主題人工智慧（AI）正在變得越來越存在。世界各地的研究人員越來越多地致力於優化計算機的學習過程。與DeepCubea一起，加利福尼亞大學，爾灣大學或UCI的員工簡稱下一步。
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他們開發了自我學習軟件紅寶石立方體解決。 AI開發的溶液算法的作用與人腦的作用不同，而最快的人則需要大約50個旋轉來解決Rubic Cubes，而AI通常為最低提供20個旋轉。
UCI計算機科學教授Pierre Baldi：
“這項工作是將機械學習AI和象徵性AI聯繫起來的一般努力的一部分，以解決通過計劃和卓越來解決人們的複雜問題。”
因此，由於機器可以識別和處理圖像的速度要比隨機立方體解決方案中的人快得多。 AI足夠了第二到解決方案世界紀錄人們是3.47秒。
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僅將可能的功能和要實現的目的地作為參數授予算法。她必須自己學習策略。 DeepCubea在短短48小時的完全隔離中做到了這一點。
目的學習（這也出現在《自然機器情報》雜誌上），它是為了了解人工智能如何以及為什麼要製作火車以及完善策略所需的時間。
與解決方案機器人沒有比較
DeepCubea不僅僅是簡單地解決Rubic Cube，而是邏輯理解 AI進行測試。 AI還可以在組合遊戲中找到解決方案，例如移動難題，索科邦和燈光。
對於專門針對紅寶石立方體量身定制的解決方案機器人，一秒鐘已經在2016年。但是，DeepCubea是第一個自學解決方案的算法。
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根據研究人員的說法，這一成功是自動解決問題更複雜的任務。在需要（小）組合計劃的情況下，算法可能會有所幫助。
機器人技術中的許多問題需要這樣的規劃。仍然可以幫助Rubic Cube的隨機移動在此類問題上無效。
皮埃爾·巴爾迪（Pierre Baldi）等領導清理廚房的問題一個：
“有天文數量的可能的供應序列，但只有少量導致乾淨的廚房。菜餚不會停止移動菜餚。”