人工智慧玩魔方

根據《自然—機器智能》發表的一項研究，一款深度學習演算法可以玩魔方和其它類型的組合拼圖遊戲。解決擁有大量組合的拼圖問題可以為解決科學問題（如蛋白質摺疊）提供思路。

為組合型謎題找出最簡解答方案很困難。這類謎題的解法通常無法通過隨機步驟試出。傳統演算法可以解決組合型謎題，但是它們對計算和內存的要求使得它們在解答大型謎題時實用性不高。

美國加州大學歐文分校的Pierre Baldi及同事在他們之前的項目DeepCube的基礎上，開發出了DeepCubeA。DeepCubeA從目標狀態開始，綜合使用增強學習和路徑搜索方法，逆向解決拼圖問題。在大部分情況下，它都能夠找到最短的路徑，而且消耗的記憶存儲少於傳統演算法。研究人員表明，DeepCubeA能夠玩魔方、關燈、推箱子和其他更大規模的遊戲，包括48格的滑塊拼圖。

研究人員認為使用同一種方法玩一系列不一樣的遊戲，意味著這種方法或能用於解決更大規模的問題，從而找到接近最優的解法。

（來源：《自然—機器智能》 Pierre Baldi）

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