{"id":28263,"date":"2022-11-07T09:39:24","date_gmt":"2022-11-07T15:39:24","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=28263"},"modified":"2022-11-07T09:39:24","modified_gmt":"2022-11-07T15:39:24","slug":"deepmind-ai-supera-a-los-matematicos-en-un-calculo-crucial-para-la-computacion-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/deepmind-ai-supera-a-los-matematicos-en-un-calculo-crucial-para-la-computacion-2\/","title":{"rendered":"DeepMind AI supera a los matem\u00e1ticos en un c\u00e1lculo crucial para la computaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Despu\u00e9s de resolver un desaf\u00edo fundamental en biolog\u00eda (\u00a0predecir la estructura de las prote\u00ednas<\/a>\u00a0) y\u00a0desentra\u00f1ar las matem\u00e1ticas de la teor\u00eda de nudos<\/a>\u00a0, se apunta a un proceso inform\u00e1tico fundamental integrado en miles de aplicaciones cotidianas.\u00a0Desde analizar im\u00e1genes hasta\u00a0modelar el clima<\/a>\u00a0o incluso probar el funcionamiento interno de las redes neuronales artificiales, la IA te\u00f3ricamente podr\u00eda acelerar los c\u00e1lculos en una variedad de campos, aumentando la eficiencia y reduciendo el uso de energ\u00eda y los costos.<\/span><\/p>\n

Pero lo m\u00e1s impresionante es\u00a0c\u00f3mo<\/em>\u00a0lo hicieron.\u00a0El algoritmo r\u00e9cord, denominado AlphaTensor, es un derivado de\u00a0AlphaZero<\/a>\u00a0, que derrot\u00f3 a los jugadores humanos en ajedrez y Go.<\/span><\/p>\n

“Los algoritmos se han utilizado en todas las civilizaciones del mundo para realizar operaciones fundamentales durante miles de a\u00f1os”,\u00a0escribieron<\/a>\u00a0los coautores, los Dres.\u00a0Matej Balog y Alhussein Fawzi en DeepMind.\u00a0“Sin embargo, descubrir algoritmos es un gran desaf\u00edo”.<\/span><\/p>\n

AlphaTensor abre el camino hacia un nuevo mundo donde la IA dise\u00f1a programas que superan cualquier cosa que los humanos ingenien, al tiempo que mejora su propio “cerebro” de m\u00e1quina.<\/span><\/p>\n

“Este trabajo se adentra en un territorio desconocido mediante el uso de IA para un problema de optimizaci\u00f3n en el que la gente ha trabajado durante d\u00e9cadas… las soluciones que encuentra se pueden desarrollar de inmediato para mejorar los tiempos de ejecuci\u00f3n computacional”, dijo el Dr. Federico Levi, editor senior de\u00a0Nature<\/em>\u00a0. que\u00a0public\u00f3<\/a>\u00a0el estudio.<\/span><\/p>\n

Ingrese la multiplicaci\u00f3n de matrices<\/span><\/h2>\n

El problema al que se enfrenta AlphaTensor es la multiplicaci\u00f3n de matrices.\u00a0Si de repente est\u00e1 imaginando filas y columnas de n\u00fameros verdes desplaz\u00e1ndose hacia abajo en su pantalla, no est\u00e1 solo.\u00a0En t\u00e9rminos generales, una matriz es algo as\u00ed: una cuadr\u00edcula de n\u00fameros que representa digitalmente los datos de su elecci\u00f3n.\u00a0Podr\u00edan ser p\u00edxeles en una imagen, las frecuencias de un clip de sonido o la apariencia y las acciones de los personajes en los videojuegos.<\/span><\/p>\n

La multiplicaci\u00f3n de matrices toma dos cuadr\u00edculas de n\u00fameros y multiplica uno por el otro.\u00a0Es un c\u00e1lculo que a menudo se ense\u00f1a en la escuela secundaria, pero tambi\u00e9n es fundamental para los sistemas inform\u00e1ticos.\u00a0Aqu\u00ed, las filas de n\u00fameros en una matriz se multiplican con columnas en otra.\u00a0Los resultados generan un resultado, por ejemplo, un comando para acercar o inclinar la vista de la escena de un videojuego.\u00a0Aunque estos c\u00e1lculos funcionan bajo el cap\u00f3, cualquiera que use un tel\u00e9fono o una computadora depende de sus resultados todos los d\u00edas.<\/span><\/p>\n

Puede ver c\u00f3mo el problema puede volverse extremadamente dif\u00edcil, extremadamente r\u00e1pido.\u00a0La multiplicaci\u00f3n de matrices grandes consume mucha energ\u00eda y tiempo.\u00a0Cada par de n\u00fameros debe multiplicarse individualmente para construir una nueva matriz.\u00a0A medida que crecen las matrices, el problema r\u00e1pidamente se vuelve insostenible, incluso m\u00e1s que predecir los mejores movimientos de ajedrez o Go.\u00a0Algunos expertos estiman que hay\u00a0m\u00e1s formas<\/a>\u00a0de resolver la multiplicaci\u00f3n de matrices que el n\u00famero de \u00e1tomos en el universo.<\/span><\/p>\n

En 1969, Volker Strassen, un matem\u00e1tico alem\u00e1n, demostr\u00f3 que hay formas de reducir gastos, recortando una ronda de multiplicaci\u00f3n de matrices de dos por dos de\u00a0un total de ocho a siete<\/a>\u00a0.\u00a0Puede que no suene impresionante, pero el m\u00e9todo de Strassen demostr\u00f3 que es posible superar los est\u00e1ndares de operaciones establecidos durante mucho tiempo, es decir, los algoritmos, para la multiplicaci\u00f3n de matrices.\u00a0Su enfoque, el algoritmo de Strassen, ha reinado como el enfoque m\u00e1s eficiente durante m\u00e1s de 50 a\u00f1os.<\/span><\/p>\n

Pero, \u00bfy si existen m\u00e9todos a\u00fan m\u00e1s eficientes?\u00a0\u201cNadie conoce el mejor algoritmo para resolverlo\u201d,\u00a0dijo a\u00a0<\/a>MIT Technology Review<\/em>\u00a0el Dr. Fran\u00e7ois Le Gall de la Universidad de Nagoya en Jap\u00f3n, que no particip\u00f3 en el trabajo .\u00a0\u201cEs uno de los mayores problemas abiertos en la inform\u00e1tica\u201d.<\/span><\/p>\n

Algoritmos de persecuci\u00f3n de IA<\/span><\/h2>\n

Si la intuici\u00f3n humana est\u00e1 fallando, \u00bfpor qu\u00e9 no aprovechar una mente mec\u00e1nica?<\/span><\/p>\n

En el nuevo estudio, el equipo de DeepMind convirti\u00f3 la multiplicaci\u00f3n de matrices en un juego.\u00a0Al igual que su predecesor AlphaZero, AlphaTensor utiliza el aprendizaje de refuerzo profundo, un m\u00e9todo de aprendizaje autom\u00e1tico inspirado en la forma en que aprenden los cerebros biol\u00f3gicos.\u00a0Aqu\u00ed, un agente de IA (a menudo una red neuronal artificial) interact\u00faa con su entorno para resolver un problema de varios pasos.\u00a0Si tiene \u00e9xito, obtiene una “recompensa”, es decir, los par\u00e1metros de red de la IA se actualizan, por lo que es m\u00e1s probable que vuelva a tener \u00e9xito en el futuro.<\/span><\/p>\n

Es como aprender a voltear un panqueque.\u00a0Inicialmente, muchos caer\u00e1n al suelo, pero eventualmente sus redes neuronales aprender\u00e1n los movimientos del brazo y la mano para una voltereta perfecta.<\/span><\/p>\n

El campo de entrenamiento de AlphaTensor es una especie de juego de mesa en 3D.\u00a0Es esencialmente un rompecabezas de un jugador m\u00e1s o menos similar a Sudoku.\u00a0La IA debe multiplicar cuadr\u00edculas de n\u00fameros en la menor cantidad de pasos posible, mientras elige entre una mir\u00edada de movimientos permitidos, m\u00e1s de un bill\u00f3n de ellos.<\/span><\/p>\n

Estos movimientos permitidos se dise\u00f1aron meticulosamente en AlphaTensor.\u00a0En una conferencia de prensa, el coautor, el Dr. Hussain Fawzi, explic\u00f3: “Formular el espacio del descubrimiento algor\u00edtmico es muy complicado… a\u00fan m\u00e1s dif\u00edcil es, c\u00f3mo podemos navegar en este espacio”.<\/span><\/p>\n

En otras palabras, cuando nos enfrentamos a una variedad alucinante de opciones, \u00bfc\u00f3mo podemos reducirlas para mejorar nuestras posibilidades de encontrar la aguja en el pajar?\u00a0\u00bfY cu\u00e1l es la mejor estrategia para llegar a la aguja sin tener que buscar en todo el pajar?<\/span><\/p>\n

Un truco que el equipo incorpor\u00f3 en AlphaTensor es un m\u00e9todo llamado b\u00fasqueda de \u00e1rbol.\u00a0En lugar de, metaf\u00f3ricamente hablando, cavar al azar en el pajar, aqu\u00ed la IA explora “caminos” que podr\u00edan conducir a un mejor resultado.\u00a0Los aprendizajes intermedios luego ayudan a la IA a planificar su pr\u00f3ximo movimiento para aumentar las posibilidades de \u00e9xito.\u00a0El equipo tambi\u00e9n mostr\u00f3 muestras de algoritmos de juegos exitosos, como ense\u00f1arle a un ni\u00f1o los movimientos iniciales del ajedrez.\u00a0Finalmente, una vez que la IA descubri\u00f3 movimientos valiosos, el equipo le permiti\u00f3 reordenar esas operaciones para un aprendizaje m\u00e1s personalizado en busca de un mejor resultado.<\/span><\/p>\n

Abriendo nuevos caminos<\/span><\/h2>\n

AlphaTensor jug\u00f3 bien.\u00a0En una serie de pruebas, el equipo desafi\u00f3 a la IA a encontrar las soluciones m\u00e1s efectivas para matrices de hasta cinco por cinco, es decir, con cinco n\u00fameros cada una en una fila o columna.<\/span><\/p>\n

El algoritmo redescubri\u00f3 r\u00e1pidamente el truco original de Strassen, pero luego super\u00f3 todas las soluciones previamente ideadas por la mente humana.\u00a0Al probar la IA con diferentes tama\u00f1os de matrices, AlphaTensor encontr\u00f3 soluciones m\u00e1s eficientes para m\u00e1s de 70. “De hecho, AlphaTensor generalmente descubre miles de algoritmos para cada tama\u00f1o de matriz”, dijo el equipo.\u00a0“Es alucinante”.<\/span><\/p>\n

En un caso, al multiplicar una matriz de cinco por cinco con una de cuatro por cinco, la IA redujo el r\u00e9cord anterior de 80 multiplicaciones individuales a solo 76. Tambi\u00e9n brill\u00f3 en matrices m\u00e1s grandes, reduciendo la cantidad de c\u00e1lculos necesarios para dos matrices de once por once de 919 a 896.<\/span><\/p>\n

Con la prueba de concepto en la mano, el equipo recurri\u00f3 al uso pr\u00e1ctico.\u00a0Los chips de computadora a menudo est\u00e1n dise\u00f1ados para optimizar diferentes c\u00e1lculos (GPU para gr\u00e1ficos, por ejemplo, o\u00a0chips de IA para aprendizaje autom\u00e1tico)<\/a>\u00a0y hacer coincidir un algoritmo con el hardware m\u00e1s adecuado aumenta la eficiencia.<\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed, el equipo us\u00f3 AlphaTensor para encontrar algoritmos para dos chips populares en el aprendizaje autom\u00e1tico: la GPU NVIDIA V100 y la TPU de Google.\u00a0En conjunto, los algoritmos desarrollados por IA aumentaron la velocidad computacional hasta en un 20 por ciento.<\/span><\/p>\n

Es dif\u00edcil decir si la IA tambi\u00e9n puede acelerar los tel\u00e9fonos inteligentes, las computadoras port\u00e1tiles u otros dispositivos cotidianos.\u00a0Sin embargo, \u201ceste desarrollo ser\u00eda muy emocionante si pudiera usarse en la pr\u00e1ctica\u201d, dijo la Dra. Virginia Williams del MIT.\u00a0\u201cUn aumento en el rendimiento mejorar\u00eda muchas aplicaciones\u201d.<\/span><\/p>\n

La mente de una IA<\/span><\/h2>\n

A pesar de que AlphaTensor super\u00f3 el \u00faltimo r\u00e9cord humano de multiplicaci\u00f3n de matrices, el equipo de DeepMind a\u00fan no puede explicar por qu\u00e9.<\/span><\/p>\n

“Tiene una intuici\u00f3n incre\u00edble al jugar estos juegos”, dijo el cient\u00edfico y coautor de DeepMind, el Dr. Pushmeet Kohli, en una rueda de prensa.<\/span><\/p>\n

Los algoritmos en evoluci\u00f3n tampoco tienen que ser hombres contra m\u00e1quinas.<\/span><\/p>\n

Si bien AlphaTensor es un trampol\u00edn hacia algoritmos m\u00e1s r\u00e1pidos, podr\u00edan existir otros a\u00fan m\u00e1s r\u00e1pidos.\u00a0\u201cDebido a que necesita restringir su b\u00fasqueda a algoritmos de una forma espec\u00edfica, podr\u00eda pasar por alto otros tipos de algoritmos que podr\u00edan ser m\u00e1s eficientes\u201d, escribieron Balog y Fawzi.<\/span><\/p>\n

Quiz\u00e1s un camino a\u00fan m\u00e1s intrigante combinar\u00eda la intuici\u00f3n humana y la de la m\u00e1quina.\u00a0\u201cSer\u00eda bueno averiguar si este nuevo m\u00e9todo en realidad subsume todos los anteriores, o si puede combinarlos y obtener algo a\u00fan mejor\u201d,\u00a0dijo<\/a>\u00a0Williams.\u00a0Otros expertos est\u00e1n de acuerdo.\u00a0Con una gran cantidad de algoritmos a su disposici\u00f3n, los cient\u00edficos pueden comenzar a diseccionarlos en busca de pistas sobre lo que hizo funcionar las soluciones de AlphaTensor, allanando el camino para el pr\u00f3ximo avance.<\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen: DeepMind<\/em><\/span><\/p>\n

Fan, S. (2022a, octubre 11). DeepMind AI One-Ups Mathematicians at a Calculation Crucial to Computing<\/i>. Singularity Hub. https:\/\/singularityhub.com\/2022\/10\/11\/deepmind-ai-one-ups-mathematicians-at-a-calculation-crucial-to-computing\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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