תוכן פרסומי
ראשי » חדשות » בינה מלאכותית » סידור קוביה הונגרית? קטן על המחשב!
מי פתר את הקוביה ההונגרית שלי? המחשב. צילום: BigStock

סידור קוביה הונגרית? קטן על המחשב!

באמצעות למידת מכונה הצליחו כעת חוקרים מאוניברסיטת קליפורניה לפתח אלגוריתם שמשלים את משימת סידור הקוביה ההונגרית ב-30 מהלכים, או פחות ● מה יהיה הצעד הבא?

מאת 18 ביוני 2018, 11:17 א+ / א- הדפסה הדפסה
פייסבוק טוויטר ווטסאפ פינטרסט לינקדאין דוא״ל

מכונות הפועלות על למידה עמוקה (Deep-learning) כבר הבינו מזמן כיצד משחקים (ומנצחים) בשחמט או ב-גו (Go), כמו גם במורטל קומבט (Mortal Kombat), וב-Dota 2 – השייכים לתחום ה-eSports התחרותי, שנחשב מורכב הרבה יותר מאשר משחקי לוח מסורתיים.

אבל עכשיו, מדעני מחשבים באוניברסיטת קליפורניה לקחו את יכולות המכונה בכל הקשור במשחוק למימד נוסף, על ידי יצירת אלגוריתם שיכול להבין איך לפתור אתגר שכולנו יודעים כמה הוא קשה לפיצוח – הקוביה ההונגרית.

"האלגוריתם שלנו מסוגל לפתור מאה אחוז קוביות הונגריות שעורבבו באופן אקראי, תוך השגת פתרון בממוצע בתוך כ-30 מהלכים – פחות או שווה לפותרים המפעילים ידע אנושי בתחום", אומרים המדענים במאמר שתיאר את ממצאי המחקר שלהם, שהתפרסם ב-Arvix.

DeepCube – אלגוריתם לאיטרקציה אוטודידקטית

האלגוריתם, המכונה DeepCube, משתמש במה שמכונה "איטרקציה אוטודידקטית" (autodidactic iteration) – סוג של לימוד מכונה שפותח על ידי החוקרים.

כחלק מהמחקר התבקשו המכונות ל"בלבל" את הקובייה באופן מושקע במיוחד, בכדי לאתגר את יכולותיהן ולבצע בהן שיפורים בכל ניסיון. דרך הלמידה של ה-DeepCube היא בעצם הפוכה – הוא מתחיל בקובייה שהושלמה ועובד משם ולאחור בכדי ללמוד את השיטה. החוקרים הסבירו גם כי בכל איטרציה התובנות נוצרו על ידי התחלה ממצב פתור, ומשם בערבוב אקראי.

הצוות, שכולל את מדעני המחשבים סטפן מק'לייר, פורסט אגוסטינלי, אלכסנדר שמקוב ופייר בלאדי, טוען שיש לאיטרציה אוטודידקטית פוטנציאל לשמש לדברים שמעבר למשחקי חשיבה מעצבנים משנות ה-80. "אנחנו עובדים על הרחבת שיטה זו בכדי למצוא פתרונות משוערים לאופטימיזציה של בעיות קומבינציה אחרות", הסבירו החוקרים, שנתנו כדוגמה את נושא מבנה החלבונים וחומצות האמינו, שאם יפותח על ידי למידת מכונה יוכל לסייע במיוחד בתחומי הרפואה.

רק לא באמצעי לוחמה

אלגוריתמים של למידה ממוחשבת מפצחים את מה שמתכנתיהם רוצים שהם ילמדו. משחקים נתפשים לעתים קרובות כנקודות התחלה טובות בעבור הטכנולוגיה, בגלל הכללים הברורים שלהם ומשום שבמקרה שלהם מדובר במושגים ברורים של כישלון והצלחה.

יצוין כי בפיתוח בינה מלאכותית למשחקי אסטרטגיה מורכבים מושקעת כיום הרבה אנרגיה. כמה מהחברות הגדולות ביותר, כמו פייסבוק (Facebook) ו-DeepMind של גוגל (Google), רוצות לכבוש את זירת המשחקים ומנסות להרחיב את יכולותיהן בתחום.

אבל מן הסתם אין כל סיבה שהפיתוחים בתחום יעצרו במשחקים, וסביר להניח שאת היכולות שאלו מאפשרים למכונות לפתח ינצלו בעתיד הקרוב לצורך סיוע אמיתי למין האנושי. זאת בתנאי שכל החברות יחליטו, כפי שהודיע באחרונה מנכ"ל גוגל, סונדר פיצ'אי, שהן לא מכניסות את האלגוריתמים ואת הטכנולוגיה המתקדמת הכוללת בינה מלאכותית לתחום כלי הנשק.

כך למשל עושה OpenAI, השייכת לאילון מאסק, שמגדירה את עצמה כחברה (ללא מטרות רווח, אגב) שעורכת מחקר ומקדמת וחקיקה של "הנתיב לבינה מלאכותית בטוחה".

סידור קוביה הונגרית? קטן על המחשב! Reviewed by on . מכונות הפועלות על למידה עמוקה (Deep-learning) כבר הבינו מזמן כיצד משחקים (ומנצחים) בשחמט או ב-גו (Go), כמו גם במורטל קומבט (Mortal Kombat), וב-Dota 2 - השייכים מכונות הפועלות על למידה עמוקה (Deep-learning) כבר הבינו מזמן כיצד משחקים (ומנצחים) בשחמט או ב-גו (Go), כמו גם במורטל קומבט (Mortal Kombat), וב-Dota 2 - השייכים Rating: 0

הגיבו