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DeepMind研究團隊向《連線》表示，“新人工智能系統的特別之處是，它利用紛亂的感觀數據，而非特殊信息——例如預先設定的精準模擬器——學習模型。”

該團隊稱，“在下述情況下基于想象的方法非常有用：人工智能系統面對新情況、沒有直接經驗可依靠，或者其行為有不可逆轉的后果、更需要仔細思考而非無意識動作。”

與其大多數研究一樣，DeepMind利用視頻游戲測試新人工智能系統的水平。新人工智能系統在不知道游戲規則的情況下玩《推箱子》（Sokoban）游戲。在玩的過程中，它逐漸理解了這一游戲的規則，然后在準確性和速度方面的表現就越來越好了。

2015年，DeepMind開發的Deep Q-learning人工智能系統學習玩雅達利的打磚塊游戲。在玩了120分鐘后，它就達到了“專家”水平，能夠打破所有磚塊，而且沒有失誤。

DeepMind以開發AlphaGo圍棋人工智能系統聞名，AlphaGo打敗了全球多名***圍棋棋手，包括韓國李世石和中國柯潔。DeepMind沒有披露未來是否會為其他棋類游戲——例如國際象棋和日本象棋——開發人工智能系統。