Bermain AI memecahkan rekor matematika Jerman berusia 50 tahun

Siapa pun yang dapat menangani tugas komputasi dengan lebih efisien juga dapat meningkatkan aplikasi komputer. Sebuah metode untuk memecahkan beberapa masalah perkalian dalam jumlah langkah sesedikit mungkin belum diperbaiki selama 50 tahun. Kecerdasan buatan telah memecahkan rekor sekarang.

Metode perhitungan yang efektif berarti: Lebih sedikit langkah untuk solusi yang sama

Dari merepresentasikan piksel di layar komputer hingga menghitung kemungkinan opsi gerakan dalam game, perkalian matriks digunakan dalam ribuan tugas komputasi sehari-hari. Direkam lebih dari 50 tahun yang lalu: Pada tahun 1969, matematikawan Jerman Volker Strassen mengembangkan metode yang saat itu paling efisien untuk mengalikan dua matriks 4 × 4. Tidak ada yang dapat memperbaikinya sejak saat itu. Dengan demikian penjelajah teknologi Dilaporkan, tim peneliti di Google’s DeepMind di London memecahkan rekor itu – dan dengan mudah, bisa dikatakan.

Pendekatan yang diambil oleh tim dalam jurnal khusus sifat pemarah Deskripsi berdasarkan hasil yang diperoleh dari proyek AlphaZero – kecerdasan buatan yang telah dilatih dengan sukses besar untuk menguasai permainan papan yang kompleks seperti catur dan permainan. Prinsip sederhana: setiap gerakan dalam permainan mewakili langkah selanjutnya dalam memecahkan masalah, algoritma mewakili urutan gerakan yang diperlukan. Para peneliti menyebut transfer pendekatan ini ke masalah matriks AlphaTensor.

ulasan teknologi Dia menemukan deskripsi yang sangat tepat tentang ide tim dalam laporannya: “Alih-alih mempelajari urutan gerakan terbaik di Go atau catur, AlphaTensor mempelajari urutan gerakan terbaik dalam memukul matriks. Itu dihargai karena memenangkan permainan dalam jumlah gerakan paling sedikit. mungkin.” Hasilnya: AI dapat, dari Antara lain, melanggar batas efisiensi 50 tahun saat mengalikan dua matriks 4×4 – metode Strassen membutuhkan 49 langkah, AlphaTensor telah menemukan cara untuk mencapai solusi dalam 47 langkah. Terobosan serupa juga dapat dicapai dalam masalah matriks lainnya. Algoritma terbaik hingga saat ini yang mampu menyelesaikan perkalian 4 5 matriks dengan 5 matriks 5 dengan 80 perkalian individu, membutuhkan AlphaTensor 76.

Pada akhirnya, kemajuan selalu merupakan kerja tim antara manusia dan komputer

Serumit topiknya, peretasan semacam itu dapat berdampak besar pada kehidupan sehari-hari banyak orang. Karena perhitungan sederhananya adalah: Jika perhitungan dapat dilakukan dengan langkah yang lebih sedikit, Anda dapat mengurangi biaya dan menghemat energi untuk keseluruhan proses. Langkah selanjutnya juga menarik di sini: Peneliti teoretis yang sekarang menganalisis algoritme baru dapat menemukan petunjuk untuk lebih banyak terobosan.

Lihat juga: DeepMind: AI Google memberikan terobosan dalam penelitian protein


Prosesor Cpu Penelitian Chip Sains Ai Kecerdasan Buatan Stok Gambar Kecerdasan Buatan Dunia AI Dunia Sains Dunia Sains Otak Bot Kepala Wajah Kode Ganda Pemikiran Biner Kontrol Otak Gelombang Otak Chip Otak Otak Buatan Penelitian Otak Otak Pikiran Kepala