Машинное обучение собрало кубик Рубика за наименьшее число ходов
17.07.2019
3 минуты
Никита Шевцов
157

Машинное обучение собрало кубик Рубика за наименьшее число ходов

Алгоритм глубокого машинного обучения может собрать кубика Рубика за долю секунды. Это стало шагом к созданию систем ИИ, которые могут думать, рассуждать, планировать и принимать решения как человек.

ap-1urafqahw2111_hires_jpeg_24bit_rgb

Кубик Рубика был создан в 1974 году. С тех пор его загадку пытались разгадать миллионы людей. В какой-то момент решение этой головоломки на скорость стало массовым видом спорта, рекорды по которому ставились чуть ли не каждый год. Но с недавнего времени конкуренцию людям составили и машины. То, на что у самых быстрых людей уходят 4,74 секунды, робот способен сделать за 0,637 секунды.

 

Но от чего зависит время сборки кубика Рубика? Отчасти это скорость манипуляций человека или машины, которые решают головоломку. Естественно, у людей она ниже, чем у роботов. Второй немаловажный фактор — количество необходимых для решения ходов.

 

Ученые из Калифорнийского университета в Ирвине выяснили, что даже самые лучшие спидкуберы в спешке делают более 50 комбинаций для решения головоломки. Исследователи же создали компьютерную программу с машинным обучением, которая способна собирать кубик Рубика за 20 ходов. Применение алгоритма на практике, по словам ученых, дало сокращение времени решения на целых 60 процентов. Новую программу назвали DeepCubeA.

 

Исследователи были заинтересованы в понимании того, как и почему ИИ сделал свои шаги и сколько времени ему потребовалось, чтобы усовершенствовать свой метод решения. Они создали 3D-модель головоломки, а затем заставили одну из программ генерировать множество случайных вариантов начального состояния. После того как код был запущен в DeepCubeA, алгоритм тренировался в изоляции в течение двух дней, решая все более сложную серию комбинаций.

 

По словам ученых, способ, которым ИИ решает головоломку, в корне отличается от человеческого. Машинный метод гораздо эффективнее и быстрее. Конечной целью таких проектов, по словам ученых, является создание следующего поколения систем ИИ. Такие программы будут умнее, надежнее и смогут рассуждать, понимать и планировать, прямо как человек.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Позавчера, 15:32
4 минуты
Полина Гершберг

Периваскулярная жировая ткань вокруг сосудов не только накапливает липиды, но и непосредственно влияет на релаксацию сосудистых тканей.

Позавчера, 15:32
17 минут
Александр Березин

На борту круизного лайнера Diamond Princess в феврале 2020 года случился настоящий разгул эпидемии Covid-19. Судно поместили на карантин, во время которого по идее пассажиры должны были отсиживаться по каютам. Несмотря на это, каждый шестой там заболел. За пределами Китая нигде больше нет такого числа заразившихся — ни в одной стране. Стали говорить, что этот корабль — прообраз будущей эпидемии коронавируса по всей планете. Мол, раз тут карантин не помог, значит, не сдержит болезнь и в мировом масштабе. На самом деле, задолго до коронавируса путешествия на круизных лайнерах стали называть «плаванием к болезни». Предположительно роскошное времяпрепровождение часто оборачивалось инфекцией и до коронавируса. Не приходится удивляться, что новому вирусу пришлись по вкусу именно круизные лайнеры. Почему так — рассказываем ниже.

Позавчера, 12:20
4 минуты
НИТУ «МИСиС»

Коллектив ученых из НИТУ «МИСиС» провел комплексную оценку влияния нано- и микродобавок алюминия, бора, цинка, никеля, меди и молибдена на скорость горения твердого топлива, содержащего алюминиевые порошки. Эксперимент показал, что наиболее эффективными добавками являются наночастицы меди. Добавление ее в топливо позволит увеличить скорость ракет в пять раз.

17 февраля
5 минут
Мария Азарова

По мнению исследователей, мидии погибли вследствие «теплового стресса», вызванного повышением температуры океана.

18 февраля
8 минут
Полина Гершберг

Один из наиболее полезных режимов питания оказался хорош с неожиданной стороны: выяснилось, что он способствует развитию кишечных бактерий, связанных с улучшением качества жизни пожилых людей.

19 февраля
4 минуты
Сергей Васильев

В галактике Маркарян 231, расположенной в полумиллиарде световых лет от нас, нашли облака молекулярного кислорода — впервые где-либо вне Млечного Пути.

11 февраля
4 минуты
Сергей Васильев

Экспериментальные данные указали на виды физических нагрузок, которые стимулируют нейропластичность мозга.

28 января
25 минут
Александр Березин

Недавняя научная работа предрекла серьезную эпидемию коронавируса 2019-nCoV. Согласно ей, 95% зараженных еще не зарегистрированы властями, а значит, через пару недель в одной Ухани будут сотни тысяч заболевших. При наблюдаемой смертности от вируса в 2,36% — это многие тысячи погибших. На самом деле, новая работа скорее «ловит хайп» или, если угодно, пытается держать мир настороже, чем описывает реальную эпидемию. Последние данные по заразности коронавируса показывают: он действительно неблестяще передается от человека к человеку. Для эпидемии в Китае этого достаточно, но большое число жертв за пределами этой страны маловероятно. Выясняем почему.

28 января
3 минуты
Полина Гершберг

Ученые создали информационную панель, показывающую распространение китайского коронавируса по миру в режиме реального времени. Данные вносятся из подтвержденных источников — это поможет бороться с дезинформацией.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Лучшие материалы
Предстоящие мероприятия
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: