來源:sciencedaily
編譯:張大筆茹、胡笳、易琬玉
自從1974年被一位匈牙利建筑師發(fā)明以來,魔方一直令很多玩家頭疼,目前最快的吉尼斯世界記錄是由MIT制作的機(jī)器人保持,僅用了0.38秒。
但是這個(gè)3D邏輯難題沒有難倒人工智能系統(tǒng)DeepCubeA。DeepCubeA算法是由加州大學(xué)(University of California, Irvine)計(jì)算機(jī)科學(xué)家和數(shù)學(xué)家編寫的一種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,它可以在幾分之一秒內(nèi)解決問題且不需要任何專業(yè)知識(shí)或人類經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)。
論文已發(fā)表于《Nature》,地址如下:
https://www.nature.com/articles/s42256-019-0070-z
下面是文摘菌的演示,通過點(diǎn)擊“Scramble'打亂魔方,再點(diǎn)擊“Solve”,DeepCube就會(huì)開始算出最快的解決方案。
DeepCubeA網(wǎng)址:
http://deepcube.igb.uci.edu/
網(wǎng)站上還有項(xiàng)目的源代碼,感興趣的小伙伴可以去看看。
能玩魔方的AI更像是可以思考、推理、計(jì)劃和決策的高級(jí)系統(tǒng)
鑒于魔方的還原路徑有數(shù)十億種,但玩兒魔方只有一個(gè)目標(biāo)——通過轉(zhuǎn)動(dòng)使六個(gè)面成單一顏色,這顯然不適用于隨機(jī)移動(dòng)算法,因此這項(xiàng)任務(wù)可不簡單。
最近一項(xiàng)發(fā)表在Nature Machine Intelligence上的研究表明,DeepCubeA100%的通過了所有測試,其中60%找到了還原魔方的最短路徑。該算法還適用于其他組合游戲,如滑動(dòng)拼圖、關(guān)燈游戲和推箱子等。
“人工智能可以擊敗世界上最好的國際象棋和圍棋選手,但也有一些比較棘手的項(xiàng)目,比如魔方,還沒有被計(jì)算機(jī)解決,因此我們認(rèn)為人工智能或許能在這個(gè)方向進(jìn)行探索,”資深作者、加州大學(xué)爾灣分校計(jì)算機(jī)科學(xué)杰出教授Pierre Baldi表示:“魔方還原需要更多的象征性思維、數(shù)學(xué)思維和抽象思維,因此可以解決這類難題的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)更像是一個(gè)可以思考、推理、計(jì)劃和決策的高級(jí)系統(tǒng)?!?/p>
還原魔方只需20步,AI的思維方式與人類完全不同
研究人員希望能夠知道AI是如何規(guī)劃?如何得出這樣的還原步驟?以及需要多長時(shí)間用于優(yōu)化方法?
他們從一個(gè)完整的魔方計(jì)算機(jī)模擬開始,然后打亂魔方。一旦代碼完成并開始運(yùn)行,DeepCubeA將被隔離兩天,訓(xùn)練解決一系列更復(fù)雜的組合情況。
“它在自我學(xué)習(xí),”Baldi指出。
一些玩家,特別是青少年,可以快速地還原魔方,但是整個(gè)過程他們大約需要50步。
“我們的人工智能系統(tǒng)只需要大約20步,并且大部分時(shí)候都是以最少的步數(shù)還原魔方,”Baldi說?!皬乃瓿傻牟襟E就可以看出它采用的策略與人類不同,所以最好的解釋是AI的思維方式與人類完全不同?!?這位資深的計(jì)算機(jī)科學(xué)家表示,做這類項(xiàng)目的最終目標(biāo)是建立下一代AI系統(tǒng)。
人們每天都會(huì)與Siri、Alexa、推薦引擎等隱藏在應(yīng)用背后的人工智能產(chǎn)生聯(lián)系?!暗@些系統(tǒng)并不是真的智能,它們很傻,你可以很容易地調(diào)戲或欺騙它們,”Baldi說。“如何創(chuàng)建一個(gè)更智能、更強(qiáng)大,能夠推理、理解和做計(jì)劃的高級(jí)人工智能系統(tǒng)。人工智能成功解出魔方意味著我們朝著這個(gè)偉大目標(biāo)邁出了一步?!?/p>
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https://www.sciencedaily.com/releases/2019/07/190715161647.htm
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