ИИ учится писать программы для сортировки самостоятельно

Армандо Солар-Лезама работает в лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, Кембридж, Массачусетс 02139, США.

Вы также можете найти этого автора в PubMed Google Scholar.

На протяжении десятилетий компьютерная индустрия полагалась на закон Мура: по мере того, как транзисторы становились все меньше, количество транзисторов, которые можно было разместить на компьютерном чипе, удваивалось каждые два года, обеспечивая аналогичный скачок в вычислительной мощности. Но закон Мура имеет естественный предел, поэтому оптимизация программного обеспечения стала столь же важной, как и миниатюризация. В своей статье в журнале Nature Манковиц и др.1 раскрывают ключевую роль глубокого обучения в этом процессе, показывая, что код, сгенерированный искусственным интеллектом (ИИ), может повысить эффективность, с которой язык программирования C++ сортирует элементы в списке. Хотя эта задача кажется обыденной, она необходима в компьютерных программах по всему миру, и версия ИИ теперь встроена в широко используемую реализацию библиотеки C++. Возможно, еще более примечательно то, что система искусственного интеллекта может улучшить код, не зная заранее о самой проблеме.

Доступ к журналу Nature и 54 другим журналам Nature Portfolio.

Приобретите Nature+, нашу выгодную подписку с онлайн-доступом.

29,99 долларов США / 30 дней

отменить в любое время

Подпишитесь на этот журнал

Получите 51 печатный выпуск и онлайн-доступ.

199,00 долларов США в год

всего $3,90 за выпуск

Возьмите напрокат или купите эту статью

Получите только эту статью до тех пор, пока она вам нужна

$39,95

Цены могут зависеть от местных налогов, которые рассчитываются во время оформления заказа.

Природа618, 240-241 (2023)

дои: https://doi.org/10.1038/d41586-023-01812-5

Манковиц, DJ и др. Природа 618, 257–263 (2023).

Статья в Академии Google

Бэкон, Д.Ф., Грэм, С.Л. и Шарп, OJ ACM Comput. Выж. 26, 345–420 (1994).

Статья в Академии Google

Балапракаш П. и др. Учеб. IEEE 106, 2068–2083 (2018).

Статья в Академии Google

Вудук, Р.В. в Энциклопедии параллельных вычислений (изд. Падуя, Д.) 102–105 (Springer, 2011).

Google Scholar

Фриго, М. ACM SIGPLAN Нет. 34, 169–180 (1999).

Статья в Академии Google

Уэйли Р.К., Петитет А. и Донгарра Дж. Дж. Parallel Comput. 27, 3–35 (2001).

Статья в Академии Google

Пюшель М. и др. Учеб. IEEE 93, 232–275 (2005).

Статья в Академии Google

Франкетти Ф. и Пюшель М. Proc. Межд. Параллельный распределенный процесс. Симп. (IEEE, 2003).

Google Scholar

Алур Р. и др. в «Формальных методах автоматизированного проектирования», 2013 г., 1–8 (IEEE, 2013).

Google Scholar

Барт, Г., Креспо, Дж. М., Гульвани, С., Кунц, К. и Браун, М. ACM SIGPLAN Нет. 48, 123–134 (2013).

Статья в Академии Google

Шкуфза Э., Шарма Р. и Айкен А. в Proc. 18-й Международный. Конф. Архит. Поддержка программы. Ланг. Опер. Сист. 305–316 (IEEE, 2013).

Google Scholar

Девлин Дж. и др. в Proc. 34-й Международный Конф. Мах. Учиться. Том. 70 (ред. Precup, D. и Teh, YW) 990–998 (JMLR, 2017).

Google Scholar

Ли, Ю. и др. Наука 378, 1092–1097 (2022).

Статья PubMed Google Scholar

Эллис, К. и др. в Proc. 33-я нейронная инф. Процесс. Сист. (редакторы Уоллах, Х., Ларошель, Х., Бейгельцимер, А., д'Альше-Бюк, Ф. и Фокс, Э.Б.) 9169–9178 (Curran Associates, 2019).

Google Scholar

Скачать ссылки