新时代，高科技越来越发达，朋友们看了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友要注意什么？今天，我想和你分享一个关于科技的知识。我希望你会喜欢它。

当1997年“深蓝”击败国际象棋世界冠军加里卡斯帕罗夫时，人工智能似乎终于出现了。一台电脑刚刚摧毁了有史以来最顶尖的棋手之一。但事实并非如此。

虽然《深蓝》是从上到下精心设计的，下的是下面这盘棋，但是这种方法太费力，太依赖清晰的规则和更复杂游戏中成功的可能性，更何况是在现实世界中。下一次革命需要十年半，那时机器学习将恢复更多的计算能力和数据。这是一个古老的人工智能概念，等待世界迎头赶上。

现在机器学习占主导地位，主要是通过一系列叫做深度学习的算法，而符号AI(深蓝时代的主要方法)已经逐渐淡出后台。

深度学习成功的关键在于算法基本都是自己写的。有了一些高级的编程和数据集，他们可以从经验中学习。没有一个工程师能预见到代码中的所有可能性。算法刚算出来。

现在，Alphabet的DeepMind通过开发一种深度学习算法进一步实现了这种自动化，这种算法可以处理迄今为止一直是世界顶级计算机科学家唯一的工作(而且需要很多年才能编写出来)的编程任务。

在预印服务器arXiv上最近发表的一篇论文中，这个库是一个未经同行评审的研究论文数据库。DeepMind团队描述了一种新的深度强化学习算法，它可以找到自己的价值函数——一种从零开始的关键编程的深度强化学习规则。

令人惊讶的是，该算法在经过简单训练的环境下仍然有效，然后继续玩Atari游戏(一个不同的更复杂的任务)，其水平有时可以与人工设计的算法相媲美，并在14场比赛中达到超人的游戏水平。

DeepMind表示，这种方法可能会加快强化学习算法的发展，甚至会导致重心的转移。研究人员不再花费数年时间自己编写算法，而是致力于改善他们的训练环境。