Найти в Дзене

Нягледзячы на гады даследаванняў, штучны інтэлект не пераўзыходзіць традыцыйныя алгарытмы, вырашаючы кубікі Рубіка

Даследчыкі з Каліфарнійскага універсітэта стварылі штучны інтэлект DeepCubeA, здольны вырашыць кубік Рубіка ўсяго за 1,2 секунды. І гэтая лічба яшчэ больш уражвае, калі мы ведаем, што сусветны рэкорд хуткасці ў гэтай задачы, у руках Юшэн Ду, складае 3,47 секунды.

DeepCubeA праходзіў навучанне з выкарыстаннем метадаў навучання ўзмацнення: ён спаборнічае супраць сябе тысячы разоў, не маючы папярэдніх інструкцый чалавека, каб знайсці спосаб знайсці рашэнне праблемы, звесці да мінімуму яго кошт.

https://i.pinimg.com/564x/79/49/9e/79499e2d6cda0fc15c3d3a1b9e874408.jpg
https://i.pinimg.com/564x/79/49/9e/79499e2d6cda0fc15c3d3a1b9e874408.jpg

Аднак рэальная навіна заключаецца не ў гэтай розніцы, а ў тым, што гэтая сістэма AI па-ранейшаму ўтрая павольней, чым min2phase, самы хуткі алгарытм у гэтай галіне, які MIT распрацаваў у мінулым годзе, і ў гэтым, не звяртаючы ўвагі на Выкарыстоўваючы нейронныя сеткі, абыграйце ІІ, выкарыстоўваючы традыцыйны метад разліку.

Так што простага кубіка Рубіка дастаткова, каб сумнявацца ў тым, што штучны інтэлект заўсёды лепшы варыянт для выканання вылічальных задач. Але як гэта?

Пяць балаў пяцьдзесят пяць секунд: розніца паміж вамі і тым, хто жыве вар'яцтвам куба Рубіка

"Рашэнне куба Рубіка набліжае машыны да мыслення і планавання"

Гэтая трохмерная галаваломка, створаная ў 1974 г. венгерскім вынаходнікам Эрна Рубікам і хутка стала самай прадаванай цацкай, якая прадала б 350 мільёнаў штук, уяўляе сабой складаны выклік для штучнага інтэлекту з-за асаблівага характару, які ён уяўляе.

https://images.unsplash.com/photo-1562976540-fb367855f81e?ixlib=rb-1.2.1&ixid=eyJhcHBfaWQiOjEyMDd9&auto=format&fit=crop&w=1489&q=80
https://images.unsplash.com/photo-1562976540-fb367855f81e?ixlib=rb-1.2.1&ixid=eyJhcHBfaWQiOjEyMDd9&auto=format&fit=crop&w=1489&q=80

Гэта таму, што ў кубі Рубіка магчымыя камбінацыі 43,252,003,274,489,856,000, але для дасягнення мэты толькі канкрэтны стан (каб шэсць граняў куба былі храматычна аднароднымі).

А паколькі дайсці да гэтага стану надзвычай складана толькі выпадковымі рухамі, то праблема вырашаецца найбольш аптымальна, звяртаючыся да машыннага навучання, як растлумачылі распрацоўшчыкі DeepCubeA ў артыкуле, апублікаванай на гэтым тыдні ў Nature Machine Intelligence.

Са слоў П'ера Бальдзі, прафесара інфарматыкі Каліфарнійскага універсітэта Ірвіна і аднаго з даследчыкаў, адказных за алгарытм:

"Рашэнне куба Рубіка мае на ўвазе больш сімвалічнае, матэматычнае і абстрактнае мысленне, так што машына глыбокага навучання, якая можа разгадаць гэтую галаваломку, бліжэй да таго, каб стаць сістэмай, здольнай думаць, разважаць, планаваць і прымаць рашэнні. ".

Асабліва ўмелыя людзі вырашаюць гэтыя кубікі, але нават для гэтага трэба прыблізна 50 рухаў: DeepCubeA вырашае іх прыблізна ў 20. Балдзі заяўляе, што гэта адрозненне, таму што "стратэгія іншая [...] мая лепшая здагадка, што форма развагі пра ІІ зусім не адрозніваюцца ад чалавечых істот ".

Гэты алгарытм дастасавальны і да іншых камбінацыйных "галаваломак", такіх як "Lights Out" і "Сокабан", і нават да вырабу лекаў, прадказваючы структуру бялкоў, але Балдзі ставіць перад сабой больш маштабныя мэты для свайго алгарытму; мэты, якія ідуць шляхам садзейнічання развіццю сістэм штучнага інтэлекту новага пакалення:

"[Такія сістэмы, як Сіры ці Алекса] не вельмі разумныя; яны кволыя, і іх можна лёгка зламаць ці падмануць", - сказаў Бальдзі. "Як мы можам стварыць прасунуты ІІ, які разумнейшы, больш надзейны і здольны разважаць, разумець і планаваць? Гэтая праца - гэта крок да гэтай вялікай мэты".