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22/10/06 16:20
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05172-4
이게 네이처에 실린 공식 논문입니다. 오랫만에 보는 이름이 나오네요 아자 황 흐흐
22/10/06 16:39
https://www.deepmind.com/blog/discovering-novel-algorithms-with-alphatensor
구글번역으로 봐도 내용이 대략 이해 가능하네요 재밌네요 크크
22/10/06 16:56
그간 알파고 같은거 만들어서 바둑/장기 잘 두면 그래 그래서 뭐에 쓸건데? 이런 이야기가 있었는데
그 방식 그대로(즉, 에이전트 AlphaZero가 수학을 게임처럼 인식하게 해서) 수학 알고리즘 성능 강화에도 사용할 수 있다는 주장이지요. "우리의 시스템 인 AlphaTensor는 체스, 바둑 및 쇼기와 같은 보드 게임에서 초인적 인 성능을 보여준 에이전트 인 AlphaZero를 기반으로하며,이 작업은 AlphaZero가 게임을하는 것에서 처음으로 해결되지 않은 수학적 문제를 해결하는 여정을 보여줍니다."
22/10/06 19:48
점점 더 많은 부분에서 인간이 익숙한, 그리고 그간 최선이라 믿었던 방법들이 AI에 의해 타파되고
우리 사회의 상식이 바뀌어가겠죠. 그런 의미에서 알파고와 이세돌의 승부는 분명 어느 분기점이었다고 생각합니다. 오랜 시간 인간이 최선이라 믿어왔던 수 들을 이해할 수 없는 수 들로 일방적으로 깨부수고, 이제는 인간이 AI로 학습을 하는 시대이니... 조만간 바둑 외 많은 영역들에서 인간이 AI에게 사사를 받는 시대가 오겠지요.
22/10/07 03:37
일단 행렬곱은 3차원 그래픽을 위한 벡터 연산이나 기계학습 같은데서 많이 사용되니 그런 분야에서 20%의 성능향상을 기대할 수 있을 것 같습니다. 정확히 어떤 부분에서의 개선인지 논문을 안(x 못)봐서 확실치 않지만 혁명적인 발전일 가능성이 높아 보입니다.
22/10/07 08:57
어떤 계산 방법으로 빠르게 했는지를 사람이 알 수 있는지 궁금하네요.
어떤 방법을 쓰든 주어진 행렬곱 문제의 답을 빨리 찾는 방향으로 학습을 했다면, AI 계산 기계가 되어버리는 거지, 무슨 로직이나 방법으로 계산 한 것인지를 인간은 알 수 없는 것 같아서요.
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