Sekunda za sklapanje Rubikove kocke - pomoću veštačke inteligencije
Sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji, koji su osmislili istraživači sa Univerziteta Kalifornija, rešava Rubikovu kocku za samo jedan sekund.
Koliko vama vremena treba? DeepCubeA, kako je algoritam nazvan, sklopio je 3D kocku koja muči ljude od kada je osmišljena 1974. godine. „Ovaj sistem je sam naučio kako da reši problem", kaže autor profesor Pjer Baldi. Istraživači su primetili da je strategija koju koristi algoritam mnogo drugačija od načina na koji ljudi rešavaju zagonetku. „Moja pretpostavka je da je način na koji sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji rešava problem potpuno drugačiji od ljudskog", kazao je profesor Baldi, profesor kompjuterskih nauka na Univeritetu Kalifornija. Studija, objavljena u časopisu published in Nature Machine Intelligence, pokazala je da algoritam daje deset milijardi različitih kombinacija slagalice sa ciljem da reši sve u 30 pokreta. Sistem je testiran na hiljadu kombinacija i uspeo je da reši sve, našavši najkraći put do rešenja za oko 60 odsto vremena. „Težak cilj" Ljudima koji mogu da reše Rubikovu kocku brzo obično treba oko 50 pokreta. Sistem veštačke inteligencije rešio ju je u proseku sa oko 28 pokreta. Ovaj kompjuterski sistem nije prvi ili najbrži u rešavanju zagonetke. Ta čast pripala je sistemu koji je razvio Institut za tehnologiju iz Masačusetsa, čiji algoritam min2phase rešava zagonetku tri puta brže. Ključno je da sistem nije koristio neuronsku mrežu - koja oponaša način na koji ljudski mozak funkcioniše - ili tehnike mašinskog učenja i bio je programiran samo da reši zagonetku. Istraživači su 2018. napravili robota koji može da sklopi kocku za 0,38 sekundi. Stvaranje sistema koji sam uči kako da reši problem smatra se prvim korakom ka stvaranju sistema veštačke inteligencije koji može da pređe sa igre u rešavanje problema u stvarnom svetu. „Rešenje Rubikove kocke uključuje simboličko, matematičko i apstraktno razmišljanje, tako da se mašina za dubinsko učenje koja može da reši takvu zagonetku približava tome da postane sistem koji može da misli, razmišlja, planira i donosi odluke", kaže profesor Baldi. „Kako kreiramo napredni sistem veštačke inteligencije koji je pametniji, snažniji i sposobniji za razmišljanje, razumevanje i planiranje? Ovaj posao je korak ka tom teškom cilju."