1974 年，一位名叫埃尔诺·鲁比克 (Erno Rubik) 的建筑学教授制作了一个可移动的艺术品，以帮助他的学生理解三维问题。 尽管他自己的作品花了一个多月的时间才解决，但它很快就成为一款标志性的益智游戏——魔方。
该游戏的目标是重新排列一个装饰有 54 个彩色方块的立方体的各个面，以便每个面都显示一个纯色的块。 有 43 昆 (4.3 * 10^19) 种可能的方块排列方式，但只有一个解决方案。 这些数字使得这款游戏成为对人和人工智能 (AI) 来说最具挑战性的所谓组合谜题之一。
“人工智能可以击败世界上最好的人类国际象棋和围棋选手，但一些更难的谜题，例如魔方，尚未被计算机解决，所以我们认为它们可以采用人工智能方法，”加州大学尔湾分校计算机科学家皮埃尔·巴尔迪在一份新闻稿中说。
现在，巴尔迪和他的团队表示，他们已经创建了一个可以解魔方的人工智能。 研究人员表示，这项工作是朝着制造能够进行更高层次思维的人工智能迈出的一步。
“解魔方需要更多的符号、数学和抽象思维，因此可以破解这种谜题的深度学习机器正朝着成为可以思考、推理、计划和做出决策的系统迈进，”他说。
自学技能
巴尔迪和团队开发了一种名为 DeepCubeA 的人工智能。 该 AI 通过从目标状态（完成的拼图）开始，然后向后工作来学习解魔方。 人工智能在反向工作时会进行随机移动，但会将从每次尝试中学到的东西融入到找出下一个最佳移动中。 最终的结果是，人工智能可以解决组合谜题，而无需依赖人类知识。
“它是自学的，”巴尔迪说。
最少步数
然后，研究人员挑战 DeepCubeA 解决 1,000 个虚拟魔方问题。 而且他们让它变得困难。 研究人员将拼图打乱了 1,000 到 10,000 次，甚至包括了一些需要最多步数才能解决的拼图。 人工智能通过了所有测试，表现出色。 研究人员在《自然机器智能》杂志上报告说，DeepCubeA 在 100% 的时间内找到了解决方案 本周。 并且在超过一半的试验中，它使用了最少的步数来解决难题。
“我们的人工智能大约需要 20 步，大部分时间都以最少的步数解决它，”巴尔迪说。 一些最好的人类魔方解算器需要 50 步左右才能解决游戏。 该团队发现，DeepCubeA 在其他流行的组合谜题（如滑动瓷砖、熄灯游戏和仓库番）上的表现也一样出色。
尽管取得了成就，但巴尔迪认为人工智能的未来还有更大的发展。“这些系统并不是真正智能的； 它们很脆弱，而且你很容易破坏或愚弄它们，”他说。“我们如何创建更智能、更强大、能够推理、理解和规划的高级人工智能？ 这项工作是朝着这个重要目标迈出的一步。”
