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根据彭博社的报道，麻省理工大学的人工智能研究团队，就在今年 2 月份发布了相关的论文。在测试过程中，他们让 AI 去攻略一些较早期的游戏，例如超级马里奥、太空侵略者，又或者是愤怒的小鸟等简单的手机游戏。研究者用这种方式，来提升人工智能的能力。

　　研究者 Vlad Firoiu 表示，游戏能够让 AI 面对一些接近现实的难题。通过攻略游戏中的成千上万次运算，AI 在应付不确定状况的能力上会有提升，能解决的也会变得更多。只有这样循序渐进地做下去，AI 才能够达到你所需要的层面。

　　当然，AI 运算性能提升是一个方面。通过攻略游戏这个行为，AI 能够产生大量的数据，这些对于其他问题的研究也有作用。

　DeepMind Technologies 的首席执行官 Demis Hassabis 在接受彭博社访问的时候表示：
　　AI 攻略游戏这个行为，能够产生大量的数据。同时，游戏本身就是一个模拟环境，无需要人为建立。这就为 AI 研究提供了环境。不过，现时的算法还未能完全支持这种研究。这还需要再进一步的提升。
　　现在有不少游戏是以真实环境做模拟的。这里包括之前推出的 GTA5，还有最近广受好评的大作《塞尔达传说：荒野之息》，这些真实程度极高的游戏。
　　AI 在游戏世界中运作，要做的并不是简单的预判和策略谋划，而是要针对游戏中各个细节去攻略，才能完成。这里需要用人一样的思考模式去运算，工程量很大。所以，研究者目前都是以递进的方式来进行研究，游戏也从简单到深入开始变化。当然，也会有团队根据自己所需要的目标，来选择研究的游戏。涉足无人驾驶的 Uber Technologies，就选择了 GTA5 作为攻略对象。游戏中的驾驶数据，有助于行车研究。而在游戏中研究行车，绝对比让 AI 在路上开要安全得多。
　　总的来说，选择用游戏来辅助研究，让 AI 和专业人士竞技，这一些都是以数据为最主要的着眼点。通过这种方法获得的数据，能够帮助人类用 AI 去解决现实问题。

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deepmind一开始做原型就是玩打砖块，机器好像八小时就精通了。