Na łamach naszego serwisu niejednokrotnie informowaliśmy Was o kolejnych rekordach bitych przez roboty rozwiązujące kostki Rubika. W 2018 roku jedna z maszyn zbudowanych w tym celu zdołała rozwiązać taką kostkę w zaledwie 0,38 sekundy. Bazowała ona jednak na algorytmach zaprogramowanych przez człowieka. Roboty bazujące na sztucznej inteligencji jeszcze tym zaprogramowanym przez człowieka nie dorównują, ale nie oznacza to, że nie stają się one coraz sprawniejsze.
Naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Irwine stworzyli sztuczną inteligencję – DeepCubeA – która potrafi rozwiązać kostkę Rubika w około 1,2 sekundy, co przekłada się średnio na 28 ruchów. Jeszcze w czerwcu ubiegłego roku sztuczna inteligencja nie była do tego zdolna. Dla porównania, obecny rekord szybkości ułożenia kostki Rubika przez człowieka wynosi 3,47 sekundy.
W przeciwieństwie do robotów opartych o gotowe algorytmy układania kostki, sztuczna inteligencja sama musi takie algorytmy opracować. Właśnie tak było w przypadku DeepCubeA. SI wiedziała jaki ma być końcowy rezultat algorytmów, ale sama musiała dojść do tego, jak taki rezultat osiągnąć. Co ciekawe, naukowcy nie są jeszcze do końca pewni, jak ta tego dokonała.
DeepCubeA bazuje na sieci neuronowej (naśladującej sposób przetwarzania informacji używany przez ludzki mózg) oraz na technikach nauczania maszynowego, w które człowiek ma minimalny wkład. Jedną z takich technik jest nauczanie przez wzmacnianie (ang. Reinforcement Learning), w ramach której sztuczna inteligencja jest nagradzana za podjęcie decyzji poprawnej i karana za podjęcie decyzji błędnej.
Po stworzeniu sztucznej inteligencji badacze pokazywali jej, jak wygląda ułożona kostka Rubika, a następnie mieszali jej układ. Wówczas SI miała dwa dni na przeszkolenie siebie samej i opracowanie jak najwydajniejszych algorytmów rozwiązywania kostki. W tym czasie naukowcy dali jej do dyspozycji aż 10 miliardów wariantów kostki w wymieszanym układzie, które musiała rozwiązać w 30 lub mniejszej liczbie ruchów.
Po opisanym wyżej procesie badacze przetestowali sztuczną inteligencję na tysiącu kombinacji. Za każdym razem ta rozwiązywała zagadkę i w 60 procentach przypadków robiła to przy zastosowaniu minimalnej liczby ruchów. Ich poprzedni system – DeepCube – potrzebował więcej czasu na wykonywanie swoich obliczeń niż DeepCubeA, a także oferował drogi rozwiązań kostki, które był dalekie od idealnych.
Aby zademonstrować elastyczność swojego systemu, badacze wytrenowali DeepCubeA także do rozwiązywania innych zagadek. W przyszłości dodatkowo zamierzają zmodyfikować sztuczną inteligencją na tyle, by ta była w stanie wykonywać inne zadania – na przykład przewidywać budowę nowych białek, które mogłyby okazać się przydatne podczas opracowywania nowych leków.
Źródło: Nature