部分原因是 ， 很少有现实世界的问题像DeepMind关注的游戏那样受到特定环境的限制 ， 因此DeepMind还没有找到任何深度强化学习的大规模商业应用 。到目前为止 ， Alphabet已投资约20亿美元(包括2014年报道的6.5亿美元收购价) 。相比之下 ， 不包括宣传在内的直接财务回报相对较低 ， 去年的营收约为1.25亿美元 ， 其中一些来自于在Alphabet内部应用深度强化学习来降低冷却谷歌服务器的电力成本 。
深度强化学习可以像晶体管一样 ， 是一项改变世界的研究发明 ， 也可以是“寻找问题的解决方案” 。虽然适用于围棋的技术 ， 但可能不适用于DeepMind渴望的用人工智能来解决具有挑战性的问题（比如癌症和清洁能源） 。IBM也体会到了这一难点 ， 他们在将Watson项目应用于医学诊断时 ， 收效甚微 。Watson在一些病例上做得很好 ， 但在另一些病例上却失败了 ， 有时会错过像心脏病发作这样的诊断 ， 而这对一年级医学生来说都显而易见 。
当然 ， 这可能只是时间问题 。至少从2013年DeepMind就开始致力于深度强化学习的研究 ， 甚至比这更早 ， 但科学进步很少能在一夜之间转化为产品 。DeepMind或其他公司可能最终会找到一种方法 ， 通过深度强化学习来产生更深入、更稳定的结果 ， 或许是通过与其他技术相结合——或许不是 。最终 ， 深层强化学习可能会像晶体管 ， 成为彻底改变世界的企业实验室的研究发明 ， 也可能是约翰?梅纳德?史密斯(John Maynard Smith)曾描述为“寻找问题的解决方案”的那种学术好奇心 。
“我个人的猜测是 ， 它最终将成为介于两者之间的一个有用而广泛的工具 ， 但不会改变世界 。应该没有人会把DeepMind排除在外 ， 即使它目前的战略不如许多人所希望的那么丰富 。深度强化学习可能不是通往人工智能的坦途 ， 但DeepMind本身是一个强大的机构 ， 管理严密 ， 资金充足 ， 拥有数百名博士 。它在《围棋》、《雅达利》和《星际争霸》中所取得的成就吸引了更多的人才 。
即使人工智能领域的风向发生变化 ， DeepMind也会很好的适应 。而且 ， 很显然没有人能比得上它 。此同时 ， 在Alphabet的大背景下 ， 每年5亿美元并不是一个巨大的赌注 。Alphabet明智地投资了其他AI项目 ， 例如Google Brain ， 它本身也在快速增长 。Alphabet可能会以不同方式改变其人工智能投资组合的平衡 ， 但作为一家年收入1000亿美元、从搜索到广告推荐等一切都依赖人工智能的公司 ， Alphabet进行几笔重大投资并不疯狂 。
最后一个问题 ， 即DeepMind的经济状况总体上将如何影响人工智能 ， 很难回答 。如果炒作超过了实际效果 ， 它可能会带来一个“人工智能冬天” ， 甚至连支持者都不愿意投资 。投资界注意到了重大亏损 ， 如果DeepMind的亏损继续以每年约两倍的速度增长 ， Alphabet甚至最终也可能退出 。这不仅是钱的问题 。目前为止 ， 还缺乏切实的财务回报 。
在某些时候 ， 投资者可能被迫重新调整他们对人工智能的热情 。不仅仅是DeepMind 。就在几年前 ， 许多有望实现的进步都还没有实现 ， 比如能够自动驾驶的汽车 ， 或者能够理解对话的聊天机器人 。马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)在2018年4月向国会做出的人工智能将很快解决假新闻的承诺已经放缓 ， 正如我和戴维斯所预测的那样：“Talk is cheap ， 最终对人工智能的热情程度将取决于所提供的回报 。
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