Искусственная нейронная сеть DeepCubeA комбинирует технологии глубокого обучения с «архивом собранных решений». Как сообщили ученые, она может найти кратчайший алгоритм сборки кубика Рубика, при этом используя меньшую вычислительную мощность и занимая меньше памяти, чем традиционные алгоритмы.
Она находит решение, двигаясь в обратном направлении. Сеть сначала изучает уже решенную задачу, а затем пошагово разбирает головоломку до первого хода. Потратив два дня на обучение, DeepCubeA собрала все кубики Рубика на тестах, в 60,3% случаев избрав наикратчайшее решение — в том числе, за рекордную одну секунду.
Этот алгоритм не самый быстрый, который смог решить эту головоломку. Система, разработанная в Массачусетском технологическом институте и получившая название min2phase, смогла собрать кубик Рубика в три раза быстрее.
Однако min2phase не была самообучаемой, не имитировала деятельность человеческого мозга и была запрограммирована только для того, чтобы решить эту головоломку.