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

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.