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人工智能还有一件事可以打败你:解决魔方

2020

争夺一个魔方,你将创造出这些54个彩色方形贴纸的43种五分之一。 但那部分 - 弄乱它的部分 - 很容易。 正如任何业余爱好者所知,解决它很难。

当然,人们有能力搞清楚这一点,而且很快就会这么做。 最好的,像2019年的冠军菲利普韦尔,在不到7秒的时间内解决它。 通常情况下,那些专注于将混乱的立方体带回纯红色,蓝色,绿色,白色,黄色和橙色两侧的高手们会在大约50次移动中发生这种情况。

虽然人类几十年来一直在解决这些难题,但现在是人工智能的时候了:人工智能现在可以快速计算出一个非常有效的解决方案。 在60%的情况下,这个人工智能将计算出一个涉及最少可能移动的解决方案,通常约为20左右。 事实上,在魔方世界中有一个被称为上帝算法的概念,如果一个全知的神像用它来表达它并且只是知道如何以尽可能少的动作解决它,那将是解决立方体的方法。 加州大学欧文分校的计算机科学教授皮埃尔·巴尔迪(Pierre Baldi)说,我们接近上帝的算法,他是一项新研究的资深作者,他在“ 自然机器智能 ”杂志上发表了一篇描述Rubik's-Cube解决机器人的研究

在开始使用机械手指操纵立方体并在速度控制比赛中登上领奖台的机器人之前,请考虑这个AI创作只是软件。 它虚拟地解决了立方体。 事实上,使用游戏作为人工智能系统的挑战已有数十年的传统,他们已经可以在国际象棋,围棋和德州扑克多人游戏等竞赛中占据主导地位。

当谈到Erno Rubik的1974年谜题时,传统程序已经可以使用基于规则的计算生成一个混乱的立方体解决方案,但这里的新闻是一种称为深度强化学习的AI现在可以这样做。

由于魔方是如此复杂,你不能指望AI系统在没有训练的情况下弄明白。 只是几乎扭曲和转动并试图随机解决它也不起作用。 相反,该项目背后的研究人员从婴儿步骤开始 - 一个非常接近其解决方案的立方体,只需要几个动作即可完成。 巴尔迪说,他们在教学过程中通过“日益复杂的混乱”进步。

“这就像一个孩子,”他说。 “我们首先给出容易出问题的问题,然后逐渐加剧问题。”

那么这个算法如何叠加 - speedcuber有多好? Baldi团队算法的一个版本是在线的,你可以在这里试试。 该版本只需要大约一秒钟来检查一个混乱的立方体然后产生一个解决方案。 它的解决方案将远远低于人类通常用于在竞争中解决立方体的50次移动,但它不太可能产生完全最小的解决方案。 同时,研究人员在他们的论文中报告的AI版本更强大但稍微慢一点:它可以在60%的时间内产生尽可能短的解决方案,但计算延迟时间约为20秒,Baldi表示。 尽管如此,这比他们手中的人类需要更快,更快,以找出涉及最少数量移动的解决方案。

相比之下,请记住,人类可以在大约6秒内完成此操作,但由于它们在现实世界中工作,因此它们必须进行物理扭转和转动。 Speedcubers实际上可以使用比50更少的移动来解决立方体,但是更快的方法实际上是他们不能以尽可能少的扭曲来做。

立方体是一个优雅的谜题,因为虽然有各种不同的方法来搞砸它,并且需要很多路线来解决它,但只有一个目的地:解决的立方体。

软件工程师使用游戏作为构建AI算法的框架,同时也关注可以玩游戏的软件也可以应用于实际情况的方式。 在这种情况下,Baldi表示可能存在机器人领域的应用。 例如,他想象一个清理厨房的机器人。 像立方体一样,厨房可以用许多不同的方式进行搅拌或肮脏,但只有一个解决的状态:干净的烹饪空间,一切都在其位置。 像立方体解算器这样的算法可以应用于像这样的情况。 “如果机器人要随意移动东西 - 拿脏衣服在厨房里随意移动 - 厨房永远不会被清理干净,”他说。 “你[可以]看到某些机器人任务与我们所做的事情之间的相似性。”

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