對此成績，DeepMindHealth的臨床主管DominicKing表示說：“你將在未來數(shù)年間，看到我們借助人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像這樣的專業(yè)領(lǐng)域取得重大突破。未來我們在診斷疾病方面將變得更加敏感、精準(zhǔn)，而機器學(xué)習(xí)將扮演非常重要的角色�！�

早前，公司還宣布利用 AI 抗擊乳腺癌，通過將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于乳腺X光檢查，探索新的方法以提高乳腺癌的檢測幾率。建立一種機器學(xué)習(xí)模型，能夠快速、準(zhǔn)確地檢測出癌癥的跡象，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)癌癥，以便盡早開始治療。

扎根學(xué)界，資助學(xué)術(shù)

除了實踐應(yīng)用，DeepMind在基礎(chǔ)科學(xué)上也有大量研究。

近來，DeepMind發(fā)布了最新研究論文，用博弈論來闡明不同智能體系間的交互方式。具體來說，主要研究了兩套智能系統(tǒng)在非對稱博弈游戲（asymmetric game）中的反應(yīng)和表現(xiàn)，這些游戲包括Leduc撲克和一些圖版游戲（如Scotland Yard）。

博弈論是數(shù)學(xué)界的重量級理論，幾乎可通用于人類、動物和計算機世界。目前多用于社會經(jīng)濟領(lǐng)域，通常用它來研究競爭態(tài)勢下決策者們的戰(zhàn)略。不過，在AI研究中，一般會被用在“多智能體”環(huán)境下的研究中。

此外，公司在近期還開源了強化學(xué)習(xí)環(huán)境Control Suite，相比OpenAI Gym擁有更多的環(huán)境，更易于閱讀的代碼文檔，同時更加專注于持續(xù)控制任務(wù)。

除了自己做基礎(chǔ)研究之外，DeepMind還對學(xué)術(shù)界提供大力支持。

在2月2日開幕的AAAI 2018 大會上，阿爾伯塔大學(xué)博士生 Chenjun Xiao、梅勁騁與教授 Martin Müller提交的論文《Memory-Augmented Monte Carlo Tree Search》獲得了 AAAI 2018 大會的杰出論文獎。

值得一提的是，DeepMind與阿爾伯塔大學(xué)頗有淵源。去年，公司與阿爾伯塔大學(xué)聯(lián)手在加拿大埃德蒙頓建立了自己首個國際 AI 研究實驗室，目標(biāo)是為了讓DeepMind的研究者有機會和阿爾伯塔大學(xué)的研究者和學(xué)生們緊密協(xié)作，同時也能支持埃德蒙頓區(qū)域作為一個技術(shù)和研究中心的成長。

上月，DeepMind再次宣布在阿爾伯塔大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院資助設(shè)立一個資助研究主席職位。任職者會獲得額外的經(jīng)費用于計算機科學(xué)學(xué)院內(nèi)AI研究相關(guān)的活動。