强化学习的进展速度远远低于深度学习。 虽然OpenAI Five和谷歌的AlphaGo等有值得注意的新闻突破，但实际情况下的强化学习实践并未发生。

正如谷歌AI的团队在这篇博文中提到的那样，开发这类算法需要大量的实验而没有任何明确的方向。 不幸的是，大多数现有的框架都没有这种灵活性。 如果你在这个领域工作或研究过，你就知道重现现有方法有多困难（如果不是不可能的话）。

因此，为了帮助加速研究，并希望让社区更多地参与强化学习，Google AI团队开放了一个名为Dopamine的TensorFlow框架，旨在通过使其更灵活和可重复性来创建研究。 根据团队的官方文档，他们的设计原则是：

简单的实验：帮助新用户运行基准实验

灵活的开发：为新用户提供新的创新想法

紧凑和可靠：为一些较旧和更流行的算法提供实现

可重复：确保结果可重复

意识到新人们根据基准检查结果的重要性，研究人员还发布了整个培训数据。 它可用作Python pickle文件，JSON文件和用户可以可视化每个训练迭代的网站。

我们对此有所了解

请注意，DeepMind对多巴胺的研究与Google AI的这项工作无关。 虽然两者都在很大程度上植根于强化学习，但Google AI通过公开采购的方式参与了整个社区。 它肯定有助于它以TensorFlow为基础，这是深度学习社区中每个人都熟悉的框架。

强化学习可能是一个令人生畏的主题，但我鼓励大家尝试一下。 这个领域仍然具有潜力，并将在未来几年取得很大进展。 这是一个很好的入门资源，您也可以参考我们的文章了解初学者。

如果你想更加了解TensorFlow，或者说想实践一下人工智能项目，谷歌的另一款工具或许可以帮到你，也就是谷歌的AIY Projects 项目。

在2017 年上半年，谷歌宣布了一个新的开源计划--AIY Projects（AIY计划），其目标是让每个Maker（创客）都能DIY自己的 AI 人工智能产品，让更多人能学习、探索并体验人工智能。AIY 全称是 Artificial Intelligence Yourself，顾名思义就是利用 AI 来进行的 DIY 功能套件。借助 AIY 项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为 AIY Projects 推出了两款硬件产品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。

AIY Vision Kit（视觉套件）是一套简单的计算机视觉系统，可运行 3 种基于 TensorFlow 的类神经网路模型应用程序。

这次 AIY 计划推出两款新品，Edge TPU 是谷歌专用的 ASIC 芯片，专为在 Edge 运行 TensorFlow Lite ML 模型而设计, 用来处理 AI 预测部分。它的特点是比训练模型的计算强度要小。而且 Edge TPU 还可以自己运行计算，不需要与多台强大计算机相连，因此应用程序可以更快、更可靠地工作。它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理 AI 工作。针对Edge TPU的新设备是：AIY Edge TPU Dev 开发板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。