DeepMind的技術稱為深度強化學習，是深度學習與強化學習技術的結合。 事實上，深心已經用這種技術完成了許多壯舉。
深度強化學習不是人類教AI如何捕捉的方法，而是一種學習方法，其中AI通過重複無數的反復試驗和錯誤來開發自己的策略。 學習需要時間和金錢，因為每一種情況都因反復試驗。
世界各地存在的大多數社會問題都可能隨著環境和條件的變化而變化。 在2000多年的時間裡，沒有什麼像去一樣不能改變環境。 如果每次環境變化不大時，AI 都要大量地重新學習，這樣的 AI 可能不適合解決世界上的社會問題。

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簡評:
我在一開始時就很好奇大家是怎麼認識AI的，雖然是過去的新聞，但是他裏頭全文提到了AlphaGO這個相當有名的圍棋軟體，我想很多人應該都是從這個軟體開始知道AI的，所以今天我才打算介紹它所運用到的一個技術，如同上面所寫的DeepMind技術被稱為是深度強化學習，並不是人類告訴AI怎麼下棋，而是AI自己和自己下棋通過高速對局強化自己，應用在外頭的話便是，像人類一樣，腦內通過不斷模擬來預先設想好所有可能發生的情況，藉此迴避對人類不好的結果，但即使是人類，大多數人腦袋也記不住全部東西，當我在想著這個問題的時候，這篇新聞給了我一個超現實的解答，沒錯就是錢，果然不論甚麼事都要扯到錢，為了讓AI強化完善自己，這種方法必須持續投入資金才行，所以，這才是現在還沒看到AI在每個人家裡普及的重要原因，我相信可以透過降低成本甚麼的去完成的，但顯然，可能還需要等上一段時間才行，那麼今天就到這裡，第二天是深度強化學習的介紹，再來大概也是同樣的模式直到30天結束了的，希望不會有甚麼大問題才是。