fbpx
-6 C
София

Изкуственият интелект AlphaZero за първи път от 50 години откри нов начин за умножение на матриците

Най-четени

Даниел Десподов
Даниел Десподовhttps://www.kaldata.com/
Новинар. Увличам се от съвременни технологии, информационна безопасност, спорт, наука и изкуствен интелект.

Създаденият от компанията DeepMind ИИ AlphaZero. който първоначално се използваше при десктоп компютърните игри, предложи нов начин за умножение на матриците. Това е фундаментална математическа задача, за която ново решение не е предлагано от 50 години.

Задачата за умножението на матриците се използва на много места – от показването на изображение на екран до моделирането на сложна физика, както и за обучение на изкуствен интелект или на самия себе си. Оптимизирането на решението на този алгоритъм би помогнало за опростяване изпълнението на редица компютърни операции, би довело до намаляване на разходите и до икономия на енергия. Въпреки повсеместността на проблема, той все още не е подробно проучен.

Матрицата е масив от числа, а матричното умножение обикновено е последователно умножение на числата в редовете на едната матрица по числата в колоните на другата. Проблемът изглежда сравнително прост, но става много по-сложен и по-труден, когато се опитваме да намерим бърз метод за умножението на две големи матрици  и това е един от важните проблеми в компютърните науки. Предполага се, че броят на възможните начини за умножаване на матрици надвишава броя на атомите във Вселената – в някои случаи до 10³³ опции.

Задачата за умножението на матрици е подадена на ИИ AlphaZero във вид на игра, в която изкуственият интелект е награждаван, ако успее да я изиграе с минимален брой ходове. В крайна сметка AlphaZero е предложил метод за умножение на 4х4 матрици с 49 стъпки, докато досега се използваше алгоритъма от 1969 година с 64 стъпки. При по-големи матрици новият метод действа по-добре – при размернот 9х9 броят на стъпките намалява от 511 на 498, а при 11х11 – от 919 на 896.

Новият открит от ИИ AlphaZero метод е приложен в ускорителите NVIDIA V100 и Google TPU, които масово се използват за машинно обучение. Оказа се, че алгоритъмът, базиран на новия метод е с около 20% по-бърз.


Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook, и ни последвайте в Telegram и Viber или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iOS и Huawei!

Абонирай се
Извести ме за
guest

1 Коментар
стари
нови оценка
Отзиви
Всички коментари

Нови ревюта

Подобни новини