La Inteligencia Artificial continúa dando pasos en su objetivo de replicar y superar las habilidades humanas. Su último gran reto ha sido la resolución del cubo de Rubik.
El cubo de Rubik es un juego con miles de millones de caminos posibles para llegar a un único final. La gran dificultad que plantea esto para el machine learning es que el puzle no se puede resolver mediante secuencias de movimientos aleatorios.
Para enfrentarse a este reto, un equipo de científicos y matemáticos de la Universidad de California ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje profundo con capacidad para solventar la problemática de las múltiples combinaciones. Los resultados de su trabajo se publicaron en la revista Nature Machine Intelligence.
En el 60% de las pruebas encontró la solución más rápida
DeepCubeA ha resuelto el 100% de las pruebas a las que ha sido sometido, e incluso consiguió encontrar la vía más rápida para solventar los puzles en el 60% de las ocasiones. La capacidad resolutiva del nuevo algoritmo no se limita al cubo de Rubik, sino que se ha desempeñado con éxito a la hora de solucionar por la vía más rápida otros rompecabezas electrónicos clásicos como Lights Out o Sobokan.
DeepCubeA ha encontrado el mejor camino para resolver el cubo de Rubik en apenas una fracción de segundo y sin necesidad de conocimientos específicos ni entrenamiento previo a cargo de humanos. Esto significa que el algoritmo ha aprendido a resolver el puzle por su cuenta y más deprisa que cualquier ser humano.
Más rápido que cualquier persona
El algoritmo desarrollado por los científicos estadounidenses ha completado el cubo de Rubik en una media de 20 movimientos frente a los 50 requeridos por cualquier persona. “Nuestra Inteligencia Artificial encuentra la solución la mayoría de las ocasiones en el mínimo número de pasos. Vemos que cada estrategia es diferente, y de esto hemos deducido que el método de razonamiento de la IA es completamente distinto al de los humanos”, según Pierre Baldi, autor principal del estudio.
Este proyecto supone un nuevo paso en el ambicioso objetivo de construir la nueva generación de IA que marcará el futuro. En la actualidad, estos sistemas siguen mostrando debilidades frente a la creatividad y la capacidad de improvisación humana.
La llegada de nuevos algoritmos de machine learning marcará la diferencia si consigue avanzar en el terreno de la inteligencia, robustez, capacidad de razonamiento y de comprensión.
