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深度分析人工智能學習

圖文更新时间:2024-09-29 07:06:00

據最新一期《自然•智能機器》網絡版7月15日刊發的論文，美國加州大學歐文分校的科學家研發了一種可以自行深度學習的人工智能系統，能夠用最多20步就恢複任意打亂的魔方。采用這種深度學習技術的人工智能系統，不僅在多種拼圖遊戲中可以大展神威，而且可以在科學研究中發揮重大作用，如解決蛋白質折疊的課題。

深度分析人工智能學習（深度學習人工智能又一次碾壓人類）1

采用深度學習方法的人工智能系統可以在18秒内最多用20步就恢複任意被打亂的魔方，從無失手。

據報道，加州大學歐文分校的皮埃爾•巴爾迪教授與同事研發了一種能夠自行深度學習的計算機人工智能系統DeepCube A，可以在18秒内最多用20步就恢複任意被打亂的魔方，從無失手。

據悉，人類恢複任意打亂魔方的世界記錄是4秒，但用了50步。

皮埃爾•巴爾迪教授和同事們采用了一種新的學習技術“自行疊代學習法”，使得人工智能系統可以自行深度學習，以最少的記憶存儲消耗找到解決問題的最短路徑。

深度分析人工智能學習（深度學習人工智能又一次碾壓人類）2

人工智能系統可以自行深度學習，以最少的記憶存儲消耗找到解決問題的最短路徑。

據報道，DeepCubeA不僅能夠玩魔方，還能玩熄燈（Lights Out）、推箱子（Sokoban）和其它更大規模的遊戲，包括48格的滑塊拼圖。

“人工智能可以擊敗世界上最好的人類國際象棋和圍棋選手，但一些更加困難的難題，比如魔方，并沒有被計算機解決，所以我們人工智能在這方面可以有所作為。”巴爾迪教授說。

“魔方的解決方案包含更多的象征、數學和抽象思維，因此能夠解決這一難題的深度學習機器更接近成為可以思考、推理、計劃和決策的系統。”

深度分析人工智能學習（深度學習人工智能又一次碾壓人類）3

深度學習機器将會成為可以思考、推理、計劃和決策的系統，用于解決更為複雜的科學難題。

這不是人工智能第一次碾壓人類。1996年，計算機首次在國際象棋比賽中擊敗了人類的世界冠軍。兩年前，在更為複雜的圍棋比賽中，計算機再次勝出。

不久前，一台計算機擊敗了世界上五位撲克冠軍。這是計算機首次在複雜的策略和計算遊戲中擊敗多個對手。撲克遊戲與棋類不同，計算機無法看到對手的牌，因此人工智能面臨的挑戰更為嚴峻。

編譯/采寫：南都編輯陳林

圖片來源：dailymail

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