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可能有人會覺得，電腦會玩遊戲不是很正常的事情嗎，我們玩遊戲的時候，不是也會遇到電腦對手嗎，它們玩的不是挺溜的嗎？

人工智慧和電腦遊戲中內置的對手其實是有著本質區别的。

後者其實是一種設置好的程式，隻能按照程式運行，不會有遊戲之外的功能。

而人工智慧則如同一張白紙，從無到有接觸遊戲、理解遊戲規則、熟悉遊戲內容、掌握遊戲技能、精通遊戲手法直到得到遊戲高分，這種自我學習能力才是它真正的可怕之處！

接下來，眾人移步回到會議室，deep

mind的另外一個創始人沙恩·萊格也來了，他向眾人做了自我介紹之後，開始講述公司對於人工智慧的理解。

在萊格看來，deep

mind已經找到了人類大腦運作的一種模式，並且以這種模式開發出了一種神經學習網絡的構建方法，最關鍵的地方不在於他們的發現，而在於這是一種通用的人工智慧係統，如果研究成功就可以直接應用到各行各業當中。

萊格道：“大家也看到係統在《打磚塊》這款遊戲中展現出來的強大的自我學習和試錯能力，事實上它也能夠很快搞定《太空入侵者》和《乒乓》，我們考慮當它攻克了雅達利主機上的遊戲之後，可以去試一試《超級瑪麗》或者《魂鬥羅》。目前它已經在所有接觸過的遊戲中，展現出了超越人類的水平，這確實是一個令人震驚的成績。甚至好多次，它自行創造了一些攻克遊戲的策略，那是之前從來沒有人想到過的。”

萊格繼續道：“通過人工智慧係統在遊戲中的表現，我們期望這項工作可以獲得更大的延伸，超越遊戲領域進入更為複雜的數字領域甚至現實世界。未來的某一天，機器人可以學習在一個陌生的環境中如何行走，汽車可以學習如何在現實世界中行駛，甚至讓人工智慧主動的去學習一門語言，去理解文學，去寫出一篇文章，去理解建築學，造出一棟真正的房子！儘管這些問題比起遊戲來要困難的多，但我相信那一天會來到的。”

會來到的……在座所有人裡面，沒有人比李睿更有信心了，因為他曾經真正的目睹過那一天。

接下來，另外一位研究員亞曆克斯·格雷福斯又為眾人演示了另外一個令人激動的功能：可手寫係統。

格雷福斯用觸摸板手寫了十幾個單詞，每寫好一個，人工智慧係統就會進行分析，並且開始模仿他的筆跡。

最初，人工智慧甚至連一個完整的字母都寫不出來，而且和格雷福斯的筆跡相距甚遠。

五個單詞之後，人工智慧可以拚出完整的單詞了，十個單詞之後，筆跡漸漸相似起來，二十個單詞之後，人工智慧就能像模像樣的模仿出一個格雷福斯手寫的單詞圖像，儘管還無法做到完全一致，卻已經不太容易分辨了。 本章未完，請點擊下一頁繼續閱讀！ 第1頁/共2頁