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科技日报北京10月8日电 （记者张梦然）英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题，发表了人工智能（AI）公司“深度思维”团队的最新发现：AI可解决矩阵乘法问题。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。换句话说，这个名为“AlphaTensor”的AI能自行发现新算法，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。

数学在计算机编程中经常出现，通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如，它用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下，使用数学的主要方式之一，就是对矩阵进行计算。

在对游戏进行编程时，矩阵描述了可能的运动选项。为了实现这样的运动，矩阵经常被相乘和/或相加。这需要海量的工作，随着矩阵变得越来越大尤其如此，这就是为什么计算机明升体育app家花费大量时间和精力来开发越来越有效算法来完成工作的原因。1969年，数学家沃尔克·斯特拉森想出了一种方法，只使用7个乘法运算而不是标准的8个乘法运算将两个2×2矩阵相乘。

但在新成果中，“深度思维”研究人员从游戏系统中寻找灵感，这些游戏大多数都是基于强明升手机习的。在构建了一些初步系统之后，研究小组将重点转向了树搜索，这也用于游戏编程，是系统在特定情况下查看各种方案的一种手段。当应用于乘法矩阵时，研究人员发现，将AI系统转换为游戏可搜索最有效的方法来获得所需的结果——数学结果。

研究人员通过允许它搜索、评估来测试他们的系统，然后使用现有算法，并以奖励来激励选出最有效的算法。系统学会了影响矩阵乘法效率的因素。接下来，研究人员将允许系统创建自己的算法，寻求进一步提高效率。他们发现，在许多情况下，系统选择的算法比人类前辈创建的算法更好。

“深度思维”团队希望，未来AI能更多地用来帮助攻克数学和明升体育app领域的一些最重要的难题。