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回想在校期間，很多同學會在課間休息時從書桌里掏出魔方或嫻熟或略顯笨拙地轉(zhuǎn)動起來，甚至上課時有些同學也會悄悄地在桌下轉(zhuǎn)動手中的魔方。現(xiàn)在，“人工智能” 也對這款益智玩具產(chǎn)生了興趣，期待用更加智能的方式實現(xiàn)魔方的復原。
近日，諾丁漢大學（University of Nottingham）副教授 Colin G. Johnson 帶領(lǐng)的研究小組開發(fā)出一種深度學習技術(shù)，可以從一套樣本解決方案中學習 “適應度函數(shù)” 并用它來解決魔方復原問題。該研究相關(guān)論文于 2 月 24 日發(fā)表在 Expert Systems 上，題目為《用逐級深度學習方法解決魔方問題》（Solving the Rubik's cube with stepwise deep learning）。

圖｜相關(guān)論文（來源：Expert Systems）
【魔方打亂了怎么復原教程魔方打亂怎么復原教程】將打亂的魔方復原是一個相對復雜的問題，但研究人員決定將這一復雜的問題轉(zhuǎn)換為多個簡單的問題來解決，他們認為 “解決任何難題最多需要 20 步” 。因此，他們將逐級學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為本次設(shè)計方案的兩種主要方法。對應到魔方復原中，該技術(shù)會一步步地去嘗試解決，而不是一次性學習復原魔方的整體方案。
換句話說，就是這種技術(shù)會通過嘗試轉(zhuǎn)動一個部件使魔方呈現(xiàn)更簡單的形態(tài)，也就是把一個復雜的問題拆解成若干個相對簡單的小問題，先學習解決一個小問題的方案，然后經(jīng)過對這一步驟的數(shù)次重復，最終達到魔方復原的效果。其實，該種方案也意味著，整體解決方案的每一步都要比上一步更加容易。
該技術(shù)會 “反其道而行之”，從魔方一步步打亂的過程中學習怎樣將混亂的魔方復原。具體操作起來就是，將拼好的魔方標記為 “0”，進行一次旋轉(zhuǎn)后的魔方標記為 “1”，再旋轉(zhuǎn)一次后標記為 “2”…… 以此類推。每個狀態(tài)都與一個數(shù)字配對，該數(shù)字代表該狀態(tài)下距離目標的步數(shù) 。因此，學習的過程也是建立模型的過程，最終實現(xiàn)從數(shù)據(jù)庫中抽取任意一個狀態(tài) ，預測將需要多少步才能到達目標狀態(tài)，該步驟就與其被標記的數(shù)字相對應。

圖｜計算機學習魔方復原的數(shù)據(jù)（來源：Expert Systems）
然后，用特定的深度學習網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建魔方復原培訓集，并在其中搜索出當下的混亂狀態(tài)和已經(jīng)解決后的狀態(tài) 。
接下來，通過模擬數(shù)千次轉(zhuǎn)動來估算魔方的混亂程度。完成了魔方的混亂程度估計之后，Johnson 開發(fā)的技術(shù)將通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式識別魔方復原前的一步，接下來是復原前的第二步、第三步…… 把這些數(shù)據(jù)積累起來再去解決魔方的復原問題將會非常容易，最終可以通過這些準備工作找出把混亂魔方復原的路徑。
Johnson 解釋道："與其嘗試學習如何解決將整個魔方復原，不如學習怎樣把復原魔方這一較為復雜的問題轉(zhuǎn)換為更容易的問題，然后使用更簡單的方法來解決它。"

圖｜深度學習框架解決魔方問題的步驟（來源：Expert Systems）