還原魔方對人來說是相對輕鬆的，可是對
機器人來說則是比較麻煩的。就以一個簡單的二階魔方舉例，它就有3,674,160個變化狀態。不過，這也不代表機器人就無法還原魔方。近日，MIT的一項發明就解決了這個難題：0.38秒內還原了一個二階魔方，不過，他們主要
應用了專門的電機和控制器。
而騰訊和香港中文大學的一組研究人員稱他們設計了一個使用多指手的魔方操縱器。預印本伺服器Arxiv.org上的一篇論文《學習用靈巧的手來還原魔方》，研究人員說他們的人工智慧驅動系統在1400次試驗中的平均成功率為90.3％，這個系統包括了一個識別最佳移動序列的魔方解法機器和一個能控制五個手指的魔方控制器。
研究人員寫道：「靈巧的手動操控是機器人實現人類靈活性的關鍵組成部分，完成每天的任務需要非常多的接觸。儘管取得了一定的進展，但是可靠的多手指靈巧的手操作還是一個挑戰，因為其複雜的接觸模式、高維的活動空間和脆弱的機械結構。」
圖為研究人員的系統在虛擬環境中玩轉魔方
這個團隊的解決方案是一個分層系統，它結合了基於模型和無模型的計劃和操作組件。上面提及到的魔方解法機器是用來找到還原魔方的最佳移動序列，而控制器是用來逐步執行每個移動，它是由兩個原子動作、魔方旋轉和一個逐層操作器組成。
這個團隊指出，運動學和關節運動使得一些動作比其他動作更難完成。為了定量比較它們的可靠性，研究人員分別訓練了幾個模型。並且，為了提高魔方旋轉和逐層操作的穩健性，但是由於這些操作是在沒有反饋信號的情況下順序執行的，因此，他們實施了一個回滾機制，從而能夠檢查每個轉動步驟中魔方的狀態。
這個團隊使用的是Roboti公司的Mujoco（Multi-Joint dynamics with Contact具有接觸的多關節動力學），這是一個專為機器人和生物力學研究和開發而設計的物理引擎，從而驗證他們的方法。在Mujoco內，他們採用了一個靈巧的人體大小的操縱器，名為Shadow Hand，它有大拇指、中指、無名指和小拇指，中指和無名指都有三個驅動和一個欠驅動關節，而小拇指和大拇指都有五個驅動關節（再加上一個帶有兩個驅動關節的手腕）。在一個實驗中，Shadow Hand的任務是操縱虛擬魔方以實現目標姿勢，而在另一個實驗中，它必須操縱兩層來達到目標角度。
玩魔方的機器人
研究人員報告說，利用他們的模型，魔方旋轉成功率超過了90％（後來在訓練30000次後，成功率增加到了95.2％），分層操作的平均成功率為90.3％（隨機區塊為1000次）。他們說，通過聯合優化兩個原子動作，並在真實硬體上部署系統，可以進一步提高性能。