Forschende von Google-Tochter DeepMind haben ein KI-System entwickelt, das einen 50 Jahre alten Mathematikrekord geknackt hat. Der neue Rekord hielt jedoch gerade einmal eine Woche, denn zwei Forscher der Johannes Kepler Universität Linz haben ihn offenbar bereits getoppt.
Computersysteme werden immer intelligenter. Bereits heutzutage unterstützt uns Künstliche Intelligenz (KI) im Alltag. Wer etwa ein Smartphone besitzt, kommt eigentlich nicht mehr an einer KI wie dem Googles Assistant oder Apples Siri vorbei. Eine Weiterentwicklung des Systems von Google-Tochter DeepMind erregt nun abermals Aufmerksamkeit.
Das Stichwort dabei lautet: Matrix-Multiplikation. Diese Art der Multiplikation spielt eine wichtige Rolle für die Erstellung von Systemen zur Sprach- oder Bilderkennung sowie für die Darstellung von Grafiken. Videospiele wären ohne Matrix-Multiplikation beispielsweise nicht möglich. Die Berechnung erfolgt dabei meist auf der Grafikkarte eines Computers.
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DeepMind: KI-System reduziert notwendige Rechenkapazität
Im Regelbetrieb macht die Grafikkarte dabei nichts anderes, als Matrizen miteinander zu multiplizieren. Je mehr Rechenoperationen dafür notwendig sind, desto mehr Ressourcen benötigt ein Computer. Im Jahre 1969 entwickelte der deutsche Mathematiker Volker Strassen deshalb eine Methode, um die Anzahl der Rechenoperationen zu reduzieren.
Während eine 4×4-Matrix zuvor 64 Multiplikationen benötigte, waren es im Anschluss nur noch 49. Diesen Ansatz verfolgt auch das Alpha Tensor-Netzwerk von DeepMind. Jetzt gelang es einem weiterentwickelten System, die Multiplikationen auf 47 zu reduzieren. Möglich machte das ein fiktionales Mathematik-Spiel, mit dem die Forschenden die KI trainierten.
Forscher aus Linz überbieten den Rekord nach einer Woche
Alpha Tensor schaffte es in der Folge auch, die Anzahl von Multiplikationen bei 5×5-Matrizen auf 96 zu reduzieren. Doch kaum wurde der Rekord von DeepMind aufgestellt, kamen zwei Forscher von der Johannes Kepler Universität in Linz und rissen die Krone an sich. Sie erreichten die gleichen Resultate mit lediglich 95 Multiplikationen.
Beide Entwicklungen dürften jedoch den Weg künftiger Grafikkarten ebnen, da sie von den Berechnungen abhängig sind. Mit jeder Reduzierung der Komplexität entstehen so Computersysteme, die deutlich mehr als ihre Vorgänger leisten und noch realistischere Simulationen ermöglichen können.
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