Ora l'IA potrebbe fornirci algoritmi matematici più efficienti

Programmazione informatica implementa di matematica per l'analisi e quindi la manipolazione delle rappresentazioni di fenomeni del mondo reale. Il calcolo della matematica più importante coinvolto nella programmazione sono le matrici. Effettuare calcoli della matrice, richiede molto lavoro, soprattutto quando le matrici diventano più grandi. Quindi, un team di ricercatori di DeepMind di Google, Londra, ha dimostrato che l'IA può trovare algoritmi più veloci per risolvere i problemi di moltiplicazione di matrice.

I ricercatori di DeepMind hanno immaginato la possibilità di utilizzare un sistema AI basato sull'apprendimento per il rinforzo per generare nuovi algoritmi con meno passaggi di quelli implementati ora. Hanno scoperto che la maggior parte dei sistemi di gioco ha implementato l'apprendimento di rinforzo. Il team ha spostato la sua attenzione sulla ricerca degli alberi dopo aver completato i sistemi preliminari, che vengono utilizzati anche nella programmazione del gioco. Se applicati alle matrici moltiplicanti, i ricercatori hanno scoperto che la conversione di un sistema di intelligenza artificiale in un gioco consentiva di cercare il modo più efficiente per raggiungere il risultato desiderato, un risultato matematico.


I ricercatori hanno sperimentato il loro sistema consentendole di trovare, rivedere e attuare algoritmi esistenti, impiegando premi per attirarli per scegliere quello più efficiente. Il sistema ha appreso i fattori che migliorano l'efficienza della moltiplicazione della matrice. I ricercatori hanno anche costretto il sistema a generare i suoi algoritmi per migliorare nuovamente l'efficienza. In molti casi, questo esperimento ha dimostrato che l'algoritmo del sistema era più efficiente di quello creato dai predecessori umani.