“快演示给我看看！”辛顿颇为激动。

从上个世纪50年代人工智能刚形成概念的时候起，游戏始终都是人工智能的重要测试手段。

早在1990年的时候，人工智能就在跳棋项目上击败了人类世界冠军。

1997年，IBM的超级计算机“深蓝”击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。

2011年，另一台IBM计算机“沃森”在游戏《危险边缘》中击败了所有人类玩家。

DEEPMIND也试图从游戏项目入手挖掘人工智能的潜力，他们开发出了一个会玩游戏的人工智能，主要目标瞄准了雅达利游戏。M.biQUpai.coM

雅达利是一种上世纪80年代流行一时的主机，曾经是游戏市场的霸主，却由于推出了一款史上最垃圾的游戏《ET》而一蹶不振，最后被任天堂的FC取而代之。

但在很多欧镁人的心中，雅达利游戏依然是经典，其中最出名的几款游戏《太空入侵者》、《乒乓》和《打砖块》都被DEEPMIND列入人工智能的攻克名单。

来到演示电脑前，屏幕上正在进行着一场《打砖块》游戏，没有人操控，挡板自动的在屏幕下方游走，一次又一次的把小球弹向上方砖墙。

哈萨比斯道：“弗拉德，你来给大家讲解一下吧。”

弗拉德·姆尼是DEEPMIND的资深工程师，这台正在打砖块的人工智能系统正是他率领团队做出来的，闻言点了点头道：“诸位，我们使用一种全新的深度神经网络构造方法，制作出了这个系统。通过反复试错来学习《打砖块》的游戏方法和每一种击球角度的细微差别，目前已经玩了14283局游戏，系统已经能够分析出哪一种动作是有效击打，哪一种是无效击打，我们称这种学习方式为强化学习。”

“在最初的系统中，它需要300个小时以上，才能精通这款游戏，并且通关。经过我们不断调整算法和结构之后，它现在已经能够在30分钟之内学会游戏的基本规则，1个小时达到普通玩家的熟练度，每次都能准确的接到小球命中砖块，2个小时候它就学会了进阶技巧，能够找准角度把球打入砖块后的狭窄空间，利用小球在砖块之前的反弹碰撞快速得分。”

“目前，这个系统在游戏中的得分已经超越了DEEPMIND的所有人。”姆尼最后的一句话发人深省。

辛顿一直靠在墙边安静的听着，直到此时问道：“所以你们的系统真的是每一次都从头学习打砖块的游戏技能？”

姆尼道：“没错。我们只是设定了一个目标，比如得到最高的分数，它就可以自动试错和学习，制订一些独特的游戏策略。这些策略的最终目标就是得到最高分。然后，它每次都能成功，只是每一次耗费的时间越来越短。”

“真是令人震惊……”辛顿喃喃道。

李睿尽管早就知道人工智能会在十年后掀起狂风巨浪，也依然和辛顿一样，受到了深深的震撼。

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