Google人工智能崭露头角:变身Atari游戏高手
DeepMind软件使用两个AI技术，一个叫深度学习(Deep learning); 另一个叫做深度强化学习(Deep reinforcement learning)。深度学习技术已广泛应用于Google内部，以及诸如Facebook和微软等公司中。该技术可帮助用于感知--帮助Android理解你所说的内容，而Facebook则知道你刚刚上传的照片是谁。但是直到现在，都没有人像Google一样合并了深度学习和强化学习。
DeepMind的AI技术可让其从环境中学习，参照以前的处理方式并调整行为。与此前的人工智能系统相比，这是一次巨大飞跃。微软、IBM、Clarifai、MetaMind开发的主流图像识别系统一般需要人类监督，对图片进行注释，才能学习如何识别。
通过合并这两种技术，Google建立了一个通用的学习算法，该算法可适用于许多其他的任务。所以此技术一旦足够成熟，将会被Google用于其Google X实验室的其他项目以及自动驾驶技术和机器人项目。
Google的人工智能研究人员Itamar Arel也向人们证实了，随着该技术的不断改善和提高他们也将会把这项技术运用于Google的机器人。他认为，DeepMind的技术在18至24个月的时间内将可用于尝试在真实世界的机器人上做出试验。
言归正传，Google的人工智能软件在Atari 2600的测试中，在49个游戏中有29个游戏获得了75%的专业测试的成绩。
《自然》在文中并没有介绍任何新的技术突破，但它表明，随着DeepMind的技术更广泛的应用会发生什么。"我们将会利用更大的神经网络，我们也会想出更好的训练制度。"
DeepMind创始人Demis Hassabis不会告诉我们Google除了尝试在Atari游戏机上测试以外，是否还有测试其他的项目，但很明显，Atari 2600的工作仅仅是他们的一个开端。我们期待这项技术的后续研发进展，也会持续关注这个项目。
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