大家好，我是本栏目的编辑郝帅，现在就给大家讲解一下上面的问题。根据周一发表在《自然机器智能》上的研究，一种新的神经网络求解魔方的速度是最快的人类的两倍——尽管比最快的哑算法快三倍。

虽然人工智能方法不是最快的传统计算方法，尤其是麻省理工学院的世界级min2phase算法，但它超越了旧操场的问题：一方面，它可以更好地用于研究蛋白质。

自20世纪70年代末成立以来，人们就被这种流行的玩具迷住了。世界魔方协会是一个专注于组合益智游戏的组织，比如魔方，每年都会举办几次比赛，挑战粉丝尽快解决。这些比赛的参与者被称为速度立方，而目前的世界纪录属于杜宇晟，这是一个中国速度比赛。破解这道难题只用了3.47秒。

但杜可能不是DeepCubeA那样的机器学习软件。该论文的第一作者、UCI的博士生Forest argos Nelly告诉The Register，该系统是由加州大学欧文分校(UCI)的一组研究人员开发的，由一个深度神经网络组成，平均1.2秒就能求解一次魔方的个数。

这很快，但没有麻省理工学院研究人员去年开发的使用min2phase算法的机器人系统快。

Min2phase没有神经网络，没有训练，也没有机器学习技术：它只是为求解立方体而编程的，它可以做到(而且可以做得非常快)，而DeepCubeA有潜力做得更多。一方面，为什么Min2phase应该更快是显而易见的，尽管另一方面，我们已经看到AI代码在基本数据结构上比传统的哑算法运行得更快。

神的数量。

DeepCubeA使用强化学习进行培训。从拼图的随机组合开始，它必须找到一个策略，将它的“成本传递函数”最小化，并计算它的成本——或移动量——以达到完美的解决状态。目标是尽可能减少功能，以便尽快破解游戏。

你需要按顺序执行一系列特定的动作。考虑到有43，252，003，274，489，856，000-大约43种可能的组合，DeepCubeA随机启动是不可行的。因此，研究人员依次对其进行了训练。它在序列中被置于一个特殊的状态，这将导致它被求解并被要求从那里开始。

研究人员在两天多的时间里训练了DeepCubeA，使用了100亿种不同的魔方组合，并要求它在30步内解码所有这些组合。它已经在1000个谜题上进行了测试，并设法解决了所有问题，而且它已经在60%的时间里以最少的动作进行了测试。从数学上讲，从任何状态来看，魔方都可以在20次或更少的运动中被打破。这个数字被称为神的数字。

深立方不是完美的，也不能完全达到上帝的数字。最短路径是平均21步。因为这具有挑战性，所以软件需要大约24秒来完成拼图。速度最高的玩家离神也很远，大概4秒钟，顶级玩家移动50次左右解立方体。

“人类常用的算法是把十字架放在顶部，然后是顶角，然后是第二层，然后是底层，”阿戈斯蒂内利向《语域》解释道。

“这是一个相对简单的程序，但是，它离最短路径还很远。它需要更多的思考，以尽可能少的运动来解决它。这个概念也适用于机器。找到一条更短的路径通常需要更多的时间。”

有目的的玩具。

虽然魔方只是一个玩具，但是用来解决它的AI算法可以应用到很多其他问题上。研究人员对预测蛋白质的结构感兴趣，以帮助药剂师设计针对特定身体功能的药物。

阿戈斯蒂内利说：“蛋白质的结构，如本文研究的魔方和其他谜题，有很多可能性，但只有少数，通常只有一种，这些可能性被认为是一种解决方案。"我们想修改DeepCubeA算法来预测蛋白质结构. "

“更一般地说，魔方是一个寻路问题：如何从A点到B点？路径发现是机器人领域的一个大问题，可能需要人们做出复杂的决策。特别是在具有多种可能性的大规模环境中，像DeepCubeA这样的算法可以在10 ^ 19到10 ^ 62的环境中学习解决这个寻路问题。这种可能的状态可以扩展到其他寻路任务，”他总结道。