AI học được cách giải khối rubik chỉ trong 1,2 giây

Thanh Niên Online

Đánh giá tác giả

Các nhà nghiên cứu tại Đại học California thuộc thành phố Irvine (Mỹ) đã tạo ra một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giải quyết các khối rubik trong thời gian trung bình là 1,2 giây với khoảng 20 lần di chuyển.
Giải đố các khối rubik luôn là một bài toán thú vị với giới trẻ và cả AI  /// Ảnh: BBC Giải đố các khối rubik luôn là một bài toán thú vị với giới trẻ và cả AI - Ảnh: BBC
Giải đố các khối rubik luôn là một bài toán thú vị với giới trẻ và cả AI
Ảnh: BBC
Đây là tốc độ nhanh hơn tới 2 giây so với kỷ lục thế giới của con người hiện nay (3,47 giây) và con người thường phải mất khoảng 50 lần dịch chuyển.
Tuy nhiên, DeepCubeA không phải là AI giữ kỷ lục về thời gian xử lý khối rubik. Năm ngoái, robot tích hợp thuật toán min2phase của các nhà nghiên cứu ở Viện Công nghệ Massachusetts có thể giải khối rubik chỉ trong 0,38 giây. Thuật toán này (không phải là một hệ thống AI hoàn chỉnh) đã giải quyết vấn đề nhanh hơn 3 lần so với hệ thống trí tuệ nhân tạo DeepCubeA. Nhưng khác với thuật toán chuyên về khối rubik, DeepCubeA phải tự học cách giải quyết bài toán của nó.
Thật kỳ lạ, các nhà nghiên cứu cũng không biết chính xác DeepCubeA đã tìm ra cách để các mặt vuông ở sáu cạnh của khối rubik đều có cùng một màu tương ứng. Có hàng tỷ khả năng kết hợp có thể tạo ra dựa trên các hình vuông tạo thành khối rubik, nhưng chỉ có một cách để ráp chúng lại hoàn hảo theo chuẩn mỗi mặt một màu. Khi các nhà khoa học chỉ cho AI đáp án phải hoàn thành, hệ thống DeepCubeA sẽ phải tìm ra cách để đi đến đáp án và họ chưa hiểu cách mà AI này đã giải quyết đề bài đó.
Các nhà nghiên cứu bắt đầu với một khối rubik giả lập, DeepCubeA sau đó đã phải tự đào tạo mình để giải câu đố trong vài ngày, từng bước cải thiện kỹ năng khi các sự xáo trộn dành cho nó càng ngày càng khó. Theo bài báo xuất bản trên tạp chí khoa học Nature, các nhà nghiên cứu đã đưa ra 10 tỷ khả năng kết hợp để xoay và dịch chuyển khối rubik và đặt ra cho DeepCubeA giải quyết nó trong tối đa 30 thao tác. Thuật toán này cũng có thể áp dụng để giải đố các trò chơi khác, bao gồm cả các dạng xếp hình hay Sokoban.
Theo BBC, hệ thống DeepCubeA sử dụng một mạng lưới thần kinh số (mô phỏng não người) cùng công nghệ máy học, hệ thống AI của nó sẽ học bằng cách phát hiện các mô hình và lý thuyết khi có dữ liệu của con người nhập vào. Sau đó, nó áp dụng phương pháp tự học nội suy, từng bước giải quyết ở các cấp độ ngày càng cao mà không có bất cứ giới hạn kiến thức nào.

Bình luận

Gửi bình luận
Ý kiến của bạn sẽ được biên tập trước khi đăng. Xin vui lòng gõ tiếng Việt có dấu
  • Tối thiểu 10 chữ
  • Tiếng Việt có dấu
  • Không chứa liên kết

VIDEO ĐANG XEM NHIỀU