Нейросеть справилась с математической задачей, решения которой не было 50 лет

Система искусственного интеллекта AlphaTensor компании DeepMind нашла ускоренный способ умножения матриц, новых решений для которых не находилось более 50 лет. Об этом говорится в материале MIT Technology Review.

Задача об умножении матриц лежит в основе различных приложений: от вывода изображения на дисплей и до моделирования сложной физики, а также процесса машинного обучения. Оптимизация решения помогла бы ускорить выполнение тысяч компьютерных операций, тем самым сократив расходы и обеспечив экономию энергии. Но несмотря на повсеместное распространение задачи, она до сих пор изучена не до конца. «Число доступных способов умножения матриц превосходит количество атомов во вселенной», — уточняется в материале.

Нейросеть настроили так, чтобы она воспринимала задачу как настольную игру. Каждое действие умножения сопоставляли игровому ходу, а ИИ получал награду за победу с минимальным числом ходов. По итогу нейросеть отыскала способ умножения матриц (размером 4×4), оказавшийся более эффективным в сравнении с предложенным в 1969 году немецким математиком. Его вариация предполагала решение за 49 шагов, а AlphaTensor уложилась в 47.

При других размерах матриц результат оказался еще более выдающимся: при 9×9 количество шагов сократилось с 511 до 498, при 11×11 — с 919 до 896.

Наш канал в Telegram. Присоединяйтесь!

Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро