12 जून 2023·1 मिनट पढ़ने में

एआई सिस्टम अल्फाडेव डेटा छँटाई गति में मानव एल्गोरिद्म से आगे निकल जाता है

Google DeepMind के AlphaDev, AlphaZero पर आधारित एक AI सिस्टम, ने एल्गोरिदम विकसित किया है जो डेटा को मौजूदा मानव-निर्मित तरीकों की तुलना में 3 गुना तेजी से सॉर्ट करता है। गो और शतरंज में महारत हासिल करने में अपने पूर्ववर्ती की सफलता का विस्तार करते हुए, अल्फाडेव उन्नत एल्गोरिदम बनाने के लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करता है।

एआई सिस्टम अल्फाडेव डेटा छँटाई गति में मानव एल्गोरिद्म से आगे निकल जाता है

Google DeepMind के AlphaDev, AlphaZero की नींव से प्राप्त एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणाली है, जिसने अपने मानव-निर्मित समकक्षों की तुलना में तीन गुना तेजी से डेटा को सॉर्ट करने में सक्षम एल्गोरिदम को सफलतापूर्वक उत्पन्न किया है। एआई प्रणाली नवीन एल्गोरिदम विकसित करने के लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करती है जो कई दशकों से प्रोग्रामर द्वारा विकसित की गई दक्षता को पार करती है।

डीपमाइंड के ब्लॉग पर परियोजना के विवरण का खुलासा किया गया और वैज्ञानिक पत्रिका नेचर में प्रकाशित किया गया। अल्फ़ाज़ेरो के अपग्रेड के रूप में, जो गो और शतरंज की खेल रणनीतियों में महारत हासिल करने में उत्कृष्ट है, अल्फ़ाडेव एल्गोरिथम अनुकूलन तकनीकों में क्रांति लाने का वादा दिखाता है।

छँटाई में AlphaDev की प्रशिक्षण प्रक्रिया को शोधकर्ताओं द्वारा 'एकल-खिलाड़ी असेंबली [भाषा] खेल' के रूप में वर्णित विधि का उपयोग करके किया गया था। इस दृष्टिकोण के माध्यम से, सॉर्टिंग एल्गोरिदम को क्रमिक रूप से विकसित किया गया था, साथ ही AlphaDev लगातार पिछले पुनरावृत्तियों में सुधार के विकल्प तलाश रहा था। कम से कम संभव समय में सटीक परिणाम प्राप्त करने के उद्देश्य से एआई प्रणाली मूल्यों की तुलना और स्थानांतरित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है।

डीपमाइंड वैज्ञानिक डेनियल मैनकोविट्ज़ ने टिप्पणी की, मूर का नियम समाप्त हो रहा है, जहां चिप्स अपनी मूलभूत भौतिक सीमाओं के करीब पहुंच रहे हैं। हमें कंप्यूटिंग के अनुकूलन के नए और नए तरीके खोजने की जरूरत है। AlphaDev उस दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम प्रतीत होता है।

अनुसंधान का ध्यान तीन से पांच वर्णों की छोटी सूचियों को छाँटने पर केंद्रित था, जो कथित तौर पर प्रोग्रामर द्वारा सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम हैं। डीपमाइंड के अनुसार, इस तरह के एल्गोरिदम का उपयोग प्रतिदिन खरबों बार किया जाता है। 250,000 तत्वों तक के लंबे सॉर्टिंग अनुक्रमों के लिए, मौजूदा तरीकों की तुलना में गति में सुधार मामूली था।

अपनी वर्तमान उपलब्धियों के साथ, AlphaDev का अगला लक्ष्य उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषाओं, जैसे C++ में अनुकूलन तकनीकों की जांच करना है। इस अन्वेषण से और भी अधिक गति संवर्द्धन प्राप्त करने और डेवलपर्स के लिए और अधिक लाभ प्रदान करने की उम्मीद है।

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