文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06004-9

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