Алгоритм глибокого навчання вирішує Куб Рубіка швидше, ніж будь-яка людська робота - це крок до вдосконаленого ШІ

Робота - це крок до вдосконалених систем штучного інтелекту, які можуть думати, міркувати, планувати та приймати рішення

З часу свого винаходу угорським архітектором в 1974 році Куб Рубіка насупив брови багатьом, хто намагався його вирішити, але 3D-логічна головоломка не відповідає системі штучного інтелекту, створеній дослідниками з Каліфорнійського університету, Ірвін.

алгоритм

DeepCubeA, алгоритм глибокого підкріплення, запрограмований комп'ютерними вченими та математиками UCI, може знайти рішення за долі секунди, не маючи жодних конкретних знань в області та тренінгів у грі від людей. Це непросте завдання, враховуючи, що куб має шляхи завершення, які налічуються мільярдами, але лише один стан цілі - кожна з шести сторін відображається суцільним кольором - якого, мабуть, неможливо знайти за допомогою випадкових ходів.

У рамках дослідження, опублікованого сьогодні в Nature Machine Intelligence, вчені продемонстрували, що DeepCubeA вирішив 100 відсотків усіх тестових конфігурацій, знайшовши найкоротший шлях до цільового стану близько 60 відсотків часу. Алгоритм також працює на інших комбінаторних іграх, таких як головоломка з розсувними плитками, Lights Out та Sokoban.

"Штучний інтелект може перемогти найкращих у світі шахівників та гравців Go, але деякі складніші головоломки, такі як Куб Рубіка, не вирішувались комп'ютерами, тому ми вважали, що вони відкриті для підходів до штучного інтелекту", - сказав старший автор П'єр Бальді, UCI Заслужений професор інформатики. "Рішення Кубів Рубіка передбачає більш символічне, математичне та абстрактне мислення, тому машина глибокого навчання, яка може зламати таку загадку, наближається до того, щоб стати системою, яка може мислити, міркувати, планувати та приймати рішення".