Inteligência Artificial agora consegue resolver Cubo Mágico sem ajuda humana

Pesquisadores chegaram a um novo algoritmo de aprendizado de reforço que é capaz de ensinar a si mesmo como resolver o quebra-cabeça


O Cubo de Rubik, também conhecido como Cubo Mágico, não é dos quebra-cabeças mais fáceis para se ter em mãos. Há quem dedique certa disciplina para resolvê-lo e há competições que reconhecem seus recordistas. Atualmente, o australiano Feliks Zemdegs, de 22 anos, detém o título mundial – tendo conseguido terminar o cubo em apenas 4.22 segundos. Mas bem, dado o avanço da Inteligência Artificial (AI, na sigla em inglês), um computador conseguiria, eventualmente, superar humanos nessa tarefa?

A essa altura, algoritmos já conseguiram derrotar seres humanos em jogos complexos – xadrez, o milenar Go e até mesmo no Dota 2. Mas enquanto é, relativamente, simples criar um algoritmo para uma máquina que permite descobrir quais faces de um cubo devem se virar e quando, a parte mais difícil é criar uma máquina que consiga resolver o Cubo Mágico completamente sem ao menos contar com um algoritmo para resolvê-lo sem a ajuda de humanos. Mas é isso que pesquisadores conseguiram fazer. 

Stephen McAleer e colegas da Universidade da Califórnia acham que resolveram o problema com um processo chamado “iteração autodidática”. McAleer e sua equipe o chamaram de “novo algoritmo de aprendizado de reforço que é capaz de ensinar a si mesmo como resolver o Cubo de Rubik sem assistência humana”.

Segundo eles, este algoritmo de aprendizado pode resolver 100% dos cubos aleatoriamente embaralhados em 30 movimentos ou menos – o que é igual ou melhor que o desempenho humano.

Essencialmente, a iteração autodidata requer que o algoritmo pense de trás para frente de forma que encontre uma solução. Ele começa o processo ao visualizar o cubo já finalizado e depois reduz seus passos para ver se cada movimento subsequente irá ajudar a chegar ao objetivo final.

O algoritmo parece complicado e realmente é. Mas a pesquisa mostra que a AI pode evoluir para lidar com problemas mais amplos e mais difíceis, como o dobramento de proteínas. Por enquanto, McAleer e sua equipe estão experimentando cubos maiores e mais difíceis de resolver.

 

via IDG Now!

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