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Pese a los años de investigación, la inteligencia artificial no supera a los algoritmos tradicionales resolviendo cubos de Rubik

Pese a los años de investigación, la inteligencia artificial no supera a los algoritmos tradicionales resolviendo cubos de Rubik
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Investigadores de la Universidad de California han creado una inteligencia artificial, DeepCubeA, capaz de resolver un cubo de Rubik en tan sólo 1,2 segundos. Y la cifra resulta aún más impresionante cuando sabemos que el récord mundial de velocidad en esta tarea, en manos de Yusheng Du, se sitúa en 3,47 segundos.

DeepCubeA fue entrenado recurriendo a técnicas de aprendizaje por refuerzo: compite contra sí mismo miles de veces, sin contar previamente con instrucciones humanas, para encontrar forma encontrar una solución al problema minimizando el coste de la misma.

Sin embargo, la verdadera noticia no reside en esta diferencia, sino en el hecho de que este sistema de IA aún es el triple de lento que min2phase, el algoritmo más rápido en este ámbito que el MIT desarrolló el año pasado y que, ajeno al uso de redes neuronales, vence a la IA utilizando un método de cálculo tradicional.

De modo que un simple cubo de Rubik basta para poner en duda que la inteligencia artificial es siempre la mejor opción para llevar a cabo tareas computacionales. Pero, ¿cómo es esto?

"Resolver el cubo de Rubik acerca a las máquinas a al pensamiento y la planificación"

Este puzzle tridimensional, creado en 1974 por el inventor húngaro Erno Rubik y se convirtió rápidamente en un juguete superventas que llegaría a vender los 350 millones de unidades, representa un complejo reto para la inteligencia artificial por la particular naturaleza del reto que plantea.

Esto se debe a que existen 43.252.003.274.489.856.000 posibles combinaciones en un cubo de Rubik, pero sólo un estado concreto al que llegar como meta (que las seis caras del cubo sean cromáticamente homogéneas).

Y dado que resulta extraordinariamente complicado llegar a dicho estado meramente mediante movimientos al azar, se convierte en un problema difícil de resolver de forma óptima recurriendo al machine learning, tal como explican los desarrolladores de DeepCubeA en un artículo publicado esta semana en Nature Machine Intelligence.

En palabras de Pierre Baldi, profesor de informática de la Universidad de California Irvine y uno de los investigadores responsables del algoritmo:

"La solución para el Cubo de Rubik implica un pensamiento más simbólico, matemático y abstracto, por lo que una máquina de deep learning que pueda resolver este enigma está más cerca de lograr convertirse en un sistema capaz de pensar, razonar, planificar y tomar decisiones".

Hay personas particularmente diestras resolviendo estos cubos, pero incluso ellas necesitan aproximadamente 50 movimientos: DeepCubeA los resuelve en aproximadamente 20. Baldi afirma que esta esta diferencia se debe a que "la estrategia es diferente [...] mi mejor conjetura es que la forma de razonar de la IA es completamente diferente a la de un ser humano".

Este algoritmo también es aplicable a otros 'puzzles' combinatorios, como el Lights Out y el Sokoban, e incluso a la fabricación de medicamentos mediante la predicción de la estructura de las proteínas, pero Baldi alberga objetivos más ambiciosos para su algoritmo; objetivos que pasan por contribuir al desarrollo de una nueva generación de sistemas de inteligencia artificial:

"[Sistemas como Siri o Alexa] no son realmente inteligentes; son frágiles, y uno puede romperlos o engañarlos fácilmente", dijo Baldi. "¿Cómo creamos una IA avanzada que sea más inteligente, más robusta y capaz de razonar, comprender y planificar? Este trabajo es un paso hacia esta gran meta".

Vía | ScienceDaily & AINEWS

Imagen | MaxPixel

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