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比人类还聪明?这种AI靠自学就会玩魔方,百分百成功且只需20步

时间:2019-09-08

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人工智能在很多方面都优于人类,例如下棋,下棋,打牌.最近,我们开发了一种深度学习算法,可以比任何人更快地解决魔方。

它从未失败,取得了100%的成功率,并且可以将步骤控制在大约20个步骤。

人类可以打破18秒的人工智能记录。世界纪录大约是4秒,但人类效率低得多,通常需要大约50步。

它是由加州大学欧文分校发明的。

这种新方法解决了计算机科学中的一个重要问题。如何使用名为DeepCube A的系统以最小的帮助解决复杂问题。

在《自然机器智能》(自然机器智能)今天发表的一项研究中,研究人员证明,DeepCubeA能够100%解决所有测试问题,并且在大约60%的时间内找到了到目标状态的最短路径。

来自加利福尼亚大学的Pierre Baldi和他的同事们从之前的DeepCube项目开发了DeepCubeA。

使用一种称为autodidactic迭代的新深度学习技术来学习创建自己的奖励系统。

Baldi教授说:“人工智能可以击败世界上最好的人类象棋和围棋玩家,但是一些比较困难的难题,比如魔方,还没有被计算机破解,所以我们认为这些领域对人工智能是开放的.“

“Rubik的解决方案涉及更多的符号,数学和抽象思维,因此可以解决这种难题的深度学习机器越来越接近成为一个能够思考,推理,计划和做出决策的系统。”

给定未解决的立方体,机器必须确定特定移动是否是对现有情况的改进。它通过结合强化学习和寻路来解决没有人类帮助的难题。

与传统算法相比,DeepCubeA使用更少的内存,并且能够在大多数情况下识别拼图的最短路径。

作者说它可以解决Rubik的立方体,熄灯,推箱子和更大的问题,包括48个幻灯片拼图。

训练后,网络使用标准搜索树在每种情况下搜索建议的操作。

可以使用相同方法解决的游戏范围很广,这意味着它可以用于更大的问题以找到接近最优的解决方案。解决具有大量组合的谜题也有助于我们了解如何解决科学问题,例如蛋白质折叠。

Rubik's Cube是一款于1974年创作的3D拼图游戏。它的目标是将同一颜色的所有正方形对齐在魔方的同一侧。

传统的算法可以解决谜题,但是它们的计算能力和内存要求使它们不适合像Rubik's Cube这样的谜题。这是因为他们通常无法通过随机运动找到答案,并且很难从任何角度解决立方体。

核心算法的多功能性表明它可能具有超越谜题组合的应用,因为在规划,机器人和自然科学中,大状态空间和低目标状态的问题并不罕见。

这不是人工智能第一次证明“超能力”。

以前,一台计算机在扑克游戏中击败了五位世界冠军球员。这是第一次在复杂的策略和计算游戏中,计算机击败了不止一个对手。

1996年,计算机首次在国际象棋比赛中击败了人类世界冠军。两年前,在更复杂的中国策略游戏Go中更是如此。

但扑克带来了更大的挑战,因为它涉及多个玩家。与国际象棋或围棋不同,计算机无法访问所有可用信息,因为它没有看到对手的牌。

该研究发表在期刊《自然机器智能》上。

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