우리는 루빅스 큐브. 하지만 우리가 반드시 당신과 내가 고전적인 퍼즐을 푸는 방법을 알아냈다는 뜻은 아니지만 다른 인류 구성원들은 확실히 큐브가 보스라는 것을 보여주었습니다. 결국, 루빅스 큐브 완성 기록은 이제 4.22라는 엄청난 기록을 세웠습니다. 초.
하지만 지금은 인공지능이 루빅스 큐브를 풀 수 있다, 역시 우리의 기록이 유지될 수 있을까요?
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물론이죠. 아마도 그렇지 않을 것입니다 저것 기계가 이러한 문제 중 하나를 해결하는 방법을 알아내는 것은 어렵습니다. 그렇죠? 결국 A.I. Jeopardy에서 Ken Jennings를 이길 수도 있고 체스 게임에서 Grandmaster를 물리칠 수도 있습니다. 다양한 색상의 큐브는 도전처럼 보이지 않습니다. 그러나 어떤 면을 언제 돌릴지 알아낼 수 있는 기계 알고리즘을 만드는 것은 꽤 간단하지만, 더 어려운 부분은 다른 사람이 퍼즐 풀기 알고리즘을 제공하지 않고도 루빅스 큐브를 완전히 풀 수 있는 기계를 만드는 것입니다. 인간. 그리고 그것이 바로 일부 연구자들이 지금 해낸 일입니다.
CNET이 처음 보고한 바와 같이, Stephen McAleer와 University of the University의 연구진은 캘리포니아는 루빅스 큐브를 풀 수 있는 알고리즘을 개발했다고 믿고 있습니다. 인간의 도움. 이는 "자동 학습 반복"으로 알려진 프로세스에 따라 달라집니다. McAleer와 그의 동료들은 이를 "문제 해결 방법을 스스로 가르칠 수 있는 새로운 강화 학습 알고리즘"이라고 부릅니다. 인간의 도움 없이도 루빅스 큐브를 만들 수 있습니다.” 분명히 이 알고리즘은 스크램블된 모든 루빅스 큐브를 30번 이하로 풀 수 있는데, 이는 우리가 할 수 있는 것과 거의 동일하거나 더 나은 것입니다. 하다.
기본적으로, 자동 학습 반복에서는 알고리즘이 솔루션을 찾기 위해 거꾸로 생각해야 합니다. 완성된 큐브를 시각화하여 프로세스를 시작한 다음 단계를 다시 추적하여 각 후속 이동이 최종 목표에 더 가까워지는지 확인합니다.
복잡합니까? 예. 하지만 일단 A.I. 루빅스 큐브를 자체적으로 풀 수 있을 뿐만 아니라 더 복잡한 문제를 해결하기 시작할 수도 있습니다. 우리는 인공지능이 풀어야 할 다음 주요 수수께끼가 무엇인지 지켜봐야 할 것입니다.
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