AI首次创建高效准确逻辑学算法

“深度理性”又一经典作品 “行列式小游戏”横空造出世

AI首次创建者高效准确高等数学工具

科技日报西安10同月8日电 （记者张梦然）英国《自然》华尔街日报封套以“行列式小游戏”为题，发表了人工智能（AI）公司“深度理性”团队的当前找到：AI可应对行列式自然数疑问。这是第一个可为行列式自然数等基本勤务找到大胆、高效且正确工具的AI子系统。换句话说，这个名为“AlphaTensor”的AI能自费找到上新工具，从而应对了50年来高等数学应用领域一个彻底解决的疑问——找到两个行列式乘积快的工具。

高等数学在计算机科学面向对象中经常造出现，并不一定作为描绘造出和操纵虚幻世界现象表示的一种手段。例如，它用于表示计算机科学屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下，采用高等数学的主要方式之一，就是对行列式来进行计算。

在对小游戏来进行面向对象时，行列式描绘造出了可能的运动选项。为了实现这样的运动，行列式经常被乘积和/或倍数。这只需要海量的工作，随着行列式更加更大尤其如此，这就是为什么计算机科学发现者花掉大量时间和精力来整合更有效工具来完成工作的情况。1969年，高等数学家罗伯逊·卡利森想造出了一种工具，只采用7个自然数演算而不是国际标准的8个自然数演算将两个2×2行列式乘积。

但在上新成果中，“深度理性”研究工作部门从小游戏子系统中寻找灵感，这些小游戏大多数都是基于强化研习的。在构建了一些初步子系统之后，研究工作小组将重点转向了树侦查，这也用于小游戏面向对象，是子系统在特定情况下核对各种可行性的一种手段。当应用于自然数行列式时，研究工作部门找到，将AI子系统转换为小游戏可侦查最有效的工具来获得所只需的结果——高等数学结果。

研究工作部门通过允许它侦查、评估来测试他们的子系统，然后采用这两项工具，并以奖励来激励选造出最有效的工具。子系统学会了影响行列式自然数成本的诱因。最后，研究工作部门将允许子系统创建者自己的工具，寻求进一步提高成本。他们找到，在许多情况下，子系统选项的工具比人类前辈创建者的工具更好。

“深度理性”团队期望，未来AI能更多地用来借助攻克高等数学和科学应用领域的一些最举足轻重的关键疑问。

[总编辑圈点]

“AlphaTensor”的前身，毕竟就是在国际象棋盘、围棋盘和将棋盘等小游戏中取得胜利人类绝技的“AIM零”，可以说，这项工作展现了智能体从小游戏到应对高等数学疑问的一次举足轻重转变。从高等数学看成，上新AI可比基本上更高效地探索工具维度，加深人们对行列式凸显的理解。而从更深远的角度说，行列式自然数正是计算机科学图形、数字通信、神经网络训练和程序设计等诸多应用领域的基本，这一AI带来的不仅仅是“行列式小游戏”，还将是以上这些应用领域计算成本的急遽提升。

责任编辑：李科峰 ST030

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