DeepMind 推出“AlphaTensor”，这是一种人工智能系统 (AI)，用于发现新颖、高效和精确的矩阵乘法算法

提高基础计算的效率很重要，因为这会对许多计算的速度产生重大影响。 矩阵乘法是一项简单的任务，可以在神经网络等系统和科学计算例程中找到。 机器学习可以超越人类的智力，甚至可以击败人类设计的最佳算法。 由于可以使用大量算法，这个过程很复杂。 DeepMind 通过创建 AplhaTensor 取得了重大突破。 这是第一个为矩阵乘法等基本运算开发出新的、高效的、无可争议的正确算法的人工智能系统。 他们解决了一个有 50 年历史的数学难题：如何以最快的速度将两个矩阵相乘。

AlphaZero 是 AlphaTensor 的基础。 这个代理人在国际象棋和围棋等棋盘游戏中表现超人。 AlphaZero 能够从国际象棋和围棋等传统棋盘游戏发展到复杂的数学问题。 根据该团队的说法，这项研究是 DeepMind 通过使用 AI 解决基本问题来改善科学的目标的重要一步。 该研究还发表在著名期刊《自然》上。

矩阵乘法算法是学生在高中教授的最简单的算法之一。 但是，它有许多实际应用。 这种方法可用于许多不同的事情，包括在智能手机上处理图像、识别口头命令、为游戏创建图形等。可以有效地乘以矩阵的计算硬件会消耗许多资源。 因此，即使是矩阵乘法效率的微小改进也会产生很大的影响。 该研究探讨了如何使用 AI 来改进矩阵乘法算法的开发。 AlphaTensor 依靠人类的直觉来发现比当前最先进的算法更好的各种矩阵大小。 AlphaTensor 的 AI 设计算法优于人类设计的算法。 这代表了算法发现的重大进步。

来源和详细信息：
https://www.marktechpost.com/2022/10/07/deepmind-introduces-alphatensor-an-artificial-intelligence-ai-system-for-discovering-novel-efficient-and-exact-algorithms-for-matrix-multiplication/