Google DeepMindが「Human-level control through deep reinforcement learning」をNature誌に発表した。画面のピクセルとスコアだけを入力として与え、同一のアルゴリズム・ネットワーク構造・ハイパーパラメータのまま、Atari 2600の49種類のゲームを学習させたところ、多くのゲームでプロのテスターに匹敵する水準に達したというもの。深層学習と強化学習を組み合わせる「深層強化学習」が実用的に機能することを示した論文であり、DeepMindがGoogleに買収された理由を世に示す成果となった。同じ深層強化学習の枠組みは、翌年のAlphaGoでも使われている。