https://ru.sputnik.kg/20221008/neyroset-uskorila-algoritm-nad-kotorym-lyudi-rabotali-vekami-1068764705.html
Нейросеть за пару часов ускорила алгоритм, над которым люди работали веками
Нейросеть за пару часов ускорила алгоритм, над которым люди работали веками
Sputnik Кыргызстан
Исследователи отмечают "потрясающую интуицию" искусственного интеллекта. 08.10.2022, Sputnik Кыргызстан
2022-10-08T17:01+0600
2022-10-08T17:01+0600
2022-10-08T17:01+0600
в мире
ученые
искусственный интеллект
нейросеть
https://sputnik.kg/img/103607/84/1036078474_0:0:3008:1693_1920x0_80_0_0_c01245e00e5d695cc4e6be650178b218.jpg
БИШКЕК, 8 окт — Sputnik. Нейросеть за несколько часов ускорила алгоритм, над которым математики работали столетиями, сообщает Nature.Матрица — это прямоугольная таблица чисел. Первые алгоритмы работы с матрицами разработали в древнем Китае 4 000 лет назад. Активное использование матриц для решения систем линейных уравнений началось в Средневековье. Эта техника удобна, но для больших числовых таблиц очень трудоемка.Группа исследователей из Google DeepMind в Лондоне установила, что искусственный интеллект (ИИ) может найти более быстрые алгоритмы для решения задачи умножения матриц.Математика постоянно используется в компьютерных вычислениях как средство формального описания реального мира. Например, матрицы применяют для представления пикселей на экране компьютера, погодных условий или узлов нейросети. Одним из основных алгоритмов в таких случаях является выполнение вычислений над матрицами. При программировании игр матрицы описывают возможные варианты движения. Для реализации таких движений они часто перемножаются или складываются. Это требует большой вычислительной мощности, и чем больше матрицы, тем труднее с ними работать. Математики тратят много времени и энергии на разработку все более эффективных алгоритмов матричных вычислений.Команда сосредоточилась на поиске "по дереву", который обычно используется в программировании игр. Это средство, с помощью которого система может перебирать различные сценарии в поисках наилучшего. Такой подход дал отличный результат. Преобразование системы искусственного интеллекта в игру позволило отыскать более эффективный способ для перемножения матриц, чем до сих пор нашли математики. Исследователи позволили своей системе искать, просматривать и применять существующие алгоритмы, используя вознаграждения за более короткие и быстрые способы перемножения. В результате система нашла факторы, влияющие на эффективность матричного умножения, а затем создала свой алгоритм. Во многих случаях методы, выбранные нейросетью, оказались лучше тех, что созданы математиками.Ученые отмечают "потрясающую интуицию" ИИ и заявляют, что нейросети должны создавать собственные знания о проблеме с нуля.
https://ru.sputnik.kg/20220819/video-neyroset-istoriya-buduschee-chelovechestva-1066916805.html
Sputnik Кыргызстан
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2022
Sputnik Кыргызстан
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Новости
ru_KG
Sputnik Кыргызстан
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Sputnik Кыргызстан
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
в мире, ученые, искусственный интеллект, нейросеть
в мире, ученые, искусственный интеллект, нейросеть
Нейросеть за пару часов ускорила алгоритм, над которым люди работали веками
Исследователи отмечают "потрясающую интуицию" искусственного интеллекта.
БИШКЕК, 8 окт — Sputnik. Нейросеть за несколько часов ускорила алгоритм, над которым математики работали столетиями, сообщает
Nature. Матрица — это прямоугольная таблица чисел. Первые алгоритмы работы с матрицами разработали в древнем Китае 4 000 лет назад. Активное использование матриц для решения систем линейных уравнений началось в Средневековье. Эта техника удобна, но для больших числовых таблиц очень трудоемка.
Группа исследователей из Google DeepMind в Лондоне установила, что искусственный интеллект (ИИ) может найти более быстрые алгоритмы для решения задачи умножения матриц.
Математика постоянно используется в компьютерных вычислениях как средство формального описания реального мира. Например, матрицы применяют для представления пикселей на экране компьютера, погодных условий или узлов нейросети. Одним из основных алгоритмов в таких случаях является выполнение вычислений над матрицами. При программировании игр матрицы описывают возможные варианты движения. Для реализации таких движений они часто перемножаются или складываются. Это требует большой вычислительной мощности, и чем больше матрицы, тем труднее с ними работать. Математики тратят много времени и энергии на разработку все более эффективных алгоритмов матричных вычислений.
Команда сосредоточилась на поиске "по дереву", который обычно используется в программировании игр. Это средство, с помощью которого система может перебирать различные сценарии в поисках наилучшего. Такой подход дал отличный результат. Преобразование системы искусственного интеллекта в игру позволило отыскать более эффективный способ для перемножения матриц, чем до сих пор нашли математики. Исследователи позволили своей системе искать, просматривать и применять существующие алгоритмы, используя вознаграждения за более короткие и быстрые способы перемножения. В результате система нашла факторы, влияющие на эффективность матричного умножения, а затем создала свой алгоритм. Во многих случаях методы, выбранные нейросетью, оказались лучше тех, что созданы математиками.
Ученые отмечают "потрясающую интуицию" ИИ и заявляют, что нейросети должны создавать собственные знания о проблеме с нуля.
