Algoritmos capazes de resolver um cubo de mágico já apareceram antes, mas um novo sistema da Universidade da Califórnia, que usa inteligência artificial para montar o quebra-cabeça do zero, sem a ajuda de humanos e com velocidade e eficiência impressionantes, acaba de ser criado. A pesquisa, publicada esta semana na Nature Machine Intelligence, mostra o DeepCubeA como algo imbatível capaz de encarar qualquer cubo existente.

O novo sistema pode encontrar o caminho mais eficiente para o sucesso – ou seja, a solução que requer o menor número de movimentos – em cerca de 60% do tempo habitual. Em média, o DeepCubeA precisou de apenas 28 movimentos para resolver o quebra-cabeça, exigindo 1,2 segundo para calcular a solução.

Apesar de outros sistemas resolverem o quebra-cabeça em menos tempo, incluindo um robô que monta um cubo mágico em apenas 0,38 segundos, o DeepCubeA aprendeu a tarefa usando uma abordagem de inteligência artificial conhecida como “aprendizado por reforço” – em que a máquina aprende qual a melhor ação a ser executada dependendo das circunstâncias da situação. Os outros foram projetados usando algoritmos de script humano – que substituem exatamente o humano, e são limitadas a agir como ele, não buscam soluções novas.

“A inteligência artificial pode derrotar os melhores jogadores de Xadrez do mundo, mas alguns dos enigmas mais difíceis, como o cubo mágico, não foram resolvidos por computadores, então pensamos que eles estavam abertos para abordagens de IA”, disse Pierre Baldi, o autor sênior do novo artigo, em um comunicado de imprensa . “A solução para o cubo envolve mais pensamento simbólico, matemático e abstrato, então uma máquina de aprendizagem profunda pode pensar, raciocinar, planejar e tomar decisões”.

Um sistema especialista projetado para uma tarefa única sempre será limitado a esse domínio, mas um sistema como o DeepCubeA, com sua rede neural altamente adaptável, poderia ser aproveitado para outras tarefas, como resolver problemas científicos, matemáticos e de engenharia complexos.

A equipe da universidade usou uma abordagem diferente com o DeepCubeA, começando com um cubo resolvido e retrocedendo sucessivamente. No início os movimentos eram poucos, mas o embaralhamento tornou-se cada vez mais complicado à medida que o treinamento progredia. Ao todo, o DeepCubeA jogou 10 bilhões de combinações diferentes em dois dias, enquanto trabalhava para resolver o cubo em menos de 30 movimentos.

O próximo passo, segundo os pesquisadores, é modificar o algoritmo DeepCubeA para realizar outras tarefas que poderiam ser úteis diversas atividades, como para o desenvolvimento de novos remédios. Eles também gostariam de usar as habilidades de localização de caminhos para ajudar os robôs a navegar de maneira mais eficiente em ambientes complexos.

Via: Gizmodo