ИИ DeepMind открывает новый способ ускорения работы компьютеров

Искусственному интеллекту (ИИ) удалось создать новый, более эффективный алгоритм расчета матрицы, чем тот, который используется в настоящее время. Это открытие может показаться немного непонятным для тех, кто не погружался в тайны матричных вычислений. Однако это может оказать реальное влияние, особенно в области вычислительной техники. По словам исследователей DeepMind, некоторые вычисления могут быть выполнены на 20% быстрее.

Исследователь, стоящий за этим открытием, — не кто иной, как искусственный интеллект. Другими словами, алгоритм машинного обучения, разработанный компанией DeepMind. Его название - AlphaTensor.

Группа ученых, возглавляющая проект, в течение двух лет работала над очень конкретной задачей. ИИ пытается превзойти человеческий интеллект в области матричных вычислений. Целью было найти способ выполнения этого типа умножения, используя как можно меньше операций. "Мы сосредоточились на фундаментальной задаче умножения матриц и используем глубокое обучение с подкреплением (DRL) для поиска алгоритмов умножения матриц, которые доказали свою точность и эффективность", — пишут ученые в статье, опубликованной в журнале Nature .

Матричные умножения состоят из умножения "матриц" друг на друга. Другими словами, массивы чисел. Грубо говоря, это вопрос перемножения двух решеток чисел между собой. Зачем кому-то делать это с собой? Просто потому, что он очень полезен в большом количестве областей. Вычисление матриц - это фундаментальная компьютерная задача. Поэтому оно в той или иной степени используется почти всеми программами. В некоторых специфических областях, таких как графика, искусственный интеллект (нейронные сети) и научное моделирование, оно используется даже в очень больших масштабах.

В этих областях даже небольшое улучшение производительности может привести к значительному повышению производительности. Это также может привести к тому, что машины будут потреблять меньше энергии, поскольку для достижения того же результата можно использовать меньшую вычислительную мощность.

Первый прорыв за последние 50 лет

По словам ученых, эта знаменитая скорость вычислений может быть увеличена примерно на 20% на определенных устройствах, благодаря новому методу.

Это не обязательно будет относиться непосредственно ко всем устройствам, таким как компьютеры или смартфоны. Но причина, по которой этот прорыв вызывает ажиотаж, заключается в том, что он является первым за почти 50 лет в области умножения матриц. Очень долгое время умножение матриц выполнялось чисто пропорционально количеству перемножаемых элементов. В 1969 году математик по имени Фолькер Штрассен совершил прорыв в этой области. Он доказал, что умножение матрицы из двух строк двух чисел на другую такого же размера не обязательно требует восьми умножений.

Он смог свести операцию к семи различным вычислениям. Этот подход называется алгоритмом Штрассена. С тех пор были достигнуты и другие успехи, но они не были применимы в конкретных областях. Поэтому успех AlphaTensor вызывает ажиотаж в этой области. Для достижения этой цели ИИ был запущен в работу без каких-либо предварительных знаний об используемых в настоящее время решениях. Его попросили создать алгоритм, который выполнит эту задачу умножения за минимальное количество шагов.

AlphaTensor в итоге придумал алгоритм, который перемножает две матрицы из четырех строк по четыре числа, используя 47 умножений. Это лучшая производительность, чем 49 умножений, которые до сих пор позволял метод Штрассена. Другие методы были найдены для матриц различных размеров: всего 70. Небольшое число, по сравнению со всеми алгоритмами, найденными ИИ. Например, AlphaTensor обнаружил 14 000 различных методов вычисления только для матриц 4X4. Однако лишь немногие из них превзошли существующий метод расчета. Проблема? Ученые не совсем понимают, как все это работает.

"Мы не знаем, почему система пришла к такому выводу", — объясняет Хуссейн Фаузи из DeepMind в статье в журнале New Scientist. "Почему это лучший способ умножения матриц? Это неясно. Каким-то образом нейронные сети обладают интуицией в отношении того, что выглядит хорошо, а что плохо. Честно говоря, я не могу точно сказать, как это работает. Я думаю, что здесь есть над чем поработать теоретически, как именно глубокое обучение справляется с подобными задачами", — заключает он.

Для Одеда Лачиша из Биркбека, исследователя из Лондонского университета, также опрошенного СМИ, открытие ИИ в любом случае является многообещающим. Это может стать предвестником других подобных достижений. "Я думаю, что мы увидим результаты, генерируемые ИИ, для других проблем схожего характера, хотя редко что-то столь важное, как умножение матриц. Существует сильная мотивация для использования такой технологии, поскольку меньшее количество операций в алгоритме означает не только более быстрый результат, но и меньшие затраты энергии", — напоминает он.

Источник

ded_23 писал(а):

Предполагается, что число доступных способов умножения матриц превосходит количество атомов во вселенной — в некоторых случаях до 10³³ вариантов

у вас какая-то маленькая вселенная. нынче считается, что в нашей около 10^80 атомов

столько атомов содержится только в одном человеческом теле )

Так понимаю, что этот перевод статьи – по методу Штрассена.
Теперь нужно чтоб перевел AlphaTensor.
И сравнить.

corde писал(а):

Почему никто не опубликовал новость, что на сайт можно заходить без ВПН? Или это тоже плохо, как и всё, что выкладывается в новостях?)

Реально, захожу без VPN. ))

zz13 писал(а):

Просмотр доступен только для зарегистрированных пользователей

и вы только что подтвердили написанное мною. машина именно перебирала все возможные варианты опираясь на уже известный алгоритм, она даже не придумала новый алгоритм, а всего лишь нашла один из вариантов более быстрого его решения. даже в шахматах машина не играет как человек, а тупо перебирает всю базу всех возможных вариантов расстановок фигур, ищет соответствие и выдаёт наиболее оптимальный результат приводящий к быстрой победе. машины в этом побеждают только за счёт скорости обработки данных, интеллекта в них нет и они не могут объяснить почему был выбран тот или иной вариант, так как условие выбора уже заложено в них изначально самим условием задачи.
даже 10 в 33 степени вариантов не так уж и много для машины выполняющей миллиарды операций в секунду, на перебор всех вариантов уйдёт всего лишь несколько лет, а если распараллелить задачу на множество машин, то срок выполнения сократится уже до месяцев и дней.

Вы просто не понимаете что такое нейросеть и как она работает.
Там перебором и не пахнет.
Про профессионализм чудака: ИИ нашел более оптимальные решения задачи, алгоритм есть, а вот почему так - вопрос, теоретическая база не подведена. Вот он и говорит что не знает как так получается, ибо для таких сложных задач теор. базу не накрапаешь за вечер.

П.С. В данном случае ИИ - это самообучающийся алгоритм, которому "объяснили" что чем меньше операций - тем лучше. Вот он и берет старый алгоритм что-то меняем в нем и смотрит стало лучше или нет, если стало - берет новый алгоритм за основу. Это так, упрощенно.

это вы не понимаете что такое ИИ и приписываете ему наличие полноценного интеллекта с возможностью выбора и прочий бред фантастов. нет никакого самообучающегося алгоритма, есть просто набор скриптов с плавающими переменными и с жёстко заданными параметрами на выходе, программа прогоняет различные варианты пока на выходе не получится требуемое и получившийся алгоритм закрепляется как основной для работы как наиболее оптимальный. если вы не понимаете как работает ИИ, то не значит, что другие тоже не понимают. там нет ничего сложного, всё примитивно до ужаса. и то для чего вы используете сложные скрипты, называя их ИИ, можно часто решить в сто раз проще и быстрее и с меньшими затратами времени и денег. ИИ не существует и вам это скажет любой настоящий специалист в этой области, работающий там десятки лет, а не самоучки прочитавшие пару книг и возомнившие себя невесть кем.
вот реально уже какая то секта фанатов ИИ появилась и начинают им приписывать чуть ли не божественные свойства, а всё тупо потому что сами не понимают как оно работает ( а по факту они даже тупее алгоритма который сами же написали )

zz13 писал(а):

и начинают им приписывать чуть ли не божественные свойства

В принципе - это нормально для человеческой натуры создать себе кумира.
Это - прописная истина.

Лучше уж пусть ИИ приписывают чем каким-нибудь типа аллегорично" футболистам" да "попсам" - да не навлеку я на себя гнева фанатов ).

ну уж нет, не надо нам еще одной секты и упоротых сектантов везде навязывающих свои системы ИИ для управления всеми людьми, а ведь всё к этому и идёт.

Цитата:

Матричные умножения состоят из умножения "матриц" друг на друга.

Умножения чисел это когда числа умножаются друг на друга :клево:

igelfd8rsw писал(а):

могуча русская языка

Автор просто Могучий Кэп ^_^

Dealaxer писал(а):

а существует ли на самом деле ИИ, ответ: Нет, не существует!

Увы, и в СМИ порой говорят про "ИИ". Много раз и каждый год.

zz13 писал(а):

машина просто перебрала все возможные варианты и выдала самый оптимальный с наименьшим количеством шагов и нет тут никакой интуиции и прочей чуши. про интуицию и ИИ говорят только полностью безграмотные фантазёры.

Видимо, именно то, что вы расписали, он и определил как "интуиция"

zz13 писал(а):

она даже не придумала новый алгоритм, а всего лишь нашла один из вариантов более быстрого его решения. даже в шахматах машина не играет как человек, а тупо перебирает всю базу всех возможных вариантов расстановок фигур, ищет соответствие и выдаёт наиболее оптимальный результат приводящий к быстрой победе. машины в этом побеждают только за счёт скорости обработки данных, интеллекта в них нет и они не могут объяснить почему был выбран тот или иной вариант, так как условие выбора уже заложено в них изначально самим условием задачи.

Звучит точно. Машина не станет пытаться найти другое решение, чтобы "поиграться" с противником, запутать его, затроллить, короче, и потом все равно выиграть ) И все это для того, чтобы матч с "ИИ" выглядел для зрителей более зрелищным, и это тешило бы эго "ИИ". Так что увы, "ИИ" это просто слова.

zz13 писал(а):

Просмотр доступен только для зарегистрированных пользователей

и вы только что подтвердили написанное мною. машина именно перебирала все возможные варианты опираясь на уже известный алгоритм, она даже не придумала новый алгоритм, а всего лишь нашла один из вариантов более быстрого его решения. даже в шахматах машина не играет как человек, а тупо перебирает всю базу всех возможных вариантов расстановок фигур, ищет соответствие и выдаёт наиболее оптимальный результат приводящий к быстрой победе. машины в этом побеждают только за счёт скорости обработки данных, интеллекта в них нет и они не могут объяснить почему был выбран тот или иной вариант, так как условие выбора уже заложено в них изначально самим условием задачи.
даже 10 в 33 степени вариантов не так уж и много для машины выполняющей миллиарды операций в секунду, на перебор всех вариантов уйдёт всего лишь несколько лет, а если распараллелить задачу на множество машин, то срок выполнения сократится уже до месяцев и дней.

Я ничего не подтверждал, а всего лишь указал на то что вы ошибаетесь. Классические алгоритмы работы ПО очень сильно отличаются от работы нейросетей, в которых нет грубого перебора, упомянутого вами, а процесс решения задачи связан с обучение программы. Почитайте как работают нейросети, возможно вам станет более понятно как программа справилась с решением подобной задачи. https://blog.skillfactory.ru/kak-rabotaet-nejronnaya-set-razbiraemsya-s-osnovami/#:~:text=%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8%20%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0%D1%8E%D1%82%20%D0%B2%20%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%BC%20%D0%BD%D0%B0%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B8,%D0%BE%20%D0%BA%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%8B%D1%85%20%D0%BC%D1%8B%20%D0%BF%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BC%20%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5.

P.S. 10 в 33 вариантов это дециллион. Огромное число с которым не справится ни одна вычислительная машина даже в ближайшем будущем. И это никак не операция за такт в ЦП.

zz13 писал(а):

машина именно перебирала все возможные варианты опираясь на уже известный алгоритм, она даже не придумала новый алгоритм

Вы правы отчасти. Она перебирала, но делала это с умом, так как перебрать потребуется около 10^33 вариантов, как тут сказали. Иначе это не искусственный интеллект, а банальный алгоритм полного перебора и использовать AlphaGo здесь вовсе не нужно.

zz13 писал(а):

даже 10 в 33 степени вариантов не так уж и много для машины выполняющей миллиарды операций в секунду, на перебор всех вариантов уйдёт всего лишь несколько лет, а если распараллелить задачу на множество машин, то срок выполнения сократится уже до месяцев и дней.

Бред. Один миллиард операций это 10 в 9 степени. В году примерно 10 в 7 степени секунд. Складываем степени и получаем 10^16 вариантов в год на одном процессоре со скоростью миллиард операций в секунду. Осталось достать 33-16=10^17 процессоров, чтобы перебрать все варианты хотя бы за год. 10^17 это, на минуточку, 10 с 17 нулями, или 100 квадриллионов процессоров, ну или примерно 1/10 от миллиарда миллиардов процессоров. Вы, извините, совсем не разбираетесь ни в математике, ни в информатике.

Добавлено спустя 9 минут 2 секунды:

Михаил писал(а):

serpentarius
Я не люблю ИИ, когда меня отымеют роботы по телефону, вместо того, чтоб нормальный белковый оператор сразу отвечал - а уже если я захочу пообщаться с ИИ - тогда бы на него переключали а не наоборот - когда невозможно отбиться от него произнося постоянно мантру-заклинание: "Оператор.. Оператор.. Оператор.."..
когда звонишь скажем в инстанции по ЖКХ, Мос.ру и проч почты России. ))

Но вот здесь мне кажется уместное проявления ИИ - в этой публикации.
на этом месте он хорош и полезен.

ИИ расшифровывается как искусственный интеллект. И он бывает слабый и сильный. Сильный -- это когда он сравнится по уму и по знаниям к человеку. Слабый -- это тот, что мы сейчас имеем (хорошо выполняющий отдельные задачи, вроде игры в го и ответа по телефонной линии).

А то, что вас "имеют" роботы по телефону (не могут дать толкового ответа) -- это виноват тот, кто их программировал, кто заложил в них кривые инструкции, мало ответов, сценариев и т.д. При толковой настройке нормальный слабый ИИ превзойдёт любого оператора. Но эта настройка на данный момент требует много сил, времени и денег, поэтому проще поставить обычный слабый ИИ в качестве первой линии для ответа на совсем тупые и простые вопросы, чтобы экономить деньги на времени работы живых людей-операторов. Всё упирается в деньги и технические возможности.

И все же: как же хорош русский язык!!!!

Михаил писал(а):

В принципе - это нормально для человеческой натуры создать себе кумира

Вообще для человека думающего не нормально

zz13 писал(а):

ну уж нет, не надо нам еще одной секты и упоротых сектантов везде навязывающих свои системы ИИ для управления всеми людьми, а ведь всё к этому и идёт

Та кто вам что навязывает? Одни экспериментируют, другие массово бьются в истерике, придумывая теории заговора. Так кто тут сектанты? Поставить Сольвьеву задачу, компания в СМИ, "Робот Федор №2 Супер - изделие №349" по всем каналам (управляемый с пульта в подсобке) обыгрывает 100 шахматистов одновременно и вы через пол года будете ходить в футболках "ИИ - наше всё" и клеить буквы "ИИ" на автомобили. Видели мы, как это работает

Radio Bay писал(а):

Вообще для человека думающего не нормально

ну, а при чем тут это?)

Михаил писал(а):

ну, а при чем тут это?)

Как причём? Вы всех загребли под одну гребёнку )