Той също така играе срещу опоненти с различни стилове, като използва огромни количества данни, за да усъвършенства и адаптира подхода си. Тя спечели 100% от мачовете срещу “начинаещи” и 55% срещу “средно напреднали” играчи. Въпреки това тя загуби всеки път, когато се изправи срещу “напреднал” противник. DeepMind заяви, че резултатите от неотдавнашния проект представляват стъпка към целта за постигане на бързина и производителност на нивото на човека при изпълнение на задачи в реалния свят – Светият граал за общността на роботиката.
Компанията допълни още, че подходът ѝ е довел до “състезателна игра на човешко ниво и робот агент, с който хората всъщност се забавляват”. Наистина изглежда, че участниците в демонстрационните видеоклипове, които не са роботи, се забавляват. Google DeepMind не е единствената компания за роботика, която избира тенис на маса за обучение на своите системи. Този спорт изисква координация между ръцете и очите, стратегическо мислене, бързина и адаптивност, което го прави подходящ за обучение и тестване на тези умения в роботи, задвижвани от ИИ.
от Световните рекорди на Гинес през 2017 г.