DeepCubeA: KI löst Rubik's Cube in Sekunden ohne Domänenwissen
Deep Reinforcement Learning meistert kombinatorische Puzzles autonom
UCI-Forscher entwickelten DeepCubeA – löst Rubik's Cube in Sekunden, 100 % Erfolgsrate, 60,3 % kürzester Pfad. Kein domänenspezifisches Wissen, kein Human-Coaching.
Kombination dreier State-of-the-Art-Ansätze
- Deep Learning
- Klassisches Reinforcement Learning (Approximate Value Iteration)
- Pfadfindung (Weighted A* Search)
Algorithmus: Policy + Value Function + Monte Carlo Tree Search. Training: TensorFlow, ~10 Mrd. Simulationen (vermischt/gelöst), 1 Mio. Iterationen, 36 Stunden.
Verallgemeinerung auf andere Puzzles
Auch trainiert auf: 24-Puzzle, Lights Out, Sokoban. Findet in meisten verifizierbaren Fällen kürzesten Pfad.
Langfristiges Ziel
Next-Gen Deep Learning für Robotik, Naturwissenschaften – über kombinatorische Puzzles hinaus. Aktuelle Systeme (Alexa, Siri) leicht manipulierbar. Ziel: Robustere, planende, verstehende KI.
Quelle: Nature Machine Intelligence | DOI:10.1038/s42256-019-0070-z | UCI | Online Demo
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