이제 AI는보다 효율적인 수학 알고리즘을 제공 할 수 있습니다.

실제 현상의 표현을 분석하고 조작하기위한 컴퓨터 프로그래밍 도구. 프로그래밍과 관련된 가장 중요한 수학 계산은 행렬입니다. 매트릭스 계산을 수행하려면 특히 매트릭스가 커짐에 따라 많은 작업이 필요합니다. 따라서 런던의 Google Deepmind의 연구원 팀은 AI가 매트릭스 곱셈 문제를 해결하기 위해 더 빠른 알고리즘을 찾을 수 있음을 보여주었습니다.

DeepMind의 연구원들은 강화 학습 기반 AI 시스템을 사용하여 현재 구현 된 단계보다 적은 단계의 새로운 알고리즘을 생성 할 가능성을 상상했습니다. 그들은 대부분의 게임 시스템이 강화 학습을 구현했다는 것을 발견했습니다. 팀은 게임 프로그래밍에도 사용되는 예비 시스템을 완료 한 후 트리 검색으로 초점을 맞췄습니다. 연구원들은 곱하기 행렬에 적용될 때 AI 시스템을 게임으로 변환하면 원하는 결과를 얻을 수있는 가장 효율적인 방법 (수학적 결과)을 검색 할 수 있음을 발견했습니다.


연구원들은 기존 알고리즘을 찾고 검토 및 구현하여 시스템을 실험하여 보상을 사용하여 가장 효율적인 알고리즘을 선택할 수있었습니다. 이 시스템은 매트릭스 곱셈 효율을 향상시키는 요인에 대해 배웠습니다. 연구원들은 또한 시스템이 효율성을 다시 향상시키기 위해 알고리즘을 생성하도록 강요했다. 많은 경우에,이 실험은 시스템 알고리즘이 인간의 전임자에 의해 생성 된 것보다 더 효율적임을 보여 주었다.