美国谷歌开发出了一种初具自我学习能力的人工智能（AI）系统。该人工智能系统在玩“打砖块（Breakout）”等游戏的过程中能自主总结攻略，
从而获得比人类玩家更高得分。这一研究成果为无需指导也能自主学习的人工智能开辟了道路，将来人工智能系统有望胜任原本被认为只有人类才能完成的复杂工
作。谷歌在2月26日的英国科学杂志《自然》（电子版）上公布了这一研究成果。
谷歌开发的是模仿人类大脑神经回路、具有学习能力的人工智能“DQN”。谷歌为人工智能准备了太空侵略者（Space
Invaders）和打砖块（Breakout）等49款老游戏。即使并未提前输入游戏玩法，人工智能系统仍像人类一样在反复玩游戏的过程中自主掌握了游
戏玩法，并总结出了获得最高分的秘诀。
以打砖块游戏为例，谷歌人工智能系统在玩到约100次的时候，无法打好飞回来的球，陷入了苦战，但是当玩到400次的时候，就几乎不会丢球。当超过600次之后，人工智能发现了集中击打顶端的砖块，打开一个口，甚至可以将球打入砖块背面的攻略，从而获得了最高分。
据称让参与游戏实验开发的专业玩家和人工智能进行比赛，结果在49款游戏中，人工智能在29款游戏中的得到了与人类玩家相当的得分甚至高出人类 玩家的得分。在打砖块游戏中，人工智能获得了人类玩家13倍的得分，在最擅长的“弹球（Pinball）”游戏中，人工智能的得分达到人类玩家的25倍。
人工智能涉及的被称为“深层学习“的最尖端的研究领域。即计算机通过自主学习掌握标准，从而变的越来越聪明。即使没有人类进行指导，也能够通过大量的数据来提高精度，获得超出人类的能力。将来有望广泛应用于机器人和自动驾驶车等新一代技术.
以打砖块游戏为例，谷歌人工智能系统在玩到约100次的时候，无法打好飞回来的球，陷入了苦战，但是当玩到400次的时候，就几乎不会丢球。当超过600次之后，人工智能发现了集中击打顶端的砖块，打开一个口，甚至可以将球打入砖块背面的攻略，从而获得了最高分。
据称让参与游戏实验开发的专业玩家和人工智能进行比赛，结果在49款游戏中，人工智能在29款游戏中的得到了与人类玩家相当的得分甚至高出人类 玩家的得分。在打砖块游戏中，人工智能获得了人类玩家13倍的得分，在最擅长的“弹球（Pinball）”游戏中，人工智能的得分达到人类玩家的25倍。
人工智能涉及的被称为“深层学习“的最尖端的研究领域。即计算机通过自主学习掌握标准，从而变的越来越聪明。即使没有人类进行指导，也能够通过大量的数据来提高精度，获得超出人类的能力。将来有望广泛应用于机器人和自动驾驶车等新一代技术.