近日，麻省理工科技评论网站刊发文章，对2017年人工智能的发展进行了五方面的预测。文章认为人工智能领域在2016年取得了巨大进步，2017年将进一步发展。其具体预测如下：
正强化
①当前发展。谷歌旗下公司开发的一款人工智能程序AlphaGo（“阿尔法围棋”），对弈世界顶尖围棋选手李世石所取得的历史性胜利，对于人工智能领域、尤其对于深度强化学习这一技术而言，具有里程碑意义。强化学习是让机器通过实验与正强化而非编程或明确的实例来学习如何解决问题，其灵感来自于动物对某些特定行为将带来何种结果的学习。利用强化学习的方法，计算机可以通过不断试验、遇错、将正面的结果与导致其发生的行为联系起来，最终穿越迷宫，还能使机器无需指令甚至明确的实例来进行学习。强化学习与大型（或深度）神经网络结合，可使机器具备解决真正复杂问题（譬如围棋对决）所需要的能力。
②未来预期。2017年，强化学习很可能会被用于解决类似自动驾驶或工业用机器人的难题。谷歌公司已能利用深度强化学习，提高其数据中心的效率。不过，强化学习仍然是实验性的，尚需大量时间进行模拟，其现实有效性值得期待。
