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来源：Nature自然科研
根据本周《自然-机器智能》发表的一项研究Solving the Rubik’s cube with deep reinforcement learning and search，一款深度学习算法可以玩魔方和其它类型的组合拼图游戏。解决拥有大量组合的拼图问题可以为解决科学问题（如蛋白质折叠）提供思路。
杂乱状态和目标状态的视觉化呈现
来源：Agostinelli et al.
为组合型谜题找出最简解答方案很困难。这类谜题的解法通常无法通过随机步骤试出。传统算法可以解决组合型谜题，但是它们对计算和内存的要求使得它们在解答大型谜题时实用性不高。
美国加州大学欧文分校的Pierre Baldi及同事在他们之前的项目DeepCube的基础上，开发出了DeepCubeA。DeepCubeA从目标状态开始，综合使用增强学习和路径搜索方法，逆向解决拼图问题。在大部分情况下，它都能够找到最短的路径，而且消耗的记忆存储少于传统算法。作者表明，DeepCubeA能够玩魔方、关灯（Lights Out）、推箱子（Sokoban）和其它更大规模的游戏，包括48格的滑块拼图。
作者认为使用同一种方法玩一系列不一样的游戏，意味着这种方法或能用于解决更大规模的问题，从而找到接近最优的解法。
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natmachintell|doi: 10.1038/s42256-019-0070-z
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Solving the Rubik’s cube with deep reinforcement learning and search
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来源：Nature-Research Nature自然科研
原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNTAyMDY0MQ==&mid=2652561980&idx=2&sn=f8c59c7bdbc3933bd9830dd024769870&chksm=80cd4cb2b7bac5a45bb5f1906f40b2641aecd7a67322dc59455d2f5766d4cee30f200a4bc6ee&scene=27#wechat_redirect
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