¿Sabías que una inteligencia artificial ha encontrado una manera de usar menos multiplicaciones para un cálculo matricial? AlphaTensor se presenta en dos mil veintidós. Estas tablas de números son útiles, pero la ilustración sigue siendo ilustrativa: no muestra ecuaciones descubiertas por el sistema. El problema es organizar las operaciones para obtener el mismo resultado, con un método diferente. Menos operaciones pueden ayudar, pero es necesario comprobar el algoritmo. Los bloques animados representan esta investigación; su movimiento no es una demostración o una medida del tiempo de una computadora.
Un ejemplo citado multiplica una matriz de cuatro por cinco por una matriz de cinco por cinco. El método utiliza setenta y seis multiplicaciones en lugar de ochenta. Este resultado es preciso: no significa que todas las computadoras se vuelvan instantáneamente un cinco por ciento más rápidas.
El punto es explorar combinaciones que los investigadores puedan controlar y comparar. La velocidad real también depende del hardware y la implementación. Por lo tanto, una caída en el número de multiplicaciones no es lo mismo que una promesa universal en cada pieza de software que se ejecuta en cada máquina.
Lo que sabemos
En este ejemplo, multiplicando a 4×5 Matriz por a 5×5 matrix utiliza 76 multiplicaciones en lugar de 80. Un recuento de operaciones no garantiza una mejora de la velocidad en cada plataforma de hardware.
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Referencias consultadas el 12 de octubre de 2026.
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