DeepMind presenta la primera IA para descubrir algoritmos de multiplicación de matrices más rápidos

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¿Puede la inteligencia artificial (IA) crear sus propios algoritmos para acelerar la multiplicación de matrices, una de las tareas más fundamentales del aprendizaje automático? Hoy, en un artículo publicado en Nature, DeepMind presentó AlphaTensor, el "primer sistema de inteligencia artificial para descubrir algoritmos nuevos, efectivos y probados". El laboratorio propiedad de Google dijo que la investigación "arroja luz" sobre una pregunta matemática abierta hace 50 años sobre cómo encontrar la manera más rápida de multiplicar dos matrices.

Desde la publicación del algoritmo de Strassen en 1969, la informática ha buscado superar su velocidad para multiplicar dos matrices. Si bien la multiplicación de matrices es una de las operaciones más simples en álgebra, que se enseña en las matemáticas de la escuela secundaria, también es una de las tareas computacionales más fundamentales y, en última instancia, una de las operaciones matemáticas básicas en las redes neuronales actuales.

La multiplicación de matrices se usa para procesar imágenes de teléfonos inteligentes, comprender comandos de voz, generar gráficos de computadora para juegos de computadora, compresión de datos y más. Hoy en día, las empresas utilizan hardware de GPU costoso para aumentar la eficiencia de la multiplicación de matrices, por lo que cualquier velocidad adicional cambiaría las reglas del juego en términos de reducción de costos y ahorro de energía.

AlphaTensor, según una entrada de blog de DeepMind, se basa en AlphaZero, un agente que ha demostrado un rendimiento sobrehumano en juegos de mesa como el ajedrez y Go. Este nuevo trabajo lleva el viaje de AlphaZero más allá, pasando de jugar juegos a resolver problemas matemáticos sin resolver.

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Esta investigación examina cómo la IA podría usarse para mejorar la computación en sí misma, dijo Pushmeet Kohli, director de IA para ciencia en DeepMind, en una rueda de prensa.

"Si somos capaces de usar IA para encontrar nuevos algoritmos para tareas computacionales fundamentales, esto tiene un enorme potencial porque podríamos ir más allá de los algoritmos actualmente en uso, lo que podría llevar a una mayor eficiencia", dijo. .

Ésta es una tarea particularmente difícil, explicó, porque el proceso de descubrir nuevos algoritmos es muy complicado, y automatizar el descubrimiento algorítmico usando IA requiere un proceso de razonamiento largo y difícil: desde formar la intuición sobre el problema algorítmico hasta escribir una novela. algoritmo y probar que el algoritmo es correcto en instancias específicas.

"Es una serie de pasos difíciles y la IA no ha sido muy buena hasta ahora", dijo.

Un "problema intrigante y alucinante"

DeepMind asumió el desafío de la multiplicación de matrices porque es un problema computacional conocido, dijo.

"También es un problema muy intrigante y alucinante, porque la multiplicación de matrices es algo que aprendemos en la escuela secundaria", dijo. "Es una operación extremadamente básica, pero actualmente no conocemos la mejor manera de multiplicar estos dos conjuntos de números. Por lo tanto, es muy emocionante para nosotros como investigadores comenzar a comprender esto mejor.

Según DeepMind, AlphaTensor ha descubierto algoritmos que son más eficientes que los de última generación para muchos tamaños de matriz y funcionan mejor que los diseñados por humanos.

AlphaTensor comienza sin conocimiento del problema, explicó Kohli, luego aprende gradualmente lo que está sucediendo y mejora con el tiempo. "Primero encuentra este algoritmo de clase...