(2018年4月10日星期二，在美國佐治亞州亞特蘭大市，魔方創(chuàng)作者埃爾諾·魯比克(Erno Rubik)正在簽名。出生于匈牙利的魯比克于1974年創(chuàng)造了這個五彩魔方，據估計，自此魔方在全世界已經售出了4億件。)

2019年7月14日，第10屆世界魔方協(xié)會(WCA)錦標賽在墨爾本舉行，這次大會上誕生了新的魔方世界冠軍。今年的冠軍是德國的菲利普·威爾，他在6.74秒內解出了3×3×3的魔方。

加州大學歐文分校(UCI)的計算機科學家和數(shù)學家編寫了一種名為DeepCubeA的人工智能程序，它可以在不需要任何領域的專業(yè)知識或人類游戲指導的情況下，在一秒鐘內解出魔方。這項研究于2019年7月15日發(fā)表在《自然機器智能》雜志上。

在研究中，DeepCubeA算法100%地解決了所有的測試項目，并且只花了人類所需時間的60%便找到了破解魔方——每一面都顯示為單色的最短路徑。研究人員表示，該算法也適用于其他組合游戲，如滑動拼圖、熄燈和推箱子游戲。

“這項工作創(chuàng)造了一個人工智能系統(tǒng),它可以自動學習如何破解具有典型性的魔方，解決具有大量可行性的各項問題和提供一小部分的解決方案。如果沒有這一人工智能，這些解決方案由于大量的隨機波動而具有極大的困難性。”皮埃爾·巴爾迪說道，他是一名來自加州大學歐文分校的優(yōu)秀計算機科學教授。

巴爾迪認為，破解魔方問題需要更多的符號、數(shù)學和抽象思維。因此能夠破解魔方這樣一個謎題的深度學習機器，正越來越接近成為一個能夠思考、推理、計劃和決策的系統(tǒng)。

“機器人和其他領域中需要某種規(guī)劃的許多問題也具有這些特征，”巴爾迪補充說。“想象一下，一個機器人負責清理你的廚房：機器人將做出一系列有如天文數(shù)字一般多的動作，但創(chuàng)造一個潔凈的廚房的步驟卻很少。隨意移動臟盤子是行不通的?！?/p>

“更廣泛地說，這項工作是連接機器學習人工智能和符號人工智能的整體努力的一部分，以解決需要通過人類規(guī)劃和推理才能解決的復雜問題，”巴爾迪補充說。

在這項研究中，研究人員想要了解人工智能是如何以及為何做出這些動作的，以及需要多長時間來完善其解決方法和步驟。為了做到這一點，他們先用電腦模擬出一個完整的拼圖，然后把這個拼圖打亂。在代碼運行之后，DeepCubeA進行了兩天的隔離訓練，解決了一系列越來越難的組合，在此期間，該人工智能開始了自學的道路。

巴爾迪表示，有些人可以在50步左右的時間內解出魔方，但DeepCubeA的人工智能可以在最少20步內破解出魔方。巴爾迪還表示，這表明了不同推理策略將產生不同結果，人工智能的推理形式與人類的推理是不同的。

(選自：Forbes 原作者：Jennifer Kite-Powell 編譯：網易智能 參與：Yuki)