人工智能革命既令人震惊又令人兴奋。尽管如此，我们一直在假设只有人类才能完成某些工作和任务的情况下才感到安全。
但是，没有什么比Google DeepMind AI的成就更令人质疑了。每天完成新的和前所未有的事情。让我们看一下这种先进的AI所取得的成就，这些成就是我们许多人从未见过的。
什么是DeepMind？
DeepMind是Google的子公司，专注于人工智能和深度强化机器学习的发展。 （什么是人工智能？在2015年，它的目的和目标远远超过了在棋盘游戏上击败人类的过程。
对其AI算法的深度强化学习已在研究和应用环境中使用。每年，
DeepMind可以做的值得注意的事情
到目前为止，DeepMind的AI已在医疗行业找到了用途，即Google的Android商业以及Google进行的其他一般AI实验。这是它的五个显着成就。
DeepMind的AI成就中最持久的视觉效果之一是一段视频，该视频描绘了DeepMind神经网络学习如何行走。
为AI提供了扭矩控制的虚拟物体的参数，包括该物体的关节数量，肢体的自由度以及在虚拟环境中需要穿过的障碍物。各种障碍
在没有被教导如何克服这些障碍的情况下，人工智能需要从头开始学习如何在其世界中移动和操纵。凭借这些有限的信息，人工智能学会了如何在各种人体中行走，包括人形，双足和四足人体。
它不仅学会了行走和跑步，而且还可以成功地行走。解决虚拟环境中的障碍，例如跳过差距和攀爬壁架。
DeepMind的AI开发的一项引人入胜的功能是能够从零开始创建自己的原始逼真的图像的功能，因此观看起来也非常有趣。为此，研究人员使用ImageNet作为数据库来提供AI可以从中学习的真实示例图像。
然后训练了神经网络，使其不仅基于从图像中学到的信息生成图像。数据，但是它也可以将生成的图像与真实世界的图像区分开。
该算法使用生成对抗网络（GAN），这是一种已经存在一段时间的AI算法。但是，使DeepMind AI的图像生成与众不同的原因在于，它对技术进行了改进和优化。就用于评估生成图像的质量指标而言，由DeepMind的AI创建的样本比其他尝试大幅度地胜过其他尝试。
没有什么比让DeepMind AI早已意识到更能让人想到SkyNet的图像了。了解了如何从战略上超越人类的对手。您可能听说过DeepMind AI在棋盘游戏中击败人类对手，但现在知道如何在团队中工作。
DeepMind AI has figured out how to beat humans in Quake III Arena’s Capture The Flag matches. Its teamwork capabilities aren’t even limited to other AI—the bot was even able to work with human teams to beat opponents in the game.
“通过强化学习方面的新发展，我们的特工已经在人类学习中达到了人类水平的表现。 DeepMind在其公告中说：“ Quake III Arena Capture the Flag"是一个复杂的多主体环境，是规范的3D第一人称多人游戏之一。 “这些代理商展示了与人工代理商和人类玩家合作的能力。"
机器人必须从头开始学习如何在这些程序生成的（因此是看不见的）环境中观察和采取行动。他们这样做甚至都不知道游戏规则。然后，他们必须学习如何合作和竞争才能获胜。研究人员恰当地将AI命名为“致胜（FTW）代理商"。该AI与40名人类玩家一起参加了比赛。
研究人员甚至降低了机器人的准确性和反应，降低了机器人的性能。尽管如此，他们还是学会了类似人类的行为，例如扎营基地和跟随队友，以赢得胜利。
在衡量他们的Elo评分时，Elo评分是一种用于在零和游戏中对玩家技能进行评分的指标，在训练过程中，FTW代理商超越了普通玩家和普通玩家的平均得分。
DeepMind的AI最令人印象深刻的成就之一就是它能够在没有地图的情况下穿越城市。 AI取而代之的是从经验中学习。这是人类一直执行的相对简单的任务。但是使我们能够做到这一点的潜在心理机制非常复杂。
DeepMind AI必须在主要城市中导航并到达没有地图的特定位置。 AI沿虚拟环境移动，并从Google街景图像中获取第一人称视角。
随着时间的流逝，AI记住了获取位置的不同路线和方式，就好像它本身就是居民居住的城市滑坡一样。
。“代理商到达目标目的地（例如，指定为一对纬度和经度坐标）时会得到奖励，就像快递员负责无休止的交付但没有地图， " DeepMind在关于该项目的声明中说。
随着时间的流逝，人工智能学会了如何在新城市中航行。它甚至能够将学到的知识应用到新城市。例如，在学习了十字路口的工作原理后，它将把这些知识用于未来的城市。
该公司的AI之前还学习了如何成功导航3D迷宫，这是我们许多人仍然无法做到的。
虽然AI不会很快取代医生，但技术正在以多种方式革新医疗保健。 DeepMind在医疗领域也做着令人惊讶的事情。
在与伦敦Moorfields眼科医院建立合作伙伴关系之后，DeepMind的AI学习了如何检测和正确诊断50多种眼病的方法。它通过分析数千次扫描来完成此操作。这包括青光眼，黄斑变性和其他导致视力障碍的疾病。
在详细描述其发现的论文中，研究人员表示，人工智能显示出“做出推荐建议的性能达到或超过专家的推荐水平"
Google还将其乳腺癌筛查项目扩展到了日本。这是与癌症研究英国帝国中心合作取得可喜进展的结果。
这些工具有望帮助医生以更快的速度进行患者扫描。这很重要，因为早期干预对于治疗许多疾病很重要。
人工智能将继续使我们惊讶
这些只是Google DeepMind人工智能能够完成的一些出乎意料的事情。随着每一项发展，研究人员将有一个更好的基础，可以努力并达到更高的目标。在不到十年前的今天，看起来像是幻想的事情在今天已经成为现实。
但是，我们的未来处于何处？请务必查看我们有关AI趋势的文章，以了解人工智能将如何塑造我们的未来。
