魔方证明AI并不总是最擅长计算任务

适度的魔方证明了人工智能并不总是执行计算任务的最佳选择。

加州大学的研究人员开发了一种人工智能系统，可以在1.2秒内求解魔方。

这听起来让人印象深刻——对我们个人来说，这绝对是最肯定的，杜宇晟保持着3.47秒的世界纪录——但AI求解魔方的速度比没有神经网络训练的最快算法慢了3倍左右。

麻省理工学院的min2phase算法用传统的计算方法击败了AI。该算法是去年开发的，是专门为speedcubin '编写的。

DeepCubeA是由加州大学的研究人员开发的AI，通过强化学习进行训练。它始终如一地实践如何最小化“成本”来实现解决方案。

魔方有43，252，003，274，489，856，000种可能的组合，所以DeepCubeA之前的任务很艰巨。

DeepCubeA对1000道难题进行了为期两天的训练，设法解决了所有难题。60%的时候，DeepCubeA用最少的移动次数来管理它。

魔方爱好者会知道，它总是可以用20步来解决，也就是所谓的“神数”或更少。DeepCubeA的平均动作不远，平均21步，但挑战需要24秒左右。

与专门为解决立方体而设计的算法不同，DeepCubeA可以应用于其他问题。研究人员希望这种人工智能有一天能通过预测蛋白质的结构来帮助制造药物。

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