DeepMind Technologies's goal is to

DeepMind Technologies's goal is to "solve intelligence",[25] which they are trying to achieve by combining "the best techniques from machine learning and systems neuroscience to build powerful general-purpose learning algorithms".[25] They are trying to formalize intelligence[26] in order to not only implement it into machines, but also understand the human brain, as Demis Hassabis explains:
[...] attempting to distil intelligence into an algorithmic construct may prove to be the best path to understanding some of the enduring mysteries of our minds.[27]
Google Research has released a paper in 2016 regarding AI Safety and avoiding undesirable behaviour during the AI learning process.[28] Deepmind has also released several publications via their website.[29]
To date, the company has published research on computer systems that are able to play games, and developing these systems, ranging from strategy games such as Go[30] to arcade games. According to Shane Legg human-level machine intelligence can be achieved "when a machine can learn to play a really wide range of games from perceptual stream input and output, and transfer understanding across games[...]."[31] Research describing an AI playing seven different Atari video games (Pong, Breakout, Space Invaders, Seaquest, Beamrider, Enduro, and Q*bert) reportedly led to their acquisition by Google.[4] Hassabis has mentioned the popular e-sport game StarCraft as a possible future challenge, since it requires a high level of strategic thinking and handling imperfect information.[32]
Deep reinforcement learning[edit]

Results (Vietnamese) 1:

Công nghệ DeepMind mục tiêu là để "giải quyết thông minh", [25] mà họ đang cố gắng để đạt được bằng cách kết hợp "các kỹ thuật tốt nhất từ khoa thần kinh học và các hệ thống máy để xây dựng các thuật toán mạnh mẽ đa năng học". [25] họ đang cố gắng để chính thức hóa tình báo [26] để không chỉ thực hiện nó vào máy, nhưng cũng hiểu bộ não con người, như Demis Hassabis giải thích:[...] cố gắng distil thông minh vào xây dựng một thuật toán có thể chứng minh là con đường tốt nhất để tìm hiểu về một số những bí ẩn lâu dài trong tâm trí của chúng tôi. [27]Google nghiên cứu đã phát hành một bài báo trong năm 2016 về việc AI an toàn và tránh các hành vi không mong muốn trong thời gian AI quá trình học tập. [28] Deepmind cũng đã phát hành một số ấn phẩm thông qua trang web của họ. [29]Đến nay, công ty đã công bố nghiên cứu về hệ thống máy tính có thể chơi trò chơi và phát triển các hệ thống này, khác nhau, từ chiến lược trò chơi như đi [30] để trò chơi arcade. Theo Shane Legg nhân cấp máy thông minh có thể đạt được, "khi một máy tính có thể tìm hiểu để chơi thực sự đủ loại trò chơi từ perceptual dòng đầu vào và đầu ra, và chuyển sự hiểu biết qua trò chơi [...]." [31] Các nghiên cứu mô tả một AI chơi bảy khác nhau Atari trò chơi video (Pong, đột phá, kẻ xâm lược không gian, làm diễn viên, Beamrider, Enduro và Q * bert) được cho là do để mua lại của Google. [4] Hassabis đã đề cập đến trò chơi e-sport StarCraft phổ biến như là một thách thức trong tương lai có thể, vì nó đòi hỏi một mức độ cao của các chiến lược tư duy và xử lý thông tin không hoàn hảo. [32]Tăng cường sâu học tập [sửa]

Results (Vietnamese) 2:

Mục tiêu DeepMind Technologies là để "giải quyết thông minh", [25] mà họ đang cố gắng để đạt được bằng cách kết hợp "những kỹ thuật tốt nhất từ máy học và hệ thống thần kinh để xây dựng các thuật toán học có mục đích chung mạnh mẽ". [25] Họ đang cố gắng để chính thức thông minh [26] để không chỉ thực hiện nó vào máy, nhưng cũng hiểu được bộ não của con người, như Demis Hassabis giải thích:
[...] cố gắng chắt lọc thông minh vào một cấu trúc thuật toán có thể chứng minh là tốt nhất đường dẫn đến hiểu biết một số trong những bí ẩn lâu dài của tâm trí chúng ta. [27]
nghiên cứu của Google đã phát hành một bài báo vào năm 2016 liên quan đến cúm gia cầm an toàn và tránh hành vi không mong muốn trong quá trình học tập AI. [28] Deepmind cũng đã phát hành một số ấn phẩm thông qua trang web của họ. [29]
Cho đến nay, công ty đã công bố nghiên cứu trên các hệ thống máy tính có thể chơi trò chơi, và phát triển các hệ thống này, từ trò chơi chiến lược như Go [30] để trò chơi hành. Theo Shane Legg người máy cấp thông tin tình báo có thể đạt được "khi một máy có thể tìm hiểu để chơi một phạm vi rất rộng của trò chơi từ đầu vào dòng tri giác và đầu ra, và chuyển sự hiểu biết qua trò chơi [...]." [31] Nghiên cứu mô tả một AI chơi bảy trò chơi khác nhau Atari video (Pong, Breakout, Space Invaders, Seaquest, Beamrider, Enduro, và Q * bert) dưới sự dẫn dắt để mua thực bởi Google. [4] Hassabis đã đề cập các trò chơi điện tử thể thao phổ biến StarCraft là một thách thức trong tương lai, vì nó đòi hỏi một mức độ cao của tư duy chiến lược và xử lý thông tin không hoàn hảo. [32]
Sâu tăng cường học [sửa]