标题：人工智能新突破：深度学习技术助力魔方复原

摘要：近期，诺丁汉大学（University of Nottingham）的研究团队由副教授Colin G. Johnson带领，揭示了一项创新的深度学习技术，该技术能从一系列解决方案中学习“适应度函数”，并将其应用于解决魔方复原问题。这项研究成果在2月24日发表于《Expert Systems》杂志，论文标题为《用逐级深度学习方法解决魔方问题》。

在解决复杂问题方面，研究人员采用了一种将大挑战分解为小问题的方法。他们认为，解决任何难题至多需要20步，因此，将逐级学习和深度神经网络作为解决方案的核心工具。这种方法意味着，通过逐步尝试转动魔方的某个部分使其呈现出更简单的形态，从而将复杂问题转化为一系列相对简单的问题。

具体实施上，研究人员将拼好的魔方标记为“0”，每次转动后分别标记为“1”、“2”等，以此类推。每个状态与一个数字关联，该数字表示该状态与目标状态之间的步数。通过构建特定的深度学习网络，他们创建了一个魔方复原的训练集，其中包含了当前混乱状态和已解决的状态。

接下来，通过模拟数千次转动，他们估算出魔方的混乱程度。完成这一过程后，Johnson开发的技术将利用深度神经网络识别复原前的步骤。通过积累这些数据，解决问题变得相对容易，最终能够找到从混乱状态恢复至完整魔方的路径。

Johnson解释称，与其试图学习如何一次性解决整个魔方复原问题，不如将这一复杂任务分解为一系列更易于管理的问题，并使用更简单的方法逐一解决。这一技术不仅适用于魔方复原，还具有广泛的应用前景，例如用于消除留声机、早期唱片中旧录音的噪音等。

Johnson指出，虽然逐级学习方法更为有效且凸显了分步处理的优势，但相较于传统方法，它可能需要更多的专业知识进行训练。例如，为了解决魔方复原问题，训练框架需具备复原魔方的能力。

展望未来，该技术有望在科学工程领域发挥重要作用，尤其是在学习和理解蛋白质在细胞内折叠的方式上。通过分析蛋白质三维结构点序列，研究者可以反推蛋白质是如何形成最终形态的。

结语：诺丁汉大学的研究团队通过创新的深度学习技术，不仅为魔方复原带来了新思路，也为解决复杂问题提供了新的方法论。随着技术的发展和应用范围的扩展，我们期待未来能有更多的科学发现和技术进步，为人类社会带来更大的福祉。