A classificação de objetos pela DeepMind AI pode trazer aceleração à computação global

Graças a uma inteligência artificial desenvolvida pela empresa britânica DeepMind, um algoritmo amplamente utilizado em todo o mundo pode ser executado até 70% mais rápido.

Essa melhoria ocorre devido a uma nova abordagem encontrada pela Inteligência Artificial para classificar dados que haviam sido negligenciados por programadores humanos por décadas.

A descoberta tem o potencial de otimizar milhões de programas, uma vez que os algoritmos de classificação são funções fundamentais amplamente utilizadas pelos computadores em todo o mundo.

Daniel Mankowitz, da DeepMind, expressou surpresa com os resultados obtidos, afirmando que não esperavam um desempenho superior.

Ele destacou a concisão do programa desenvolvido, que foi alvo de estudo por décadas. Os algoritmos de classificação, amplamente utilizados na computação, desempenham um papel fundamental na organização de dados, seja por meio da ordenação alfabética de palavras ou da classificação numérica.

Embora existam diversas abordagens nesse campo, as inovações têm sido limitadas devido à alta otimização alcançada ao longo do tempo.

Novo algoritmo promete inovar o universo da computação

Os algoritmos de classificação, conhecidos como “burros de carga” da computação, têm a função de organizar dados, seja ordenando palavras alfabeticamente ou classificando números em ordem crescente.

Apesar da existência de diversos algoritmos de classificação, as inovações têm sido limitadas, uma vez que essas abordagens foram altamente otimizadas ao longo das décadas.

Para superar essa limitação, a DeepMind desenvolveu um modelo de Inteligência Artificial chamado AlphaDev. Ao contrário de ajustar os algoritmos existentes, o AlphaDev é projetado para descobrir novos algoritmos capazes de realizar uma determinada tarefa.

Essa abordagem inovadora parte do zero, buscando superar os esforços prévios na área de classificação de dados. A DeepMind utiliza o código assembly como parte do processo de desenvolvimento do AlphaZero.

O código assembly é uma linguagem de computador intermediária, situada entre o código escrito por humanos e as sequências de instruções binárias codificadas em 0s e 1s.

Enquanto o código assembly pode ser lido e compreendido cuidadosamente por humanos, a maioria dos softwares é escrita em linguagens de alto nível, que são mais intuitivas, antes de serem traduzidas ou “compiladas” para o código assembly.

No entanto, a DeepMind argumenta que o uso do código assembly proporciona ao AlphaGo maior liberdade para criar algoritmos mais eficientes, aproveitando sua capacidade de compreensão detalhada da linguagem de baixo nível.

Durante o processo de desenvolvimento, a inteligência artificial é orientada a construir um algoritmo passo a passo e testar sua saída em comparação com uma solução correta conhecida, garantindo, assim, a criação de um método eficaz. Além disso, a IA é instruída a buscar a criação do algoritmo mais conciso possível.

A empresa destaca que essa tarefa se torna cada vez mais desafiadora à medida que os problemas se tornam mais complexos. Isso ocorre porque o número de combinações possíveis de instruções aumenta rapidamente, chegando a se aproximar do número de partículas no Universo.

Assim, a IA precisa enfrentar a dificuldade de explorar um espaço de busca extremamente vasto para encontrar soluções ótimas para problemas maiores.

O AlphaDev, ao ser desafiado a criar um algoritmo de classificação, surpreendeu ao apresentar um resultado 70% mais rápido do que o algoritmo considerado o melhor para listas de cinco partes de dados. Além disso, em listas com mais de 250 mil itens, o algoritmo desenvolvido pelo AlphaDev obteve uma melhoria de desempenho de 1,7%.

Daniel Mankowitz, ao analisar o programa criado pelo AlphaDev, inicialmente suspeitou de algum erro ou falha, porém, ao investigar mais detalhadamente, percebeu que a IA tinha descoberto uma abordagem mais eficiente para a classificação de dados.