IA lernt, in nur 44 Stunden einen Zauberwürfel alleine zu lösen

Das Training einer Maschine zum Gewinnen von Spielen, die viel menschliches Denken erfordern, wie z. B. Schach oder Go, ist im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) mit der sogenannten Lernverstärkung bereits Realität. Jetzt sind Wissenschaftler der University of California in Irvine noch einen Schritt weiter gegangen: Sie haben DeepCube entwickelt, ein System, das nur minimale Überwachung erfordert, um einen traditionellen Zauberwürfel in nur 44 Stunden von selbst zu treffen.

Der Rubik's Cube wurde 1974 von dem Ungar Erno Rubik erstellt und bietet ein dreidimensionales Puzzle mit über 43 Trillionen Kombinationen, das mit mindestens 26 Zügen gelöst werden kann. Das Spielzeug ist bis heute sehr erfolgreich und hat seit seiner Einführung mehr als 350 Millionen Einheiten verkauft - sogar einige Variationen, um die Herausforderung zu erhöhen.

Um den Würfel zu überwinden, mussten die Forscher etwas weiter gehen als in den Schach- und Go-Experimenten zu beobachten war, da der Erfolg von Aktionen mit Leerzeichen nicht in gleicher Weise von Belohnungen abhängt und der Computer anders ausgerichtet werden muss. So können Sie feststellen, ob Sie auf dem richtigen Weg sind, um eine Lösung zu finden.

Wie funktioniert dieses System?

Stephen McAleer und seine Kollegen von der University of California in Irvine haben eine neue Deep-Learning-Technik namens „Autodidakt Iteration“ entwickelt, mit der AI lernen kann, wie sie ihr eigenes Belohnungssystem erstellt, um festzustellen, ob jeder Schritt zum Erfolg führen kann.

Dazu muss sie aus einem bereits gelösten Zauberwürfel heraus und Schritt für Schritt rückwärts gehen. Diese Art, die Herausforderung zu verstehen, ist nicht die am besten geeignete, aber hier kommen das neuronale Netzwerk und seine komplexen Berechnungen ins Spiel, die in diesem Prozess Lücken schließen konnten. Nach diesem Training stellt die Maschine einen Suchbaum mit verschiedenen Vorschlägen für jede Einstellung zusammen.

magischer Würfel

Schema in der Dokumentation der Wissenschaftler dargestellt

"Unser Algorithmus ist in der Lage, 100% der zufällig gemischten Würfel zu lösen und dabei in 30 Zügen eine durchschnittliche Auflösung zu erzielen, die der Leistung menschlicher Experten entspricht oder darunter liegt", feierte McAleer. Zwei Millionen verschiedene Iterationen in acht Milliarden Cubes wurden in 44 Stunden Training auf einem 32-Kern-Intel Xeon E5-2620-Server und drei Nvidia Titan XP-GPUs verwendet.

Die Nachricht bringt mehr Licht in das Thema, da Deep Learning noch immer große Probleme damit hat, KI-Spiele wie Sokoban, Montezumas Revenge und das Faktorisieren von Primzahlen allein zu meistern.

Und wo kann das angewendet werden?

Offensichtlich ist das ultimative Ziel nicht nur die Schaffung eines Systems, das den magischen Würfel überwinden kann. Dies kann verwendet werden, damit eine Maschine unerwartete Sequenzen in einem Universum von Kombinationen mit einer bekannten Lösung lösen kann. DeepCube kann "zuvor erworbenes Wissen algebraisch manipulieren, um eine neue Frage zu beantworten", so die Forscher.

Durch das Erreichen dieser Ziele kann die Neuheit angewendet werden, um neue Medikamente zu entdecken, DNA-Analysen durchzuführen und Robotern dabei zu helfen, einige typische Situationen unseres menschlichen Alltags selbst zu bestimmen. Warten wir auf die nächsten Schritte, denn es gibt bereits Ziele, um schwierigere 16-seitige Würfel zu überwinden.

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IA lernt auf eigene Faust, wie man mit TecMundo einen Zauberwürfel in nur 44 Stunden löst