DeepMind’in oyun oynayan yapay zekası, bilgisayar bilimlerinde 50 yıllık rekoru kırdı

Japonya’daki Nagoya Üniversitesi’nde çalışmaya katılmamış bir matematikçi olan François Le Gall, “Bu gerçekten şaşırtıcı bir sonuç” diyor. “Matris çarpımı mühendisliğin her yerinde kullanılıyor” diyor. “Sayısal olarak çözmek istediğiniz herhangi bir şeyi genellikle matrisleri kullanırsınız.”

Hesaplamanın her yerde bulunmasına rağmen, hala iyi anlaşılmamıştır. Bir matris, basitçe, istediğiniz her şeyi temsil eden bir sayılar ızgarasıdır. İki matrisi birlikte çarpmak, tipik olarak birinin satırlarını diğerinin sütunlarıyla çarpmayı içerir. Problemi çözmenin temel tekniği lisede öğretilir. DeepMind’in AI for Science ekibinin başkanı Pushmeet Kohli, “Bu, bilgi işlemin ABC’si gibi” diyor.

Ancak daha hızlı bir yöntem bulmaya çalıştığınızda işler karmaşıklaşıyor. Le Gall, “Bunu çözmek için en iyi algoritmayı kimse bilmiyor” diyor. “Bilgisayar bilimindeki en büyük açık problemlerden biri.”

Bunun nedeni, iki matrisi birlikte çarpmanın evrendeki atomlardan daha fazla yol bulunmasıdır (araştırmacıların baktığı bazı durumlar için 10 üzeri 33). DeepMind mühendisi Thomas Hubert, “Olası eylemlerin sayısı neredeyse sonsuzdur” diyor.

İşin püf noktası, sorunu TensorGame adı verilen bir tür üç boyutlu tahta oyununa dönüştürmekti. Tahta, çözülmesi gereken çarpma problemini temsil eder ve her hareket, bu problemi çözmede bir sonraki adımı temsil eder. Bir oyunda yapılan hamle dizisi bu nedenle bir algoritmayı temsil eder.

Araştırmacılar, bu oyunu oynamak için AlphaZero’nun AlphaTensor adlı yeni bir sürümünü eğitti. AlphaTensor, Go veya satrançta yapılacak en iyi hamle dizisini öğrenmek yerine, matrisleri çarparken atılacak en iyi adım dizisini öğrendi. Oyunu mümkün olduğunca az hamlede kazandığı için ödüllendirildi.

AlphaZero’nun önde gelen araştırmacılarından biri olan Hubert, “Bunu en sevdiğimiz çerçeve türü olan bir oyuna dönüştürdük” diyor.