Google DeepMindのAlphaDevは、AlphaZeroの基礎から派生した人工知能（AI）システムで、人間が作成したものに比べて最大3倍の速度でデータをソートできるアルゴリズムの生成に成功しました。このAIシステムは強化学習により、プログラマーが数十年かけて開発した熟練度を凌駕する革新的なアルゴリズムを開発しています。
プロジェクトの詳細は、DeepMindのブログで公開され、科学雑誌「Nature」に掲載されました。AlphaDevは、囲碁やチェスのゲーム戦略の習得に優れたAlphaZeroのアップグレード版として、アルゴリズムの最適化技術に革命をもたらすことが期待されています。
AlphaDevのソートトレーニングは、研究者が「1人用アセンブリ（言語）ゲーム」と表現する手法で行われました。このアプローチにより、ソートアルゴリズムは段階的に開発され、AlphaDevは常に以前の反復を改善するためのオプションを模索していました。このAIシステムは、ニューラルネットワークを採用して値の比較と移動を行い、可能な限り短時間で正確な結果を得ることを目的としています。
DeepMindの科学者ダニエル・マンコウィッツのコメント：ムーアの法則は終焉を迎えつつあり、チップはその基本的な物理的限界に近づいている。私たちは、コンピューティングを最適化するための新しい革新的な方法を見つける必要があります。AlphaDevは、その方向への大きな一歩となるようです。
研究の中心は、プログラマーが最もよく使うアルゴリズムとされる、3文字から5文字までの短いリストのソートである。DeepMindによると、このようなアルゴリズムは毎日何兆回も利用されているそうです。最大25万個の要素で構成される長いソートシーケンスでは、既存の方法と比較して速度の向上はわずかなものでした。
現在の成果を踏まえ、AlphaDevの次の目標は、C++などのより高度なプログラミング言語での最適化技術を調査することです。これにより、さらなる高速化が期待され、開発者にもさらなるメリットがもたらされる。
AlphaDevの躍進は、AppMaster のようなlow-code およびno-code プラットフォームの進化を促す可能性があります。ここでは、開発者もそうでない人も、堅牢なバックエンド、ウェブ、モバイルアプリケーションを構築します。AppMaster のようなプラットフォームでは、ユーザーはデータモデルを視覚的に構築し、直感的な BP Designer でビジネスロジックを作成し、REST API や WSSendpoints を開発できます。これにより、中小企業から大企業まで幅広い顧客に対して、スケーラブルなソフトウェアソリューションを迅速かつコスト効率よく作成することが可能になります。
