據(jù)最新一期《自然?智能機(jī)器》網(wǎng)絡(luò)版7月15日刊發(fā)的論文，美國加州大學(xué)歐文分校的科學(xué)家研發(fā)了一種可以自行深度學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng) ， 能夠用最多20步就恢復(fù)任意打亂的魔方 。采用這種深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能系統(tǒng)，不僅在多種拼圖游戲中可以大展神威，而且可以在科學(xué)研究中發(fā)揮重大作用，如解決蛋白質(zhì)折疊的課題 。
采用深度學(xué)習(xí)方法的人工智能系統(tǒng)可以在18秒內(nèi)最多用20步就恢復(fù)任意被打亂的魔方，從無失手 。據(jù)報(bào)道，加州大學(xué)歐文分校的皮埃爾?巴爾迪教授與同事研發(fā)了一種能夠自行深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)人工智能系統(tǒng)DeepCube A，可以在18秒內(nèi)最多用20步就恢復(fù)任意被打亂的魔方，從無失手 。
據(jù)悉，人類恢復(fù)任意打亂魔方的世界記錄是4秒，但用了50步 。
皮埃爾?巴爾迪教授和同事們采用了一種新的學(xué)習(xí)技術(shù)“自行迭代學(xué)習(xí)法”，使得人工智能系統(tǒng)可以自行深度學(xué)習(xí)，以最少的記憶存儲消耗找到解決問題的最短路徑 。
【魔方口訣表上左下左上左左下 打亂的魔方怎么復(fù)原最簡單的方法】
人工智能系統(tǒng)可以自行深度學(xué)習(xí) ， 以最少的記憶存儲消耗找到解決問題的最短路徑 。據(jù)報(bào)道，DeepCubeA不僅能夠玩魔方，還能玩熄燈（Lights Out）、推箱子（Sokoban）和其它更大規(guī)模的游戲 ， 包括48格的滑塊拼圖 。
“人工智能可以擊敗世界上最好的人類國際象棋和圍棋選手，但一些更加困難的難題，比如魔方 ， 并沒有被計(jì)算機(jī)解決，所以我們?nèi)斯ぶ悄茉谶@方面可以有所作為 ?！卑蜖柕辖淌谡f 。
“魔方的解決方案包含更多的象征、數(shù)學(xué)和抽象思維，因此能夠解決這一難題的深度學(xué)習(xí)機(jī)器更接近成為可以思考、推理、計(jì)劃和決策的系統(tǒng) 。”
深度學(xué)習(xí)機(jī)器將會成為可以思考、推理、計(jì)劃和決策的系統(tǒng)，用于解決更為復(fù)雜的科學(xué)難題 。這不是人工智能第一次碾壓人類 。1996年，計(jì)算機(jī)首次在國際象棋比賽中擊敗了人類的世界冠軍 。兩年前 ， 在更為復(fù)雜的圍棋比賽中，計(jì)算機(jī)再次勝出 。
不久前 ， 一臺計(jì)算機(jī)擊敗了世界上五位撲克冠軍 。這是計(jì)算機(jī)首次在復(fù)雜的策略和計(jì)算游戲中擊敗多個(gè)對手 。撲克游戲與棋類不同，計(jì)算機(jī)無法看到對手的牌 ， 因此人工智能面臨的挑戰(zhàn)更為嚴(yán)峻 。
編譯/采寫：南都編輯 陳林
圖片來源：dailymail
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