えええまじで？ 凄すぎる

効率的な行列式の求め方を見つけられたら、電験の膨大な計算量もかなり楽になるかもしれん。

なんと！
"行列の積を計算する方法"を学習させたとな！？

もう改善シロがなさそうなところで
改善点に気付ける人は、すごいと思う。尊敬👏

ナップザック問題を多項式時間で解いてもろて

え、え、これめっちゃすごない？

またもやDeepMind！

｢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｣

行列計算はディープラーニングで必須ですが、その計算アルゴリズムの高速化に成功

こういう基礎的なところにもチャレンジするのが凄い！
インパクトも大きい！

ほーすごい。進化的プログラミングで未発見のアルゴリズム作らせるみたいなのって今までなかったのかな

さすが最強

コンピュータの最も得意とする分野だからとて、人間の天才を一瞬で飛び越えたコンピュータ。この一歩はとてつもなく大きい。

ルービックキューブや倉庫番などのパズルを解く研究は昔からAIの主要分野のひとつ。これはそれをアルゴリズム研究に応用したという印象。将棋やチェスのAIもこれから評価関数などのドメイン知識の学習を越えて探索などのアルゴリズムを自ら改善するようになる？

Deep Learningの高速化になる大きな発見であり、グラフィック演算にも影響する。
AIの同士の学習によるゼロからの発見が面白い。

効率が良い計算のやり方を人間が考えずに、代わりにコンピュータが考えられる時代が来てるのね😲

おもしろいなー。AlphaGoアルゴリズムに「より早く行列計算を解いたら勝ち」というゲームを設定してプレイさせ、結果、既存の行列計算アルゴリズムに似ているが~20%計算速度向上させた類似アルゴリズムを独自に学習したと。事例の横展開に夢がある

Strassenのアルゴリズムより高速な行列乗算の方法をAIが発見したらしい

これは凄いなぁ、末恐ろしい

ベクトルの計算においた効率の良い今までにない計算式を導き出したAIの話

なによりこれをやらせようとしたのがcoolな気がする

凄すぎる

おおっ。

最強将棋AIが新境地へ、

「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。

今の高校生は行列を習わないと聞いたが本当なのだろうか？

行列は数学の分野の中でも重要な部類に入るのに。

なんか凄いのキタ

新しい計算ロジックをAIが見つけたとの事。大変すばらしい👏👏👏

既存の数学者のアルゴリズムがAIで書き換わる時代ってすげーところにきたな ＞

AlphaZeroでも有名なDeepMind社が、AIにより新たな行列乗算のアルゴリズムを発見！ CGやAIの計算処理で必須の行列演算が高速になることで、さらに進化が加速することが期待されています。

行列‥‥苦手な分野だ‥‥なっと。AIの進歩マジですげーな。

もう人間が勝てないんじゃないか。。。

「数千行という膨大な大きさの行列にも対応可能とのこと。」

記事を書いている人が分かっていないというのは確定。

ゲームのようにアルゴリズムの課題を解く
使いどころを見つけるのがうまいよなぁ

いまだに行列の計算コードがベタ書きサれてるの見かけると思ったら、まだ改善の余地があったのね・・・

理想的なAIの活用例だなぁ



＞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

GIGAZINE :

■ が へ、DeepMindのAI「 の に成功
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。

"また、「NVIDIA V100」や「Google TPU v2」といった特定のハードウェアで行列計算速度を10％～20％高速化するアルゴリズムも導き出されました。"

特定のハードに特化するアルゴリズムが現れるのも、乗算と加算のバランスとかキャッシュの活用とか、色々理由があるのかな。

なんと！

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うみゅ〜。🐶

なるほどなあ

すでにGitHub で公開されていることが二重にすごい。

11月発売の数セミに解説記事が載りそう。

将棋AIが進化したらしいことはわかった

すごくない？

まだ問題設定することはできないけど、「人間にはアルゴリズムを発見するアルゴリズムがあり、それがわかればコンピュータも思考を始めるはず」という話があったりなかったりなので来る日は来るのかもですね

こんな事までAIで出来るようになってきたら人間は要らなくなるね
働き口もどんどん減っていきそうだ

これ将棋のAIじゃなくて、AIが行列計算のアルゴリズムを最適化したって記事だけど、シンギュラリティとかあんまり現実性無さそうと思ってたけど、特定分野に限れば指数関数的な進歩、発展は起こってる気がする。末恐ろしい。

AlphaTensorも凄いけどシュトラッセンも凄い。で、導き出したアルゴリズムをgithubで公開しちゃうのも凄いな。

AIくんすごい

デビスハサビスもっと未来を加速させてくれ‼️

素人なんですが、100回の演算が76回に減ったことで劇的な変化となるんでしょうか

将棋は社会に役に立つ。

考え方もAI頼りになる日も近いな。無限に改良続けそう -

数学すらもAIが取って代わる時代がこんな早く来るとは思ってなかった

真理鉱山掘ってるな！

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

これはすごい！

AIがアルゴリズムの改良を始めるとか、すごい時代だよ。

AIを生み出すAI作れそう

AIに「行列の積を算出する最適な方法を求めるゲーム」をプレイさせてアルゴリズム改良したお話。最近のAI凄いなぁ。なかなか興味深い

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将棋AIが自分で自分を高速化するやり方を見つけたらしい。もう人間がやることは解くべき問題を与えることだけだな。そしてそのＡＩが提供する答えを人間が理解出来なくなった時がシンギュラリティなんだろうなぁ。

取り出す列ごとに並列して……ならわかるが
そもそも工夫で端折れる処理だったのか
たしかに部分行列にしてうんぬんは何かで見たような気も……

「行列の積」という汎用性の高い問題に最適化の余地があったことは意外だし、だから最適化させてみようと考えたのもすごいな。

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た。

AlphaGoの系譜を継ぐ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、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

ええ、、AI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」だって……！？

ふ～ん😐

特異点超える日も来るのかなあ

これは、深層学習を単純なパターン認識ではなく、アルゴリズムの改良に応用しようと考えた研究者の勝利ですね。アイディアの勝利。

—「

行列演算の高速化アルゴリズムをAIが発見


仮に『行列演算速度が何倍も上がった』とて，機械学習時間の短縮はあっても，そこに新境地はないし．
なぜGIGAZINEが，これを将棋AIの話にしたかったのかも，完全に意味不明．

の思考の先の

適切な問題提起があれば問題解決能力は人類の知能を機械が上回ったってことになる？

ほうほう。

ある意味、AI が自分で自分を改善（の1ステップ）に成功した

“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”

しゅげーー

Σ( '▽')！？！？
AI が AI を改良するように……

“、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”

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最近の高校生は習わない行列


「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

具体的なアルゴリズムどんなのだろ？人間には理解できない系なのかな……。

ほぼシンギュラリティ

ちょっとココで作られたコードをAI Programmerに食わせてみたいw

将棋ニュースなら

ふむ。：

AIがアルゴリズムを考えるとか凄すぎてビックリした。

これか

"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回計算が必要ですが、既知のアルゴリズム(左)を用いれば計算回数を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回の計算で積を求めることが可能です"

アルゴリズムの基礎研究の範囲でまだ発展がみられるってのはスゴスギィ…

すごいな

シンギュラリティ迎えてない？

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」に挑んだ結果。

FFTとかも最近更にアルゴリズムが更新されたりしていますが、AIが最適化手法を見つけるようになりそうですね

// もちぶろ

新しいアルゴリズムを探すAIか、この使い方はいいな。えらい勢いで試行錯誤してくれるんですかね。
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