DeepMind создает новый ИИ, который решает 50-летнюю задачу умножения матриц — IT Pro — Новости

DeepMind выпустила новый ИИ, который может автоматически находить наиболее эффективный и действенный алгоритм умножение матриц. Таким образом, по словам Google, AlphaTensor решает математическую задачу пятидесятилетней давности.

DeepMind, принадлежащий Google, Пишет Этот AlphaTensor основан на AlphaZero. Это искусственный интеллект, который был известен ранее, потому что он может играть в настольные игры, такие как Го. AlphaTensor — это искусственный интеллект, который может поставить на него те же алгоритмы умножение матриц— Решить вопросы. Этот алгебраический процесс используется, среди прочего, для небольших приложений алгоритмов, таких как распознавание речевых команд или сжатие изображений. Чем эффективнее алгоритм решения такой задачи, тем быстрее будет выполнена задача.

Исследователи из DeepMind Описание в статье, опубликованной в Nature. Как повысить эффективность поиска таких алгоритмов в AlphaTensor. В частности, это касается реализации Алгоритм Штрассена С 1969 года. Этот алгоритм в настоящее время является лучшим способом выполнения матричного умножения на больших матрицах. До появления этого алгоритма идея заключалась в том, что чем больше матриц нужно перемножить, тем относительно сложнее становится вычисление. Алгоритм Штрассена противоречит этому, но всегда было трудно перевести этот алгоритм в код. AlphaTensor теперь может сделать именно это; ИИ может сам подобрать наиболее эффективный алгоритм, не имея базовых знаний.

В статье исследователи DeepMind описывают, как AlphaTensor обнаружила алгоритм, который мог решать два массива из четырех строк по четыре числа за 47 умножений. С алгоритмом Штрассена их будет 49. В итоге исследователи нашли несколько тысяч функциональных алгоритмов. 14 000 из них работали в сетях четырех на четыре цифры.

По словам ученых, алгоритмы на некоторых устройствах, включая графический процессор Nvidia V100 и Google Tensor TPU v2, повысили скорость на десять-двадцать процентов. Исследователи говорят, что это доказывает, что AlphaZero также можно использовать вне игр и даже решать математические задачи.