1，有关说法源自何处？

检索流传截图中的关键词可以发现，该消息最早由一位微博用户在2017年12月8日发布，并获得1000余次转发。

不过该作者当时很快就声明这是“洋葱新闻”。

在该条微博的评论区，可以发现曾有用户评论“求论文链接”，帖文作者则回复称“我自己种的洋葱…”。

该条帖文发布当天，该博主也曾多次发布帖文称这一消息是“早上蹲马桶的时候随手写的洋葱段子”。

在微博检索可以发现，这一消息自2017年起几乎每年都会再度流传复现。

2，是否确有AlphaStock其物？

在搜索引擎检索关键词“deepmind+alphastock”，没有相关报道支持“AlphaStock”是DeepMind团队研发的股票交易系统的说法。

而检索“AlphaStock”可以发现，曾有研究者设计了以此命名的交易工具。

在收集物理学、数学、计算机科学、生物学与数理经济学的论文预印本网站arXiv.org上，可以检索到一篇名为“AlphaStock: A Buying-Winners-and-Selling-Losers Investment Strategy using Interpretable Deep Reinforcement Attention Networks（AlphaStock: 一个使用可解释的深度强化注意网络的买进卖出投资策略）”的论文，发表于2019年7月。

所谓预印本是指尚未经过同行评议（peer review）的论文。同行评议是研究论文正式发表前的必要步骤，是由多名匿名的同行对文章进行评审，再给出接受(accept)，修改后接受（minor or major revision），或拒绝发表（reject）的意见。

从署名看，该论文的作者应该均为中国人或华人。论文中没有与Deepmind相关的信息。

该研究团队声称，“AlphaStock是首批利用深度强化学习模型提供可解释的投资策略的产品。在长周期的美国和中国市场的实验证明了AlphaStock在不同市场状态下的有效性和稳健性。事实证明，AlphaStock倾向于选择具有高长期增长、低波动性、高内在价值和近期被低估的股票。”

3，DeepMind最近在干啥？

DeepMind是一家总部位于英国伦敦的人工智能公司，创建于2010年，2014年被谷歌收购。

据英国《金融时报》2021年7月报道，DeepMind使用其AlphaFold算法建立了迄今为止最完整、最准确的人类蛋白质组数据库，解决了生物学最大的难题之一。

DeepMind早前在《自然》(Nature)杂志上发布了其模型AlphaFold2的研究方法与代码，展示它可以近乎完美地预测已知蛋白质的结构。

7月22日，DeepMind在《自然》上发表了第二篇论文，展示该模型可以很有把握地预测人体内近60%氨基酸的结构位置——氨基酸是蛋白质的构件，不止人体内有氨基酸，其他许多有机体（如果蝇、老鼠和大肠杆菌）内也有。

蛋白质结构十分重要，因为它们决定了蛋白质的工作方式。了解蛋白质的形状——比如Y型抗体——可以让科学家更多地了解这种蛋白质的作用。

比如，畸形蛋白质会导致阿尔茨海默病、帕金森病和囊胞性纤维症等疾病。如果能够轻松预测蛋白质形状，科学家就可能对其进行控制和修改——他们可以通过改变蛋白质的DNA序列或使用可以附着其上的靶向药物来改善其功能。

“我们相信，这将是迄今为止人工智能对提升科学知识水平所做出的最重要的贡献。”DeepMind创始人德米斯•哈萨比斯(Demis Hassabis)表示，“我们的目标是在未来几个月内将（数据库）扩展至包括逾2亿种蛋白质的整个蛋白质世界。”

此外，DeepMind还在与英国气象局(UK Meteorological Office)合作，专注于“临近预报”，即提前两小时以高分辨率精确预测降水的时间、地点和强度——用于预测未来一天或一周更大规模天气的超级计算机模型无法很好地处理这一问题。

《金融时报》2021年9月报道，发表在《自然》(Nature)杂志上的研究结果显示，一种名为“深度生成模型”(deep generative modeling，简称DGM)的基于人工智能的方法在很多方面都优于其他临近预测方法。

DeepMind最近的商业项目还包括与谷歌地图的合作，该项目帮助将地图服务上的“预计到达时间”提高了50%，并改进了谷歌虚拟助手的语音功能；另一个DeepMind的安卓电池节省项目现在有超过10亿活跃用户，估计每月节省1400亿电池时间。

2019年10月，DeepMind研发的“AlphaStar”机器人达到了星际争霸联盟最高的“宗师”级别，排名高于99.8%的人类玩家。

《金融时报》报道，《星际争霸》是一种“实时战略”游戏，近年来成为AI的试验场，因为调配资源、部署部队以及与对手作战既需要战术响应，又需要较长期的战略规划。

与围棋不同，《星际争霸》的玩家必须在不完全掌握对手动作信息的状态下操作。这种“战争迷雾”使《星际争霸》更加接近AI在现实世界中必须面对的环境，从而使AlphaStar的学习成果不仅适用于游戏，还可以适用于各种场景。