DeepMind研究团队向《连线》表示，“新人工智能系统的特别之处是，它利用纷乱的感观数据，而非特殊信息——例如预先设定的精准模拟器——学习模型。”

该团队称，“在下述情况下基于想象的方法非常有用：人工智能系统面对新情况、没有直接经验可依靠，或者其行为有不可逆转的后果、更需要仔细思考而非无意识动作。”

与其大多数研究一样，DeepMind利用视频游戏测试新人工智能系统的水平。新人工智能系统在不知道游戏规则的情况下玩《推箱子》（Sokoban）游戏。在玩的过程中，它逐渐理解了这一游戏的规则，然后在准确性和速度方面的表现就越来越好了。

2015年，DeepMind开发的Deep Q-learning人工智能系统学习玩雅达利的打砖块游戏。在玩了120分钟后，它就达到了“专家”水平，能够打破所有砖块，而且没有失误。

DeepMind以开发AlphaGo围棋人工智能系统闻名，AlphaGo打败了全球多名顶级围棋棋手，包括韩国李世石和中国柯洁。DeepMind没有披露未来是否会为其他棋类游戏——例如国际象棋和日本象棋——开发人工智能系统。