خوارزمية التعلم العميق تحل مكعب روبيك أسرع من أي إنسان

يمكن لخوارزمية تعلم التعزيز العميق حل لغز مكعب روبيك في جزء صغير من الثانية. يمثل العمل خطوة نحو صنع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التفكير والتعليل والتخطيط واتخاذ القرارات. منذ اختراع المهندس المعماري الهنغاري له في عام 1974، أحبط مكعب روبيك the Rubik's Cube حواجب العديد من الذين حاولوا حلها، لكن لغز المنطق ثلاثي الأبعاد لا يضاهي نظام الذكاء الاصطناعي الذي أنشأه باحثون في جامعة كاليفورنيا، إيرفين. DeepCubeA، هي خوارزمية تعلم التعزيز العميق مبرمجة من قبل علماء الكمبيوتر والرياضيين في جامعة دنوب انديانا UCI ، يمكن أن تجد الحل في جزء صغير من الثانية ، دون أي معرفة مجال معين أو التدريب داخل اللعبة من البشر. هذه ليست مهمة بسيطة بالنظر إلى أن المكعب لديه مسارات إتمام ترقيم بالمليارات ولكن حالة هدف واحدة فقط - كل جانب من الجوانب الستة التي تظهر بلون صلب - والتي لا يمكن العثور عليها على ما يبدو من خلال التحركات العشوائية. لدراسة نشرت ( تاريخ نشر المقالة 15/07/2019 ) في Nature Machine Intelligence، أوضح الباحثون أن DeepCubeA حل 100 في المائة من جميع تكوينات الاختبار ، وإيجاد أقصر طريق إلى حالة الهدف حوالي 60 في المئة من الوقت. تعمل الخوارزمية أيضًا على الألعاب التوافقية الأخرى مثل لغز البلاط المنزلق و Lights Out و Sokoban. وقال كبير المؤلفين بيير: "يمكن للذكاء الاصطناعي أن يهزم أفضل لاعبي الشطرنج و أمهرهم في العالم ، ولكن بعض الألغاز الأكثر صعوبة ، مثل مكعب روبيك ، لم يتم حلها بواسطة أجهزة الكمبيوتر ، لذلك اعتقدنا أنهم منفتحون على نهج الذكاء الاصطناعي". بالدي ، أستاذ متميز في علوم الحاسوب. يقول"يتضمن حل روبيك كيوب تفكيرًا رمزيًا ورياضيًا ومجردًا ، لذا فإن آلة التعلم العميقة التي يمكنها كسر مثل هذا اللغز تقترب من أن تصبح نظامًا يمكنه التفكير والعقل والتخطيط واتخاذ القرارات." كان الباحثون مهتمين بفهم كيف ولماذا اتخذت خوارزمية الذكاء الاصطناعي خطواتها والوقت الذي استغرقته لإكمال طريقة عملها. لقد بدأوا بمحاكاة كمبيوتر لغزا مكتملا ثم سارعوا المكعب. بمجرد تشغيل التعليمات البرمجية ، تم تدريب DeepCubeA بمعزل لمدة يومين ، مما أدى إلى حل سلسلة متزايدة الصعوبة من المجموعات. يقول بالدي :"لقد تعلمت من تلقاء نفسها" . هناك بعض الأشخاص ، وخاصة المراهقين ، يمكنهم حل مكعب روبيك على عجل ، لكنهم يأخذون حوالي 50 خطوة. وقال بالدي: "يستغرق الذكاء الاصطناعي لدينا حوالي 20 خطوة ، معظم الوقت يحلها في أقل عدد من الخطوات". "هناك ، يمكنك أن ترى أن الإستراتيجية مختلفة ، لذا فإن أفضل تخميني هو أن شكل تفكير الذكاء الاصطناعي مختلف تمامًا عن الإنسان." قال عالم الكمبيوتر المخضرم إن الهدف النهائي لمشاريع مثل هذا المشروع هو بناء الجيل القادم من أنظمة الذكاء الاصطناعي. سواء كانوا يعرفون ذلك أم لا ، فإن الناس يتأثرون بالذكاء الاصطناعي كل يوم من خلال تطبيقات مثل Siri و Alexa ومحركات التوصية التي تعمل خلف الكواليس في خدماتهم المفضلة عبر الإنترنت. وقال بالدي: "لكن هذه الأنظمة ليست ذكية حقًا ؛ إنها هشة ، ويمكنك بسهولة كسرها أو خداعها". "كيف يمكننا إنشاء الذكاء الاصطناعى المتقدم الذي يكون أكثر ذكاءً وأكثر قوة وقدرة على التفكير والتفاهم والتخطيط؟ هذا العمل هو خطوة نحو هذا الهدف الضخم." رابط المقالة : https://www.sciencedaily.com/releases/2019/07/190715161647.htm علي عسيري - الكلية التقنية الثانية بأبها