DeepMind เป็นที่รู้จักกันดีในฐานะผู้พัฒนา AlphaGo ปัญญาประดิษฐ์ที่เล่นโกะได้เก่งกว่าแชมป์โลก ก่อนที่ต่อมาจะพัฒนา AlphaZero ที่มีความพิเศษตรงที่สามารถเทรนตัวเองได้ด้วย และล่าสุดทีมงาน DeepMind ได้พัฒนาปัญญาประดิษฐ์ตัวใหม่เพื่อแก้โจทย์สำคัญของวิทยาการคอมพิวเตอร์โดยเฉพาะและมันก็ทำได้สำเร็จโดยทำได้เร็วกว่าสถิติที่อยู่มานานนับ 50 ปีลงได้ ที่ชื่อว่า AlphaTensor
การคำนวณที่ว่านี้คือการคูณเมทริกซ์ ซึ่งเป็นโจทย์การทำงานระดับพื้นฐานที่คอมพิวเตอร์จำนวนมากมายทั่วโลกต้องทำอยู่ทุกเมื่อ ไม่ว่าจะเป็นการแสดงภาพให้ปรากฏบนหน้าจอ, การจำลองเชิงฟิสิกส์ที่มีความซับซ้อน และยังเป็นรากฐานสำคัญของตัว machine learning เองด้วย การที่ทำสิ่งนี้ให้เร็วขึ้นได้ย่อมเป็นเรื่องใหญ่กับโลกทุกวันนี้ที่ใช้คอมพิวเตอร์กับงานสารพัดอย่างรอบตัว
โดยหลักการแล้วมีวิธีการมากมายในการคูณเมทริกซ์ กล่าวกันว่าจำนวนวิธีการนั้นมากยิ่งกว่าจำนวนอะตอมในเอกภพ (10^33) มากมายนัก การค้นหาวิธีการใหม่ๆ แม้เพียงแค่ 1 วิธีที่จะคูณเมทริกซ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เร็วขึ้นกว่าเดิมจึงเป็นเรื่องที่ท้าทายที่ไม่เคยหมดความเป็นไปได้ และปัญญาประดิษฐ์ของ DeepMind ก็พบวิธีหนึ่งที่เร็วกว่าวิธีที่ใช้กันมานานร่วมครึ่งศตวรรษ
เทคนิคที่ทีมงาน DeepMind ช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์แก้โจทย์เรื่องนี้ได้ เริ่มจากการ “แปลงสภาพโจทย์” ที่เป็นเรื่องของการคำนวณให้กลายเป็นเกมที่ความเป็นบอร์ดเกม 3 มิติ ซึ่งพวกเขาเรียกมันว่า “TensorGame” ตัวกระดานเกมเปรียบเสมือนโจทย์การคูณเมทริกซ์ที่จะต้องแก้ ในขณะที่การเดินหมากแต่ละตาเป็นเสมือนขั้นตอนการคำนวณลำดับถัดไปเพื่อแก้โจทย์ การได้มาซึ่งลำดับการเดินหมากของ “TensorGame” นี้ก็จะเท่ากับได้ลำดับการคิดเลขเพื่อให้บรรลุการคูณเมทริกซ์ตามโจทย์ หรือก็คือได้อัลกอริทึมสำหรับการคูณเมทริกซ์นั่นเอง
DeepMind ได้ปรับปรุง AlphaZero และเทรนมันด้วย TensorGame และตั้งชื่อให้ปัญญาประดิษฐ์ตัวใหม่นี้ว่า “AlphaTensor” ซึ่งเป้าหมายของมันคือการ “เดินหมาก” ของ Tensorgame ให้ใช้จำนวนครั้งน้อยที่สุด ซึ่งเมื่อทำได้ก็เท่ากับว่าจะได้วิธีการคูณเมทริกซ์ที่มีกระบวนการลดน้อยลง หรืออีกนัยก็คือทำการคูณได้เร็วขึ้น
โดยสามารถทำการคูณเมทริกซ์ขนาด 2*2 ได้เร็วกว่าวิธีการที่ Volker Strassen นักคณิตศาสตร์ชาวเยอรมันได้ค้นพบตั้งแต่ปี 1969 ซึ่งเป็นวิธีที่ยังไม่มีใครทำได้ดีกว่าจนกระทั่งการถือกำเนิดของ AlphaTensor วิธีการของ Strassen นั้นมีการคิดคำนวณ 49 ขั้นตอนจึงได้ผลลัพธ์การคูณเมทริกซ์ขนาด 2*2 ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ของ DeepMind สามารถทำได้สำเร็จภายใน 47 ขั้นตอนเท่านั้น
ในงานวิจัยของ DeepMind ระบุว่า AI สามารถค้นหาวิธีการคูณเมทริกซ์ขนาดต่างๆ รวม 70 ขนาดได้ดีกว่าวิธีการเดิม นอกเหนือจากการคูณเมทริกซ์ 2*2 ที่ทำการคูณเสร็จด้วยการคำนวณที่เร็วกว่าเดิม 2 ขั้นตอน มันยังทำการคูณเมทริกซ์ขนาด 9*9 ได้เสร็จด้วยการคำนวณเพียง 498 ขั้นตอนดีกว่าของเดิมที่ต้องใช้ 511 ขั้นตอน ในขณะที่การคูณเมทริกซ์ขนาด 11*11 มันก็ลดจำนวนขั้นตอนการคำนวณที่ต้องใช้ลงจาก 919 ขั้นตอนเหลือ 896 ขั้นตอนเท่านั้น
และสำหรับโจทย์การคูณเมทริกซ์บางขนาดนั้นแม้ว่า AI ตัวนี้ จะไม่พบวิธีการคูณเมทริกซ์ที่ดีกว่าเดิม แต่มันก็ค้นพบวิธีการคำนวณที่ดีที่สุด (แบบที่เคยค้นพบและใช้งานกันอยู่ในปัจจุบัน) ได้ด้วยตัวมันเอง
โดยสามารถรับชมผลงานและภาพผลงานได้ ที่นี่
ที่มา : MIT
ติดตามข่าวสารเพิ่มเติมได้ที่ TOMITECH
