50年以上進歩が停滞していた「行列乗算アルゴリズム」をAIが改良することに成功、ゼロから未発見のアルゴリズムを導き出した

最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功

囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたDeepMind製のAI「AlphaGo」は度重なる機能強化によってチェスや将棋などあらゆるボードゲームへの対応を果たしました。新たに、AlphaGoの系譜を受け継ぐAI「AlphaTensor」が「行列の積を計算する最適な方法を求めるゲーム」に挑み、行列の積を計算する未発見のアルゴリズムを導き出すことに成功しました。

行列の積を高速に計算するアルゴリズムとしては、1969年に発表された「シュトラッセンのアルゴリズム」が広く知られています。しかし、シュトラッセンのアルゴリズムが発表されて以降50年以上にわたって大幅な効率化は実現していませんでした。そこで、DeepMindは「行列の積を算出する最適な方法を求めるゲーム」を設計してAlphaTensorにプレイさせました。

プレイ開始時のAlphaTensorは「行列の積を計算する方法」を一切学習していませんでしたが、プレイを繰り返すうちに効率的な計算方法を身に付け始めました。例えば、「4×5の行列」と「5×5の行列」の積を求める際は、愚直に計算すると100回乗算が必要ですが、既知のアルゴリズムを用いれば乗算回数を80回に減らせます。それに対して、AlphaTensorが導き出したアルゴリズムでは76回の乗算で積を求めることが可能です。

全文はこちら
https://gigazine.net/news/20221006-deepmind-alphatensor/

シンギュラリティが近づいて来るのを感じるな

行列の掛け算か
普通の人はそのテクニカルで面倒な部分にだけ触れて
お終いになる所だよなあ

その一般化とかになると結構ややこしい
疎行列の収束とか

> 50年以上停滞
いやいや

工夫なし　10.7億回
50年前　　2.83億回
30年前　　0.142億回
（1024×1024の場合）
https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_complexity_of_matrix_multiplication

インフラの劣化予測にマルコフ連鎖モデルを使ってるが、遷移確率に対する誤差を関数とみなすと、数値計算で「疑似収束」することがある
解が複数出てしまうんだな
これを数学的に解説したいんだが、数学素人の俺にはまるで分からんよ

AI将棋は強さよりも人間らしさを追求してほしい
加藤一二三らしく指すとか藤井聡太らしく指すとか

って読んだら将棋関係ないやんけ！

未知の公式を発見したってこと？すごいな