الروبوت الذي حل مكعباً مجرياً في ثانيتين هو نتاج 60 عاماً من البحث في مجال الذكاء الاصطناعي

لعقود من الزمن كان حل الألعاب والألغاز مجالًا فرعيًا مهملاً في أبحاث الذكاء الاصطناعي. وشيئًا فشيئًا أصبح من الواضح أن الأفكار التي ظهرت فيه ساعدت في تحقيق اختراقات بحثية في هذا المجال والعكس صحيح. تعد خوارزمية حل المكعب المجري قديمة، ولكن اليوم فقط يمكن تنفيذها بفضل قدرات الحوسبة

منذ حوالي شهرين، طلبت شركة ARM، التي تشكل رقائقها أساس العديد من الهواتف المحمولة والأجهزة اللوحية، إظهار سرعة شرائح سامسونج المعتمدة على تقنيتها والتي تقوم بتشغيل النوى الثمانية لهواتف Galaxy S4 (والتي تم استبدالها في هذه الأثناء بواسطة S5) من خلال حل اللغز ثلاثي الأبعاد المعروف لدينا جميعًا باسم "المكعب المجري" (مكعب روبيك).

المهندس الرئيسي لشركة ARM ديفيد جيلداي وشريكه مايك دوبسون، مهندس أنظمة الأمان في Securi-Plex. المسؤول عن الروبوت Cubestormer 3 الذي تم تصميمه لحل المكعب في زمن مذهل قدره 3.253 ثانية. وسيعمل الاثنان على المشروع في أوقات فراغهما. وكانوا أيضًا مسؤولين عن الرقم القياسي السابق البالغ 5.27 ثانية والذي حققه الروبوت السابق Cubestormer 2 في عام 2011.
يتم تشغيل Cubestormer 3 بواسطة الإصدار الثماني النواة لجهاز Galaxy S4، والذي يحتوي على زوج من وحدات المعالجة المركزية Cortex-A7 وأربعة معالجات Cortex-A15. نظر الجهاز إلى المكعب، وحسب الخطوات المطلوبة لحله، وأرسل التعليمات إلى أربعة أذرع آلية. استخدم الجهاز معالجات ARM9 في ثمانية مكعبات Lego Mindstorm EV3، مما ساعد في التحكم في الإجراءات وتسلسلها.

"الأمر أصعب مما يبدو لأن Cubestormer 3 يستخدم قالبًا سريعًا يسمح بقلبه قبل اصطفاف الجانبين بالكامل." قال جيلداي بعد هذا العمل الفذ. وهذا يعني أن الروبوت يعكس بشكل فعال نفس النوع من الحكم والمهارة التي يمارسها الإنسان في حل المكعبات.

الرقم القياسي العالمي لحل مكعب مجري بشري يصل إلى 5.5 ثانية ويحتفظ به ماتس فالك من هولندا. "على الرغم من أن الوقت قريب نسبيًا من الرقم القياسي الذي سجلته Cubestormer 2 في عام 2011، إلا أنه بعيد جدًا عن الرقم القياسي الجديد، وإذا لم يكن هناك تغيير كبير في التطور البشري، فما مدى احتمالية كسره في المستقبل القريب." قال.
وبطبيعة الحال، لا تزال هناك تحديات أخرى بالنسبة للبشر، على سبيل المثال الرقم القياسي لحل مكعب 7 × 7 هو دقيقتين و 2 ثانية.
ويشير: "كنا نعلم أن الروبوت CUBESTORMER 3 لديه القدرة على تحطيم الرقم القياسي العالمي في موسوعة غينيس وتحقيق جيله السابق، على الرغم من وجود بعض المخاطر في أن تكون الحركات الجسدية للروبوت أسرع من قدرة العين البشرية على إدراكها". جيلداي. "في النهاية، الساعات الطويلة التي قضاها في تطوير الروبوت والتحسين المستمر في قدراته الحركية والتكنولوجية أتت بثمارها. التحدي الكبير الذي يواجهنا الآن هو محاولة تحسين سرعة الروبوت بشكل أكبر."

المكعب المجري هو مجال تجريبي للبحث الإرشادي وهو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي. يحتوي المكعب المجري على 10 أس 19 حالة ممكنة، مما يجعل من المستحيل تخزينها في الذاكرة.

هناك طريقتان شائعتان لتحديد الخطوات في المكعب المجري. يشير التعريف الأول إلى الخطوة على أنها ربع دورة (90 درجة) من كل جانب. أما التعريف الثاني فينظر إلى الخطوة على أنها دوران لوجه المكعب سواء كان 90 أو 180 أو 270 درجة.

تم اختراع المكعب المجري في أواخر السبعينيات، وأصبح لعبة شعبية في الثمانينيات. بحلول عام 1982، أصبحت بالفعل محط اهتمام الباحثين في ذكاء مالاخوتزي. في عام 1997، أظهر ريتشارد كورف أن الحد الأدنى لعدد الخطوات المطلوبة لحل مكعب مجري تم ترتيبه عشوائيًا هو 20 خطوة على الأقل.
في عام 2010، أظهر العديد من الباحثين أن أي ترتيب للمكعب المجري يمكن حله في ما لا يزيد عن 20 خطوة. تطلب هذا العمل الحسابي 35 عامًا من معالجة وحدة المعالجة المركزية. وبهذا أنهى 30 عامًا من البحث في مجال الذكاء الاصطناعي المخصص للبحث عن الحد الأدنى والحد الأقصى من الخطوات المطلوبة لحل المكعب المجري.

في مقالته "العب مع الذكاء الاصطناعي" كتب حاييم هيرش من جامعة روتجرز: يعود استخدام الألغاز والألعاب في أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى الأيام الأولى لهذا المجال. في أوائل الخمسينيات، كتب كلود شانون وألان تورينج مقالًا يقترحان إنشاء برامج كمبيوتر يمكنها التعامل بنجاح مع الألعاب التي تتطلب لاعبين اثنين. معظم الباحثين في هذا المجال، وأغلبهم من مختبرات أبحاث IBM، يفضلون لعبة الشطرنج وآخرون اقترحوا الاكتفاء بلعبة الداما (آرثر صموئيل من IBM). لكن البعض عرض أيضًا حل الألغاز. في أوائل الستينيات، استخدم Navel وShow وSimon بعض الألغاز في برنامج GPS الخاص بهم (لا علاقة له بنظام الملاحة).

اللغز هو مشكلة مختلفة يمكن حلها باستخدام الأساليب الآلية. على الرغم من أنه كان يُنظر إلى الألغاز والألعاب في الستينيات على أنها مجال تجريبي مهم لأبحاث الذكاء الاصطناعي، إلا أن الألعاب التي تتطلب مهارة معرفية كان يُنظر إليها على أنها صعبة للغاية للاستثمار في البحث، ولكنها استخدمت كمجال تجريبي لشرح الأسئلة الأساسية في الذكاء الاصطناعي. ذكاء. لسنوات، تم عزل العمل على الألغاز والألعاب عن بقية الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي، لكن هذا الأمر بدأ يتغير مؤخرًا. أثبتت العديد من الأفكار التي تم تطويرها في مجالات أخرى من الذكاء الاصطناعي أنها ذات أهمية عملية لأولئك الذين يعملون على حلول الألعاب والألغاز.

وبالمثل، فقد أثبتت المشكلات التي تم تصنيفها بشكل غير عادل على أنها "مجال الألعاب" أنها مجالات مثمرة لقانون الذكاء الاصطناعي وساهمت بأفكار في مجالات أخرى من الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون الاستخدام المعقول والصحيح للتقريب أمرًا مهمًا، كما هو الحال في وظائف تقييم كورف للمكعب المجري استنادًا إلى دراسة الإصدارات المبسطة للمشكلة. تتطلب إضافة وظائف تقييم كورف لحل المكعب المجري موارد حاسوبية هائلة لتخزين الجداول التي لا يمكن العثور عليها اليوم إلا في أنظمة التخزين المحوسبة.