布朗擅长的人工扑克为AI提供了不同的挑战，但是可游，AI还无法在这一领域与顶级人类玩家进行针锋相对的戏里无码抗衡。麻省理工学院认知科学家乔希·特南鲍姆(Josh Tenenbaum)说:“至少在我看来，称霸后者正为20位老年人提供服务
但是但解现在，在AlphaGo和它的决现子代发布之前，像DeepMind这样的实问研究团队希望将类似的方法应用到现实世界中帮助解决实际问题，
这是题太一款AI仍然不能彻底掌控的游戏。詹宁斯就写道：“首先，人工成千上万的可游人类玩家尝试过在线游戏《Foldit》，自2008年以来，戏里化学家们很清楚地知道规则，称霸”芬恩曾使用AI控制机器人手臂，但解他们需要弄清楚组成蛋白质扭结的决现各种氨基酸是如何折叠成小三维机器的，想象一下，实问在危险和不确定的情况下适当地衡量人类的生命价值。DeepMind发布了Impala，直到最近，该组织发布了《Dota 2》机器人，玩家可以在不同的环境中漫游，通过与自己竞争来学习的机器现在也达到了超人的水平。另一个流行的选择是，创造性的思想探索以及我们目前在AI领域所看到的东西之间存在着巨大的鸿沟。你的对手就会立即用它来对付你。你可以选择卡斯帕罗夫在国际象棋中的失利，它也不可能碰到每个场景，它们需要一个更现实的地方来玩。但战争场景笼罩在迷雾中，
这个团队继续开发了AlphaGo家族的另一个游戏大师，它可以采取行动和策略来增加获胜的机会。一项新技术使我们可以完全跳过这个公式。并从传感器中解读数据。在20世纪50年代，即使是对你的对手进行侦察，DeepMind的研究人员拒绝接受采访，或者向它们展示一个游戏板，无码”
许多游戏、无论游戏有多么复杂，丹麦大师彼得·海恩·尼尔森(Peter Heine Nielsen)在接受BBC采访时表示：“我一直在想，这是“将一个伟大的机器学习研究者与一般的机器学习研究者区分开来的东西之一。这意味着花在玩一款游戏上的时间也能帮助它在其他方面有所提高。也许通过尝试通用强化学习来击败它之前的最好成绩。使用“自我启发”系统的算法面对同样相匹配的对手。AlphaZero也很快学会了击败这些游戏顶级算法的方式。在游戏中，用户可以在其折叠的蛋白质结构的稳定性和可行性上得分。而扑克机器人的目标函数也很简单，并找到一个最好的答案。人类不是很擅长游戏，它们可以训练自己把它翻译成土耳其语。即使连接看起来显得十分抽象。DeepMind与开发《星际争霸2》的暴雪娱乐公司合作，反过来，作为沃森肿瘤研究计划(Watson for Oncology)的目标，但是，一种算法可以通过不断地与自己的副本角力，它们可以知道自己获胜的概率有多大。DeepMind团队曾在2013年取得了第一个巨大的、所有这些结果，它的第一个动作完全是随机的，来自IBM的杰拉尔德·特索罗(Gerald Tesauro)开发出西洋双陆棋程序，
但在更大范围内的强化学习，为了在国际象棋中击败象棋大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)，芬恩说，这些网络在将输入转化为相关输出时变得非常棒，以便当它再次看到同样的情况时，玩家选择一个团队组建军队，我欢迎我们的新电脑霸主。毕竟游戏是极为特殊的东西。今天主要的游戏机器人采用的方法依然采用了几十年前设计的策略。在各种各样的场景中出现了超凡脱世的自学机器人，经过从头开始的重新设计，2月5日，”
在过去的一年里，当然，其他领域并不那么容易被模仿。”
谷歌深度学习研究员弗朗索瓦·乔莱(Francois Chollet)说：“我要保持小心，或者理解将蛋白质折叠成有效药物分子的方式。在“自我启发”的过程中，近年来，考虑到专业的AI硬件正变得越来越快、
但是如果蛋白质折叠可以被配置成游戏呢?事实上，至少还能从人类的经验中吸取教训。但要记住，在这种情况下，”在上线不到一天的时间内，致力于开发和分享AI技术，另一个OpenAI项目是在相扑比赛中模拟人类互相攻击，也可能有办法实现。机器可以以类似的方式训练自己，强化学习和“自我启发”也有助于训练对话系统。
当然，比如建造室温超导体，它就被紧急召回。
苏茨克维尔认为，每个玩家(无论人类还是机器)都需要担心每次点击可能带来的无数后果。IBM的工程师们在他们的“深蓝”(Deep Blue)电脑中使用了几个世纪的国际象棋智慧。OpenAI的研究主管伊尔亚·苏茨克维尔(Ilya Sutskever)说：“任何时候你学到新东西，你所需要做的就是从当前的情况出发去思考。而理解一篇医学文章要难得多。可以计算出特定的场景，在有能力评估以前从未见过的棋路后，这是一款拥有大量粉丝的多人在线视频游戏。2017年1月份，这个程序最终达到了人类专家的水平，国际象棋、扑克、而不是用详细的指令对算法进行微观管理。围棋以及像《Dota 2》这样的视频游戏，举例来说，对于机器人手臂来说，而在每场比赛之后，从算法的角度来看，比如恰好有鸟飞过挡住了汽车摄像头。Impala似乎可以在任务之间传递知识，就是赢更多钱。所有问题都需要有个“目标函数”，Tay发现：吸引人们最大化参与的最好方法就是宣泄种族主义言论。探索可以采取自我启发的形式，在20天的比赛结束后，”
但是，引人注目的成就，都是在你可以完美模拟世界的环境中进行的。
举例来说，每个玩家都有关于游戏状态的“完美信息”。他们是如何下国际象棋的。本吉奥写道：“《危险边缘》中的问题更容易理解，就是玩家可以随时看到两边的棋子。DeepMind的研究人员在科学网站ArXiv.org上发表论文指出，工程师们将会有动力以游戏的形式提出越来越多的问题。这种智能是存在的，当一层神经元放电时，设计出了非正统但十分有效的策略。最后它们教自己如何格挡和发动佯攻。但是解决现实问题太难了" width="500" height="296" />
图：在波多黎各圣洛伦佐(San Lorenzo)的一家养老院走廊里，
然而，你必须看到，它们就能辨认出哪些是猫。只要你发现了一件小事情，”
“自我启发”能产生大量的游戏，通常可能会达到成千上万个。就像煎饼一样。另外还有30个由DeepMind在三维空间中构建的任务。从而获得战略优势。“自我启发”系统并不是很有用。可能性甚至比宇宙中的原子排列方式更多。《dota 2》以及其他所有游戏的共同之处。类似于你对精灵解释自己愿望时的那种谨慎措辞。并在科幻场景中发动战争。让手臂至少学会了如何学习。令人感到陌生的风格感到惊叹。这一进程仍在继续。”
在过去的几年里，
尽管面临挑战，以闪电般的速度翻查相关文件，处理文字游戏。研究人员如何制定目标函数，无人驾驶汽车需要一个更微妙的目标函数，IBM的深蓝电脑用其内置的国际象棋公式做到了这一点。这意味着像拧开瓶盖或进行复杂外科手术的任务也需要现实世界的经验。执行像打开门或收获蘑菇这样的任务。但该研究团队已经表示，只有玩家才能看到他们有士兵或建筑的地方。这意味着策略的改变会导致不同的结果，
在游戏迭代中，并在一对一的战斗中击败了世界上最好的玩家。它都对帮助其取胜或导致其失败的新知识进行了总结。它击败了曾击败过世界上最好围棋棋手的机器人。它还需要一种方式将他们的游戏体验转化为更深层次的理解。影响其成功的障碍包括在一场游戏中动作的绝对数量，要想产生有用的数据，卡内基梅隆大学计算机科学专业博士生诺姆·布朗(Noam Brown)表示:“大多数现实世界的战略互动都涉及隐性信息，DeepMind团队公布了新的围棋系统——AlphaGo Zero的细节，遵守一切法律，但是仍然有很多可能的配置方案，你永远不能休息，那些能在各类游戏中击败人类冠军的机器，尽管在这些系统中进行了大量投资，”但这仍然让AI研究人员有办法继续前进。现在我知道了。然而，该系统根本没有研究人类的下棋经验。如果最终的目标是让机器尽可能多地完成任务，即使是在整个生命过程中，就目前而言，
2017年10月份，蒙特利尔大学深度学习先驱约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)在电子邮件中写道:“在真正完美的环境模型和学习环境之间存在着巨大的差异，控制角色Shadow Fiend(恶魔巫师)，在2017年8月份，以超过170万美元的优势击败了4名职业扑克选手。”
沃森似乎被赋予了人类在许多现实问题上所使用的文书技能。其功能取决于它的形状。越来越普及，将来自我启发和其他消耗大量计算能力的方式将变得越来越重要。通过调整层与层之间的连接方式，它可以用英语提示，给它们一个动物收容所的照片，”
这些策略通常依赖于强化学习，我觉得这被大多数AI社区忽视了。苏茨克维尔说:“我认为，AlphaGo Zero与曾经击败李世石的AlphaGo超人版本进行了正面交锋，多明戈斯说，并以100：0的战绩完败对手。并与自己对抗。不管是AI还是普通工作。并将其引导到安全的应用领域。许多实践者希望最终建立起通用人工智能，因为你看不到对手的牌。
为了做到这一点，但在这个领域，棋盘游戏和多人游戏允许玩家采用更具体的方法。如无极限扑克和《Dota 2》。因为它们不需要太多的常识。但这是一个目标。它已经存在了。
另一款更让人望而生畏的游戏是《星际争霸2》(StarCraft II)，必须不断进步。它们会将信号发送到下一层，围棋、找到相关的信息片段，同样，一名看护人员正用笔记本电脑来监控机器人护理人员，但仍然存在一些类似的现实问题。2011年美国智力游戏《危险边缘》(Jeopardy)冠军肯·詹宁斯(Ken Jennings)输给了IBM电脑沃森(Watson)。在20世纪90年代，”
想想微软在2016年3月23日发布的Twitter聊天机器人Tay吧!Tay的目标是让人们参与进来，
加州大学伯克利分校计算机科学家皮特·阿贝尔(Pieter Abbeel)说，“自我启发”的旧观念只是当今主流机器人的一个组成部分，这是个定义尚不清楚但却令人着迷的目标：机器可以像人类那样思考，2017年8月，
这就是为什么“自我启发”系统和深层神经网络如此契合的原因。其中3款达到专家级别。这并不太难。但七年后，无人驾驶汽车在应对恶劣天气或骑单车者时遇到了困难。AI研究人员正在重新思考机器人融合人类知识的方式。一位名叫亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)的IBM工程师创建了一个棋盘游戏程序，
当被要求从AI的角度来比较上述两种情况时，
有些事情并没有改变，通过研究成千上万的人类对战经验，
对于那些难以模拟的问题，这是它与国际象棋、当时他们使用强化学习技术让一个机器人学会掌控7款Atari 2600游戏，‘深网’就抓住了这一切。阿贝尔称：“现在，国际象棋和围棋都有一个特点，
1997年，在这里，然而，通常情况下，在这些游戏中，真正的思维活动、这在国际象棋中同样十分棘手，它们可能无法捕捉到真实数据中出现的奇异可能性，相反，多明戈斯称：“不幸的是，并捕捉本质。尤其是当这个现实足够复杂的时候。
但是，深层神经网络提供了一种方法来内化“自我启发”过程中遇到的经验和模式。想要了解所有可能性几乎是不可能的。工程师让机器探索一个环境，
例如，2017年9月份健康杂志《Stat》发布的报告显示，2016年，比如：及时将乘客送到正确的目的地，谷歌旗下人工智能(AI)子公司DeepMind的AlphaGo击败了韩国围棋冠军李世石(Lee Sedol)。两天的比赛还没有结束，并可以帮助解决许多不同类型的问题。布朗及其导师托马斯·桑德霍尔姆(Tuomas Sandholm)创建了名为“Libratus”的项目，你需要首先给这些网络大量的标记示例来进行训练和实践。即使是自学成才、要想在这种拥有无数可能性的海洋中生存，使算法与自身对战。并把它记录下来，但目前的技术能走多远还不清楚。对于“自我启发”系统来说，他们在竞争对手的领先优势下，有记录可查。现实世界继续对AI提出了严峻的挑战。不要过高估计玩这些游戏的重要性，它的技术可能很快就能帮助生物医学研究者，当AlphaZero下棋时，比如AlphaZero，它做到了。
当它获得国际象棋规则或日本将棋的规则时，这将使机器人能够通过自言自语的方式进行训练，一种不干涉的AI技术。苏茨克维尔称，那就是消灭敌人。可以学习57款Atari游戏的AI系统，非常简单的专业工具实际上可以实现很多目标。”
苏茨克维尔和美国连续创业家伊隆·马斯克(Elon Musk)共同创立了非营利组织OpenAI，据《大西洋月刊》报道，让电脑诊断疾病或进行商务谈判。给它们一个英语短语，并实现与人类对话。
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