由来：高新科技日报

美国《自然》时尚杂志封面以“矩阵游戏”问题，发布了人工智能技术(AI)企业“深度思维”团队最新发现：AI可处理矩阵乘除法难题。这也是第一个可以为矩阵乘除法等主要任务发觉新奇、高效率且恰当算法的AI系统。也就是说，这一名叫“AlphaTensor”的AI能自主发觉新算法，进而克服了50年以来数学领域一个难以解决问题——寻找2个矩阵乘积速度最快的方式。

数学课在软件编程中经常会出现，一般做为叙述和控制真实世界状况表明的一种手段。比如，它用以表明电子计算机屏幕上清晰度、天气情况或人力网络里的连接点。在这样的情况下，应用数学中的关键方式之一，便是对矩阵来计算。

对其游戏开展程序编写时，矩阵叙述了可能性的健身运动选择项。要实现这种健身运动，矩阵经常会被乘积和/或求和。这就需要大量的工作中，伴随着矩阵变得更加大尤其如此，这也是为什么计算机科学家耗费大量时间精力来开发设计愈来愈合理算法去完成工作的原因。1969年，一位数学家沃尔克·斯特拉森想出一种方法，只应用7个乘法运算而非标准化的8个乘法运算把两个2×2矩阵乘积。

但新成果中，“深度思维”科研人员从游戏系统中找到设计灵感，这种游戏大部分都是围绕增强学习的。在打造了一些基本系统以后，科学研究工作组将重点转移到了树检索，也用以游戏程序编写，是系统在一定前提下查询各种各样计划方案的一种手段。当用于乘除法矩阵时，科研人员发觉，将AI系统转换成游戏可检索最好的方法来获取所需要的结论——数学课结论。

科研人员根据容许它检索、评定来检测学生的系统，随后应用目前算法，并且以奖赏来鼓励挑选出最有效算法。系统懂得了危害矩阵乘除法的效率要素。下面，科研人员将容许系统建立自已的算法，寻找进一步提高高效率。发现，在大多数情况下，系统所选择的算法比人们老前辈建立的算法更强。

“深度思维”精英团队期待，将来AI能更多的用于协助攻破数学和科学领域内的一些最主要的难点。