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本期封面是一幅想象图，想象的是入侵的复古精灵发起的进攻被由一个 “深Q-网络”智能机器人操控的游戏棒偏转了，是从该智能机器人的角度来 “看”的。
一个人工智能机器人要被认为是真正有智能的，它就需要在被认为对人类有挑战性的各种不同任务上都表现出色。迄今为止，我们只有可能创造能够掌握某一领域技能的个别算法。比如说，IBM公司的 “深蓝”虽然在下象棋上战胜了人类世界冠军，但却不能做其他任何事情。
现在，来自谷歌子公司DeepMind的一个团队开发出一个被称为 “深Q-网络”的智能机器人，它能学习直接凭感觉来玩49种经典的Atari 2600 游戏厅游戏，其表现水平与人类专家级玩家相当。
通过将强化学习(选择使奖励最大化的行动——在本例中为游戏得分)与深度学习(从高维度数据中提取多层次特征——在本例中为像素)相结合，这种玩游戏的智能机器人使得人工智能朝着实现能够从头学习各种不同具有挑战性任务的目标更近了一步。