Dataprogrammet, som er inspirert av den menneskelege hjernen, lærte å spela 49 klassiske Atari-spel. I meir enn halvparten var det like godt eller betre enn ein profesjonell menneskeleg spelare. Forskarar frå Google DeepMind sa at dette var første gong eit system hadde lært å mestre eit bredt spekter av komplekse oppgåver. "For første gong har vi brukt det i eit oppfatningsrikt miljø for å fullføra oppgåver som er svært utfordrande for menneske". Tøkniforetak investerer mykje i maskinlæring. I 2014 kjøpte Google DeepMind Technologies for ein rapportert sum på 400 millionar pund. Dette er ikkje den første gongen ein maskin har beherslast komplekse spel. IBM sin Deep Blue - ein skak-spelande datamaskin - vann den berømte verdsmeisteren Garry Kasparov i ein kamp som blei arrangert i 1997. Dette systemet med kunstig intelligens var likevel forprogrammert med ein slags instruksjonsmanual som gav det den kompetansen det trong for å utmerkja seg i brettspelet. Forskjellen med dataprogrammet til DeepMind, som selskapet skildrar som ein "agent", er at det er bevæpne med berre den mest grunnleggende informasjonen før det vert gjeve eit videospill å spela. Dr. Hassabis forklarte: "Den einaste informasjonen vi gav systemet var dei råa pikslane på skjermen og tanken om at det måtte få ein høg poengsum. Og alt anna måtte det finna ut av seg sjølv". Teamet presenterte maskinen med 49 ulike videospel, alt frå klassiske som Space Invaders og Pong, til boksing og tennis og 3D-racing-utfordringa Enduro. I 29 av dei var han samanliknande med eller betre enn ein menneskeleg testar. For Video Pinball, Boxing og Breakout, var ytelsen hans langt over den profesjonelle, men han hadde vanskeligheter med Pac-Man, Private Eye og Montezuma's Revenge. "På utseendet ser det ut til å vera trivialt i den forstand at dette er spel frå 80-talet og du kan skrive løysingar til desse spelane ganske enkelt", sa Dr. Hassabis. "Det som ikkje er trivialt er å ha eit enkelt system som kan læra frå pikslane, som oppfatningsinnmatingar, kva å gjera. "Det same systemet kan spela 49 ulike spel frå boksene utan nokon forprogrammering. Du gjev det bokstaveleg talt eit nytt spel, ein ny skjerm, og det finn ut etter nokre timar med spel å gjere". Forskinga er den siste utviklinga på området for "dyp læring", som er å bana vegen for smartere maskiner. Vitskapsmenn utviklar dataprogram som - som den menneskelege hjernen - kan utsette seg for store mengder data, som bilete eller lyden, og deretter intuitivt uttrekkje nyttig informasjon eller mønster. Eksemplar er maskiner som kan skanna millioner av bilete og forstå kva dei ser på: dei kan fortelje at ein katt er ein katt, til dømes. Denne evnen er nøkkelen til sjølvkjørende bilar, som treng ein kjensle av omringa. Eller maskinar som kan forstå menneskeleg tale, som kan brukes i avansert taleåkenningsprogramvare eller i system som oversetter språk i sanntidsvis. Dr. Hassabis sa: "Ein av dei tinga som held tilbake robotar i dag, i fabrikkar, i ting som robotar for å ta vare på eldre og robotar for å vaska i hushald, er at når desse maskinane er i den virkelige verda, må dei takle det uventa. Du kan ikkje forutprogrammerte dei til alle hendingar som kan skje. "I ein viss forstand treng desse maskinane intelligens som er tilpasningsdyktig, og dei må kunne læra for seg sjølv". Nokre fryktar at det kan vera farleg å skapa datamaskiner som kan overgå menneske.
Ei maskin har lært seg å spela og vinna videospill, seier vitskapsmenn.