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.