Сегодня 01 марта 2024
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Игровой ИИ AlphaZero открыл новый способ умножения матриц впервые за 50 лет

Разработанная компанией DeepMind система искусственного интеллекта AlphaZero, первоначально предназначенная для настольных игр, предложила более быстрый способ умножения матриц — фундаментальной математической задачи, для которой не находилось новых решений уже более 50 лет.

 Источник изображения: technologyreview.com

Источник изображения: technologyreview.com

Задача об умножении матриц лежит в основе самых разных приложений от вывода изображения на экран до моделирования сложной физики, а также обучения самого искусственного интеллекта. Оптимизация решения этой задачи помогла бы упростить выполнение множества компьютерных операций, сократив расходы и обеспечив экономию энергии. Несмотря на повсеместное распространение задачи, она до сих пор недостаточно изучена.

Матрица — это массив чисел, а умножение матриц — это обычно последовательное умножение чисел в строках одной на числа в столбцах другой. Задача кажется относительно простой, но она существенно усложняется при попытке найти ускоренный метод её решения, и это одна из открытых проблем в информатике. Предполагается, что число доступных способов умножения матриц превосходит количество атомов во вселенной — в некоторых случаях до 10³³ вариантов.

Чтобы «заинтересовать» нейросеть AlphaTensor, новую версию AlphaZero, задачу об умножении матриц превратили в своего рода настольную игру, каждое действие умножения сопоставили игровому ходу, а ИИ получал награду за победу с минимальным числом ходов. В результате AlphaTensor нашёл новый способ умножения матриц 4×4, более эффективный, чем в 1969 году предложил немецкий математик Фолькер Штрассен (Volker Strassen). Базовый способ предполагает решение задачи за 64 шага, у Штрассена это 49 шагов, а AlphaTensor справляется за 47. В целом ИИ усовершенствовал алгоритмы для матриц более 70 размеров: при размере 9×9 число шагов уменьшилось с 511 до 498, а при 11×11 — с 919 до 896. В ряде других случаев AlphaTensor повторил лучшие из известных алгоритмов.

Получив результаты, инженеры DeepMind решили адаптировать их для ускорителей NVIDIA V100 и Google TPU, которые чаще всего используются в машинном обучении. Выяснилось, что предложенные AlphaTensor методы работают на 10–20 % быстрее традиционных.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Вечерний 3DNews
Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы. Две минуты на чтение — и вы в курсе главных событий.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Brave представила конфиденциального ИИ-ассистента Leo для Android-устройств 11 мин.
Илон Маск подал в суд на Сэма Альтмана и OpenAI за нежелание трудиться на благо человечества 14 мин.
Facebook удалит вкладку «Новости» и перестанет платить издателям 50 мин.
Игроки обнаружили в Steam указания на скорый выход из тени сюжетного аддона Shattered Space для Starfield 58 мин.
Windows 11 позволит заменить компьютерную веб-камеру на Android-смартфон 60 мин.
В свежей версии Telegram появились девять новых функций для групп 2 ч.
Инсайдер раскрыл, каким мог стать отменённый шутер Respawn про мандалорца — игра нравилась всем, кроме Electronic Arts 3 ч.
После 19 лет в составе Activision разработчики Crash Bandicoot и Spyro обрели независимость — Toys for Bob снова стала инди-студией 4 ч.
Google добавила в Chrome новые функции для эффективного поиска даже при слабом интернете 7 ч.
Microsoft готовит к выпуску чат-бот Copilot для финансистов 9 ч.