鑑於魔術方塊的還原路徑有數十億種，但玩魔術方塊只有一個目標——透過轉動使六個面成單一顏色，這顯然不適用於隨機移動演算法，因此這項任務可不簡單。最近一項發表在Nature Machine Intelligence上的研究表明，DeepCubeA100％的通過了所有測試，其中60％找到了還原魔術方塊的最短路徑。該演算法還適用於其他組合遊戲，如滑動拼圖、關燈遊戲和推箱子等。
自從1974年被一位匈牙利建築師發明以來，魔術方塊一直令很多玩家頭疼，目前最快的金氏世界記錄是由MIT製作的機器人保持，僅用了0.38秒。
但是這個3D邏輯難題沒有難倒人工智慧系統DeepCubeA。DeepCubeA演算法是由加州大學（University of California, Irvine）電腦科學家和數學家編寫的一種深度強化學習演算法，它可以在幾分之一秒內解決問題且不需要任何專業知識或人類經驗指導。
下面的示範是透過點選「Scramble」打亂魔術方塊，再點選「Solve」，DeepCube就會開始算出最快的解決方案。
網站上還有項目的源程式碼，感興趣的人可以去看看。
能玩魔術方塊的AI更像是可以思考、推理、計畫和決策的高級系統
鑑於魔術方塊的還原路徑有數十億種，但玩魔術方塊只有一個目標——透過轉動使六個面成單一顏色，這顯然不適用於隨機移動演算法，因此這項任務可不簡單。
最近一項發表在Nature Machine Intelligence上的研究表明，DeepCubeA100％的通過了所有測試，其中60％找到了還原魔術方塊的最短路徑。該演算法還適用於其他組合遊戲，如滑動拼圖、關燈遊戲和推箱子等。
「人工智慧可以擊敗世界上最好的西洋棋和圍棋選手，但也有一些比較棘手的項目，比如魔術方塊，還沒有被電腦解決，因此我們認為人工智慧或許能在這個方向進行探索，」資深作者、加州大學爾灣分校電腦科學傑出教授Pierre Baldi表示：「魔術方塊還原需要更多的象徵性思維、數學思維和抽象思維，因此可以解決這類難題的深度學習系統更像是一個可以思考、推理、計畫和決策的高級系統。」
還原魔術方塊只需20步，AI的思維方式與人類完全不同
研究人員希望能夠知道AI是如何規劃？如何得出這樣的還原步驟？以及需要多長時間用於優化方法？
他們從一個完整的魔術方塊電腦模擬開始，然後打亂魔術方塊。一旦程式碼完成並開始運行，DeepCubeA將被隔離兩天，訓練解決一系列更複雜的組合情況。
「它在自我學習，」Baldi指出。
一些玩家，特別是青少年，可以快速地還原魔術方塊，但是整個過程他們大約需要50步。
「我們的人工智慧系統只需要大約20步，並且大部分時候都是以最少的步數還原魔術方塊，」Baldi說。「從它完成的步驟就可以看出它採用的策略與人類不同，所以最好的解釋是AI的思維方式與人類完全不同。」 這位資深的電腦科學家表示，做這類項目的最終目標是建立下一代AI系統。
人們每天都會與Siri、Alexa、推薦引擎等隱藏在應用背後的人工智慧產生聯繫。「但這些系統並不是真的智能，它們很傻，你可以很容易地調戲或欺騙它們，」Baldi說。「如何創建一個更智慧、更強大，能夠推理、理解和做計畫的高級人工智慧系統。人工智慧成功解出魔術方塊意味著我們朝著這個偉大目標邁出了一步。」
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