英國《自然》雜志封面以矩陣游戲為題，刊登了人工智能公司深度思考團隊的最新發(fā)現:AI可以解決矩陣乘法問題這是第一個能夠為矩陣乘法等基本任務找到新穎，高效，正確算法的AI系統(tǒng)換句話說，這個名為AlphaTensor的AI可以自己找到一種新的算法，從而解決了數學領域50年來一直沒有解決的一個問題——找到兩個矩陣相乘的最快方法

數學經常出現在計算機編程中，通常作為一種描述和操縱現實世界現象表示的手段例如，它用于表示計算機屏幕上的像素，天氣狀況或人工網絡中的節(jié)點在這種情況下，運用數學的主要方法之一就是計算矩陣

在為游戲編程時，矩陣描述了可能的運動選項為了實現這樣的運動，矩陣經常被相乘和/或相加這需要大量的工作，尤其是當矩陣變得越來越大時，這就是為什么計算機科學家花費大量的時間和精力來開發(fā)越來越有效的算法來完成這項工作1969年，數學家Volcker Strathearn提出了一種方法，只用7次乘法運算而不是標準的8次乘法運算，將兩個2×2矩陣相乘

但在新的成果中，深度思考的研究人員從游戲系統(tǒng)中尋找靈感，這些游戲系統(tǒng)大多基于強化學習在構建了一些初步的系統(tǒng)后，研究團隊將重點轉向了樹搜索，樹搜索也用于游戲編程，是系統(tǒng)在特定情況下查看各種方案的手段當應用于乘法矩陣時，研究人員發(fā)現，將AI系統(tǒng)轉換為一個游戲，可以搜索到最有效的方式來獲得想要的結果——數學結果

研究人員通過允許系統(tǒng)搜索和評估來測試他們的系統(tǒng)，然后使用現有的算法，并獎勵他們選擇最有效的算法系統(tǒng)學習了影響矩陣乘法效率的因素接下來，研究人員將允許系統(tǒng)創(chuàng)建自己的算法，尋求進一步提高效率他們發(fā)現，在很多情況下，系統(tǒng)選擇的算法比人類前輩創(chuàng)造的算法更好

深度思考團隊希望未來更多地使用AI來幫助克服數學和科學中一些最重要的問題。

AlphaTensor的前身其實是Alpha Zero，在國際象棋，圍棋，姜奇等游戲中擊敗人類高手可以說，這項工作顯示了智能體從游戲到解決數學問題的重要轉變從數學的角度來看，新的AI可以比以前更高效地探索算法空間，加深人們對矩陣豐富性的理解從更深遠的角度來看，矩陣乘法是計算機圖形學，數字通信，神經網絡訓練，科學計算等諸多領域的核心這個AI不僅會帶來矩陣游戲，還會大大提高這些領域的計算效率