Использование алгоритмов глубокого машинного обучения позволяет решить задачу сборки кубика Рубика менее чем за секунду. Это является важным этапом в разработке искусственного интеллекта, способного мыслить, рассуждать, планировать и принимать решения подобно человеку.
Кубик Рубика появился в 1974 году. С тех пор миллионы людей пытались найти решение этой головоломки. В определенный момент скоростное решение стало популярным видом спорта, и рекорды обновлялись практически ежегодно. Однако в последнее время людям составили и машины. Для выполнения задачи, которая требует от самых быстрых людей почти пять секунд, роботу достаточно всего лишь 0,637 секунды.
Время сборки кубика Рубика зависит от нескольких факторов. Среди них – скорость действий, совершаемых человеком или машиной, занимающейся решением головоломки. Безусловно, скорость человека оказывается ниже, чем у робота. Другой важный аспект – число шагов, требуемых для решения задачи.
Ученые из Калифорнийского университета в Ирвине выяснили, даже опытные спидкуберы при решении кубика Рубика совершают более пятидесяти действий. Разработанная исследователями компьютерная программа, использующая машинное обучение, способна собрать головоломку всего за двадцать ходов. По словам ученых, использование этого алгоритма позволило сократить время решения на шестьдесят процентов. Новая разработка получила название DeepCubeA.
Ученые стремились выяснить, как и почему ИИ предпринял свои действия и сколько времени потребовалось для отладки его способа решения задачи. Для этого была создана трехмерная модель головоломки, после чего одна из программ начала генерировать большое количество случайных вариантов начального положения. Запустив код в DeepCubeA, исследователи подвергли алгоритм обучению в изолированной среде в течение двух дней, в процессе которого он решал последовательность все более сложных комбинаций.
Ученые утверждают, что алгоритмы, используемые искусственным интеллектом для решения задач, существенно отличаются от тех, что применяются людьми. Такой подход позволяет машинам работать значительно быстрее и результативнее. Разработчики видят в подобных проектах возможность создания принципиально новых систем ИИ, которые смогут превосходить человека по уровню интеллекта, надежности, способности к логическим рассуждениям, пониманию и планированию.