Inteligência artificial resolve cubo mágico em 1,2 segundo

Algoritmos para esta tarefa já existem, mas o DeepCubeA usou o "apredizado por reforço" para aprender e aprimorar sua técnica, e pode até ser usado para outras atividades no futuro.

Algoritmos capazes de resolver um cubo de mágico já apareceram antes, mas um novo sistema da Universidade da Califórnia, que usa inteligência artificial para montar o quebra-cabeça do zero, sem a ajuda de humanos e com velocidade e eficiência impressionantes, acaba de ser criado. A pesquisa, publicada esta semana na Nature Machine Intelligence, mostra o DeepCubeA como algo imbatível capaz de encarar qualquer cubo existente.

O novo sistema pode encontrar o caminho mais eficiente para o sucesso - ou seja, a solução que requer o menor número de movimentos - em cerca de 60% do tempo habitual. Em média, o DeepCubeA precisou de apenas 28 movimentos para resolver o quebra-cabeça, exigindo 1,2 segundo para calcular a solução.

Apesar de outros sistemas resolverem o quebra-cabeça em menos tempo, incluindo um robô que monta um cubo mágico em apenas 0,38 segundos, o DeepCubeA aprendeu a tarefa usando uma abordagem de inteligência artificial conhecida como “aprendizado por reforço” – em que a máquina aprende qual a melhor ação a ser executada dependendo das circunstâncias da situação. Os outros foram projetados usando algoritmos de script humano – que substituem exatamente o humano, e são limitadas a agir como ele, não buscam soluções novas.

“A inteligência artificial pode derrotar os melhores jogadores de Xadrez do mundo, mas alguns dos enigmas mais difíceis, como o cubo mágico, não foram resolvidos por computadores, então pensamos que eles estavam abertos para abordagens de IA”, disse Pierre Baldi, o autor sênior do novo artigo, em um comunicado de imprensa . “A solução para o cubo envolve mais pensamento simbólico, matemático e abstrato, então uma máquina de aprendizagem profunda pode pensar, raciocinar, planejar e tomar decisões”.

Um sistema especialista projetado para uma tarefa única sempre será limitado a esse domínio, mas um sistema como o DeepCubeA, com sua rede neural altamente adaptável, poderia ser aproveitado para outras tarefas, como resolver problemas científicos, matemáticos e de engenharia complexos.

A equipe da universidade usou uma abordagem diferente com o DeepCubeA, começando com um cubo resolvido e retrocedendo sucessivamente. No início os movimentos eram poucos, mas o embaralhamento tornou-se cada vez mais complicado à medida que o treinamento progredia. Ao todo, o DeepCubeA jogou 10 bilhões de combinações diferentes em dois dias, enquanto trabalhava para resolver o cubo em menos de 30 movimentos.

O próximo passo, segundo os pesquisadores, é modificar o algoritmo DeepCubeA para realizar outras tarefas que poderiam ser úteis diversas atividades, como para o desenvolvimento de novos remédios. Eles também gostariam de usar as habilidades de localização de caminhos para ajudar os robôs a navegar de maneira mais eficiente em ambientes complexos.

Via: Gizmodo

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