Demis Hassabis ผู้ก่อตั้งดีปไมด์ เทคโนโลยี วีดีโอด้านล่างนี้เป็นการแสดงให้เห็นถึงพัฒนาการการเล่นเกม Breakout ของ Deep Q (ปัญญาประดิษฐ์) จะเห็นได้ว่าในการเล่น 10 นาทีแรก เจ้า Deep Q ยังดูงงๆ กับการเล่นอยู่ แต่เมื่อผ่านไป 2 ชั่วโมงก็เล่นเก่งขึ้นเข้าขั้นเกมเมอร์ และเมื่อผ่านไป 4 ชั่วโมง Deep Q ก็เรียนรู้ได้ด้วยตัวเองว่าวิธีการเล่นเกมนี้ที่ดีที่สุดคือการเจาะกำแพงขึ้นไป จะสามารถเคลียร์เกมได้อย่างรวดเร็ว (แนะนำให้ดูให้จบ) ปัญญาประดิษฐ์เรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง หมากล้อมหรือโกะการแข่งขันที่ระบบไม่เคยเอาชนะมนุษย์ได้มาก่อน ปัจจุบัน Alphago มีอันดับที่ 2 ใน World Ranking การแข่งขันที่ทั่วโลกจับตาดู Alphago vs Lee Sedol ภาพการแข่งระหว่าง Alphago vs Lee Sedol (ระดับแชมป์โลก) Lee Sedol ถึงกับเครียด เพราะเขาเดาความคิดของ Alphago ไม่ออก ยิ่งช่วงท้ายเกมทางเลือก (ความเป็นไปได้) ยิ่งน้อยลง เข้าทาง Alphago อย่างแรง ซึ่งทำให้ DeepMind สามารถควบคุม Data Center ได้เหมือนเล่นเกม! โดยเกมที่มันเล่นคือเกมลดค่าไฟนั่นเอง โดยล่าสุดมันสามารถช่วยลดการใช้ไฟฟ้าใน Data Centers ได้ถึง 15% Hassabis ผู้ก่อตั้ง DeepMind ยังบอกอีกว่านี่เป็นแค่จุดเริ่มต้นของงานนี้ ตอนนี้ DeepMind มันสามารถรู้ได้ว่าข้อมูลตรงไหนที่มันยังขาดไป ทำให้มันสามารถร้องขอให้ทีมงานเพิ่มเซ็นเซอร์และสวิตช์ตรงตำแหน่งนั้นเพื่อให้มันเก่งขึ้นได้อีก อ่านมาถึงตรงนี้แล้วบอกได้เลยว่าเราเข้าใกล้หนังเรื่อง “Terminator” (คนเหล็ก 2029) เข้าไปทุกทีแล้ว ในหนังจะมีบริษัท Skynet พัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ ที่สามารถคิดวิเคราะห์เองได้ ภาพตัวอย่าง ปัญญาประดิษฐ์ (ในหนัง) สุดท้ายระบบคิดว่ามนุษย์นี่แหละที่เป็นภัยต่อพวกมัน มันจึงสั่งยิงนิวเคลียร์ล้างโลกซะเลย (ในหนัง) ยิงนิวเคลียร์พร้อมกันทั่วโลก สั่งการโดย “ปัญญาประดิษฐ์” (ในหนัง) การระเบิดเกิดขึ้นทั่วโลก (ในหนัง)