Si te gustan los acertijos o los retos, seguramente conoces el Cubo de Rubik, un popular juguete que requiere del conocimiento de algoritmos o métodos de memorización complejos para resolverlo: adicionalmente, es muy probable que también conozcas máquinas y programas creados para resolver estos cubos.
Sin embargo, estas máquinas son desarrolladas completamente por humanos: es decir, requieren de programación considerable antes de que puedan resolver uno o varios cubos. En esta ocasión, científicos creen haber logrado algo completamente diferente: desarrollar un sistema que sea capaz de aprender a resolver un Cubo Rubik por cuenta propia, esto a través de "iteración autodidacta".
Stephen McAleer y sus colegas en la Universidad de California describen a este proceso como un "novedoso algoritmo de aprendizaje reforzado, el cual es capaz de aprender por cuenta propia, sin asistencia humana, cómo resolver un Cubo Rubik". Supuestamente, este algoritmo de aprendizaje puede resolver todos los cubos Rubik desordenados en 30 movimientos o menos: este desempeño es parecido y, en ocasiones, mejor que el humano.
Existe una diferencia entre este tipo de algoritmo y aquellos creados para vencer a humanos en juegos como ajedrez: aquellos utilizan sistemas que tienen problemas para resolver situaciones como aquellas vistas en el Cubo de Rubik, ya que tienen "múltiples estados y un número reducido de posibles recompensas".
Al trabajar "hacia atrás" (empieza con un cubo terminado y trabaja para descubrir si cada movimiento existente es una mejora), la iteración autodidacta es capaz de resolver estos cubos y, aunque suene complicado, este sistema tiene la capacidad de desarrollar nuevos y útiles programas con otras aplicaciones.
Si te interesa conocer más sobre este sistema, te invitamos a leer la publicación de McAleer: ¿Qué piensas sobre este sistema? ¿Te gustaría ponerlo a prueba? ¡Deja un comentario abajo!
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