謙虛的魔方證明了AI并不總是最擅長(cháng)執行計算任務(wù)。

加州大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種能夠在1.2秒內解決魔方的AI系統。

這聽(tīng)起來(lái)令人印象深刻-對我們個(gè)人來(lái)說(shuō)，這絕對是最肯定的，杜宇勝保持著(zhù)3.47秒的世界紀錄-但AI解決Rubik's Cube的速度比未經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練的最快算法慢約三倍。

麻省理工學(xué)院的min2phase算法使用傳統的計算方法擊敗了AI。該算法是去年開(kāi)發(fā)的，專(zhuān)門(mén)針對speedcubin'進(jìn)行了編程。

DeepCubeA是由加利福尼亞大學(xué)研究人員開(kāi)發(fā)的AI，使用強化學(xué)習進(jìn)行了訓練。它始終如一地練習如何最小化“成本”以達成解決方案。

魔方魔方有43,252,003,274,489,856,000種可能的組合，因此DeepCubeA之前有一項艱巨的任務(wù)。

DeepCubeA為期兩天，對1,000個(gè)難題進(jìn)行了培訓，并設法解決了所有難題。60%的時(shí)間，DeepCubeA以最少的移動(dòng)次數對其進(jìn)行管理。

魔方迷會(huì )知道，它總是可以在20步之內解決，即所謂的“上帝的數字”或更少。DeepCubeA的平均動(dòng)作不遠，平均動(dòng)作21步，但挑戰大約需要24秒。

與專(zhuān)門(mén)設計用于解決多維數據集的算法不同，DeepCubeA可以應用于其他問(wèn)題。研究人員希望這樣的AI有一天可以通過(guò)預測蛋白質(zhì)的結構來(lái)幫助制造藥物。