ألفا تينسور

ألفا تنسور هو نظام ذكاء اصطناعي طورته شركة ديب مايند لاكتشاف خوارزميات ضرب المصفوفات الفعالة باستخدام التعلم المعزز . تم طرح النظام في عام 2022، وهو مبني على ألفا زيرو ، وقد صاغ عملية البحث عن خوارزميات ضرب المصفوفات كلعبة فردية تُسمى تينسور جيم. ^{[ 1 ] [ 2 ]}

صُمم نظام AlphaTensor للبحث عن طرق جديدة لضرب المصفوفات باستخدام عدد أقل من عمليات الضرب القياسي . يُعد ضرب المصفوفات عملية أساسية في الجبر الخطي ، والتحليل العددي ، والحوسبة العلمية ، ورسومات الحاسوب ، والتعلم الآلي . ^{[ 1 ]} اكتشف النظام آلاف خوارزميات ضرب المصفوفات، بما في ذلك خوارزميات أعادت اكتشاف طرق معروفة صممها البشر، وأخرى حسّنت النتائج المعروفة سابقًا لأحجام مصفوفات وإعدادات رياضية محددة. ^{[ 1 ] [ 3 ]}

يُعدّ ضرب المصفوفات من العمليات الأساسية في الحوسبة العددية . تتميز الخوارزمية القياسية لضرب مصفوفتين مربعتين بتعقيد زمني من الدرجة الثانية ، بينما تُقلل الخوارزميات الأسرع، مثل خوارزمية ستراسن، عدد عمليات الضرب باستخدام تحليلات جبرية أكثر تعقيدًا . ^{[ 1 ]} قد يكون إيجاد خوارزميات ضرب المصفوفات المثلى أمرًا صعبًا لأنه يتطلب البحث في فضاء واسع من تحليلات الموترات الممكنة . ^{[ 1 ]}

عالجت خوارزمية AlphaTensor هذه المشكلة من خلال تمثيل اكتشاف الخوارزمية كلعبة TensorGame، حيث تتوافق كل حركة مع عملية تُختزل موترًا يُمثل ضرب المصفوفات. والهدف من اللعبة هو إيجاد تحليل منخفض الرتبة لموتر ضرب المصفوفات، والذي يتوافق مع خوارزمية ضرب فعالة. ^{[ 1 ]}

طُوِّر نظام AlphaTensor بواسطة شركة DeepMind ووُصِفَ في ورقة بحثية نُشرت في مجلة Nature في أكتوبر 2022. ^{[ 1 ]} يعتمد النظام على أسلوب التعلّم المعزز المُستخدم في AlphaZero ، والذي طُبِّقَ سابقًا على ألعاب مثل Go والشطرنج و Shogi . ^{[ 2 ]} على عكس تلك الألعاب، يتطلب TensorGame مساحة بحث واسعة جدًا ، مما يستلزم تغييرات في طريقة البحث وبنية الشبكة العصبية المُستخدمة في AlphaZero . ^{[ 1 ]}

نشرت شركة DeepMind شفرة المصدر والخوارزميات المكتشفة المرتبطة بالمنشور من خلال مستودع GitHub عام . ^{[ 4 ]}

اكتشف برنامج AlphaTensor خوارزميات ضرب المصفوفات في كلٍّ من الحقول الحسابية القياسية والحقول المنتهية . ^{[ 1 ]} ومن النتائج التي حظيت بتغطية واسعة طريقة لضرب مصفوفات 4×4 في الحقل بعنصرين باستخدام 47 عملية ضرب، متجاوزةً بذلك 49 عملية المطلوبة عند تطبيق خوارزمية ستراسن بشكل تكراري في هذا السياق. ^{[ 1 ] [ 5 ]}

كما وجد النظام خوارزميات مُحسَّنة لأجهزة حاسوب مُحدَّدة ، بما في ذلك خوارزميات مُصمَّمة لوحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة الموترات . ^{[ 2 ]} وذكرت شركة ديب مايند أن بعض الخوارزميات الخاصة بالأجهزة قد حسَّنت وقت التنفيذ العملي مقارنةً بالخوارزميات الشائعة الاستخدام على الأجهزة التي تم اختبارها. ^{[ 2 ]}

وُصِفَ مشروع AlphaTensor بأنه مثال على استخدام التعلّم الآلي ليس فقط لتطبيق الخوارزميات الموجودة، بل للمساعدة في اكتشاف خوارزميات جديدة. ^{[ 5 ]} وارتبط هذا العمل بأبحاث أوسع نطاقًا في اكتشاف الخوارزميات ، والتعلّم الآلي المؤتمت ، وتوليف البرامج ، ونظرية التعقيد الحسابي ، ولا سيما المشكلة المفتوحة المتمثلة في تحديد التعقيد الأمثل لضرب المصفوفات. ^{[ 1 ] [ 3 ]}

أصبح AlphaTensor فيما بعد جزءًا من مجموعة أوسع من أنظمة Google DeepMind لاكتشاف الخوارزميات والرياضيات، إلى جانب أنظمة مثل AlphaDev و AlphaEvolve . ^{[ 2 ]}

• الموقع الرسمي
• ألفاتينسور على جيت هاب