AI 1.2秒解出魔方
大家好,我是本栏目的编辑郝帅,现在就给大家讲解一下上面的问题。根据周一发表在《自然机器智能》上的研究,一种新的神经网络求解魔方的速度是最快的人类的两倍——尽管比最快的哑算法快三倍。
虽然人工智能方法不是最快的传统计算方法,尤其是麻省理工学院的世界级min2phase算法,但它超越了旧操场的问题:一方面,它可以更好地用于研究蛋白质。
自20世纪70年代末成立以来,人们就被这种流行的玩具迷住了。世界魔方协会是一个专注于组合益智游戏的组织,比如魔方,每年都会举办几次比赛,挑战粉丝尽快解决。这些比赛的参与者被称为速度立方,而目前的世界纪录属于杜宇晟,这是一个中国速度比赛。破解这道难题只用了3.47秒。
但杜可能不是DeepCubeA那样的机器学习软件。该论文的第一作者、UCI的博士生Forest argos Nelly告诉The Register,该系统是由加州大学欧文分校(UCI)的一组研究人员开发的,由一个深度神经网络组成,平均1.2秒就能求解一次魔方的个数。
这很快,但没有麻省理工学院研究人员去年开发的使用min2phase算法的机器人系统快。
Min2phase没有神经网络,没有训练,也没有机器学习技术:它只是为求解立方体而编程的,它可以做到(而且可以做得非常快),而DeepCubeA有潜力做得更多。一方面,为什么Min2phase应该更快是显而易见的,尽管另一方面,我们已经看到AI代码在基本数据结构上比传统的哑算法运行得更快。
神的数量。
DeepCubeA使用强化学习进行培训。从拼图的随机组合开始,它必须找到一个策略,将它的“成本传递函数”最小化,并计算它的成本——或移动量——以达到完美的解决状态。目标是尽可能减少功能,以便尽快破解游戏。
你需要按顺序执行一系列特定的动作。考虑到有43,252,003,274,489,856,000-大约43种可能的组合,DeepCubeA随机启动是不可行的。因此,研究人员依次对其进行了训练。它在序列中被置于一个特殊的状态,这将导致它被求解并被要求从那里开始。
研究人员在两天多的时间里训练了DeepCubeA,使用了100亿种不同的魔方组合,并要求它在30步内解码所有这些组合。它已经在1000个谜题上进行了测试,并设法解决了所有问题,而且它已经在60%的时间里以最少的动作进行了测试。从数学上讲,从任何状态来看,魔方都可以在20次或更少的运动中被打破。这个数字被称为神的数字。
深立方不是完美的,也不能完全达到上帝的数字。最短路径是平均21步。因为这具有挑战性,所以软件需要大约24秒来完成拼图。速度最高的玩家离神也很远,大概4秒钟,顶级玩家移动50次左右解立方体。
“人类常用的算法是把十字架放在顶部,然后是顶角,然后是第二层,然后是底层,”阿戈斯蒂内利向《语域》解释道。
“这是一个相对简单的程序,但是,它离最短路径还很远。它需要更多的思考,以尽可能少的运动来解决它。这个概念也适用于机器。找到一条更短的路径通常需要更多的时间。”
有目的的玩具。
虽然魔方只是一个玩具,但是用来解决它的AI算法可以应用到很多其他问题上。研究人员对预测蛋白质的结构感兴趣,以帮助药剂师设计针对特定身体功能的药物。
阿戈斯蒂内利说:“蛋白质的结构,如本文研究的魔方和其他谜题,有很多可能性,但只有少数,通常只有一种,这些可能性被认为是一种解决方案。"我们想修改DeepCubeA算法来预测蛋白质结构. "
“更一般地说,魔方是一个寻路问题:如何从A点到B点?路径发现是机器人领域的一个大问题,可能需要人们做出复杂的决策。特别是在具有多种可能性的大规模环境中,像DeepCubeA这样的算法可以在10 ^ 19到10 ^ 62的环境中学习解决这个寻路问题。这种可能的状态可以扩展到其他寻路任务,”他总结道。
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