魔方创作者埃尔（ěr）诺·鲁比（bǐ）克(Erno Rubik)。出生于（yú）匈（xiōng）牙利的（de）鲁比克于1974年创造了这个五（wǔ）彩魔方（fāng），据估计，自此魔方在全世界已经售出了4亿件。

2019年7月14日，第10届（jiè）世界魔（mó）方协会(WCA)锦标（biāo）赛在墨（mò）尔本举行，这次大会上诞生了新（xīn）的魔方世界冠军。今年的冠军是德国的菲利普·威尔，他在6.74秒内解出（chū）了3×3×3的魔方。

加州大学欧文分校（xiào）(UCI)的计算机（jī）科学家和（hé）数学家编写了一种名（míng）为DeepCubeA的（de）人工智（zhì）能程（chéng）序，它可以在不需要任何领域的专（zhuān）业（yè）知（zhī）识或人类游戏指（zhǐ）导的情况下，在（zài）一秒钟内（nèi）解出魔（mó）方。这项研究于（yú）2019年（nián）7月15日发表在《自然机器智能》杂志上。

在研究（jiū）中，DeepCubeA算法100%地解（jiě）决了所有的测试项目，并且只花（huā）了（le）人（rén）类所（suǒ）需时间（jiān）的60%便找到了破解魔方——每一面都显示（shì）为单色的最（zuì）短路径。研究（jiū）人员表示，该算（suàn）法也适（shì）用于其他组合游戏，如滑动拼图（tú）、熄灯（dēng）和（hé）推箱子游戏。

“这项工作（zuò）创造了（le）一个（gè）人工智能系统,它可以自动学习如何破（pò）解具有典型性的魔方，解决具有（yǒu）大（dà）量可行性的各项问题和提供（gòng）一小（xiǎo）部（bù）分的（de）解决（jué）方案。如果没有这一人工（gōng）智能，这些解（jiě）决方案由（yóu）于大量的随机波动而具有极大（dà）的困难性（xìng）。”皮埃尔·巴尔迪说道，他是一名（míng）来自加州大学欧文（wén）分校的优秀计算机科学教授。

巴尔迪认为，破解魔方问题需要更多的符号、数学（xué）和（hé）抽象思维。因（yīn）此能够破解（jiě）魔方这样一个（gè）谜题的深度学习机器，正越来（lái）越（yuè）接近成为一个能够思考、推理（lǐ）、计划和决（jué）策（cè）的系统。

“机器（qì）人和其（qí）他领域中需要某种规划的许多问题也具有这些特征（zhēng），”巴尔迪补充说。“想（xiǎng）象一下，一个机器人负责清理（lǐ）你的厨（chú）房：机器（qì）人（rén）将做出一系列有如（rú）天文（wén）数字一般多的（de）动作，但创造一个洁（jié）净的（de）厨房（fáng）的步骤却（què）很（hěn）少。随意移动脏（zāng）盘子是行（háng）不通（tōng）的（de）。”“更广泛（fàn）地（dì）说，这项工作是连接机器学（xué）习人工智能和符号人工智（zhì）能的整（zhěng）体努力（lì）的一部分（fèn），以解决需（xū）要通（tōng）过人类规划（huá）和推理才能解决（jué）的复杂问（wèn）题，”巴尔迪补充说。

在这项研究中（zhōng），研究人员想要了解人工（gōng）智能（néng）是如何（hé）以及（jí）为何做出这些动作的，以及需要（yào）多长时（shí）间（jiān）来完善其解（jiě）决（jué）方法和步骤。为了做到这一点，他们先（xiān）用电脑模拟出一个（gè）完整的拼（pīn）图，然（rán）后把（bǎ）这个拼图打乱。在代码运行之后，DeepCubeA进行了两天的隔（gé）离（lí）训练，解决了一系列（liè）越来（lái）越难的（de）组合，在此期间，该人工智（zhì）能开始了自学的道路。

巴（bā）尔迪表示，有些人（rén）可以在（zài）50步左右的（de）时间内解出魔方，但DeepCubeA的人工（gōng）智能可（kě）以在最少20步内破解出魔（mó）方。巴尔迪（dí）还表示（shì），这（zhè）表（biǎo）明了不同（tóng）推理策略将产生不同结果，人工智能的推理形（xíng）式与人类的推理是不同的。