劉佳

當(dāng)全世界的創(chuàng)業(yè)者以為最前沿的技術(shù)創(chuàng)新來(lái)自硅谷時(shí)，一家創(chuàng)造出了AlphaGo的英國(guó)公司DeepMind成為了人工智能領(lǐng)域里最耀眼的明星。

戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）就是那個(gè)站在AlphaGo背后的“超級(jí)英雄”。

今年5月，這個(gè)擁有1/4中國(guó)血統(tǒng)的AI明星第一次來(lái)到中國(guó)，在烏鎮(zhèn)發(fā)布會(huì)場(chǎng)間走來(lái)走去的他身邊總是圍繞著一群工作人員，到處是握手、合影、簽名……其間，他還做了一場(chǎng)關(guān)于“AlphaGo究竟是什么”的演講。

40歲的他，有些謝頂，像極了中國(guó)普通高校里的老師。但當(dāng)他說(shuō)起自己的使命是“讓人工智能成為探索宇宙的‘終極工具”時(shí)，沒(méi)有人會(huì)懷疑他的認(rèn)真。

他被互聯(lián)網(wǎng)發(fā)明者Tim BernersˉLee稱為“地球上最聰明的人類之一”，還被英國(guó)媒體譽(yù)為人工智能時(shí)代的“超級(jí)英雄”。

他創(chuàng)辦的DeepMind在2014年被谷歌以6億美元收購(gòu)，并在此后影響了谷歌未來(lái)十年的發(fā)展方向，促使谷歌的戰(zhàn)略從移動(dòng)先行轉(zhuǎn)向AI先行。

在人工智能領(lǐng)域，最讓他興奮的兩件事，一個(gè)是深度學(xué)習(xí)，另一個(gè)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，AlphaGo正是二者的結(jié)合，也是邁向通用人工智能目標(biāo)的重要一步。哈薩比斯說(shuō)：“現(xiàn)在先解決智能，再用智能去解決一切?！?/p>

從神童到AlphaGo

5月27日，人機(jī)大戰(zhàn)三番棋最后一役，AlphaGo與當(dāng)今排名世界第一的中國(guó)年輕圍棋大師柯潔的總比分最終定格在了3∶0。

半個(gè)小時(shí)后，站在臺(tái)上的哈薩比斯和柯潔握手、相擁，現(xiàn)場(chǎng)的掌聲久久沒(méi)有停息。

“這大概就是天才與天才之間的惺惺相惜吧！”一位現(xiàn)場(chǎng)的工作人員感慨道。

哈薩比斯稱得上是“少年天才”。他喜歡各類智力游戲，從4歲開始下國(guó)際象棋，13歲時(shí)就獲得了國(guó)際象棋大師稱號(hào)，至今仍然保持著5次獲得“智力奧運(yùn)會(huì)”精英賽冠軍的世界紀(jì)錄。

11歲時(shí)，哈薩比斯去列支敦士登參加一場(chǎng)國(guó)際巡回賽，令其印象深刻。

當(dāng)時(shí)的他和一個(gè)丹麥冠軍棋手對(duì)局，下到10個(gè)小時(shí)的時(shí)候，哈薩比斯剩下王和后，對(duì)方剩王、車和象，并占有優(yōu)勢(shì)。這場(chǎng)比賽本可以平局結(jié)束，但哈薩比斯太累了，選擇了認(rèn)輸。

哈薩比斯在BBC一檔節(jié)目中回憶，這場(chǎng)比賽讓他生出了一種頓悟—“我們是不是在浪費(fèi)大腦，既然這個(gè)級(jí)別的比賽選手都是頂尖的，為什么不用我們的腦力去做點(diǎn)更有意義的事情，比如解決癌癥問(wèn)題，找到其他疾病的治愈方法，不是更好嗎？”

當(dāng)時(shí)，哈薩比斯在同年齡段棋手中排名世界第二，身邊幾乎所有人都想當(dāng)然地以為這將是他未來(lái)的職業(yè)。不過(guò)，哈薩比斯并沒(méi)有從此走上職業(yè)棋手的道路，而是對(duì)計(jì)算機(jī)產(chǎn)生濃厚的興趣。

在學(xué)校里，哈薩比斯和幾個(gè)朋友組成了黑客俱樂(lè)部，一起寫代碼，做影像演示，復(fù)制曾看過(guò)的電影或玩過(guò)的游戲，所有的業(yè)余時(shí)間都花在了怎么用這些電腦更好地編程。

20歲時(shí)，哈薩比斯獲得劍橋大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)位，之后成立視頻游戲公司Elixir。他評(píng)價(jià)，成功的游戲都會(huì)從一個(gè)側(cè)面反映生活，從中學(xué)到很多東西，“生活不允許我們一直追求安穩(wěn)，它不斷激發(fā)我們產(chǎn)生新的想法，改進(jìn)策略，開發(fā)自己的大腦，而游戲像是大腦體操”。

此后，哈薩比斯又選擇回歸學(xué)術(shù)，在倫敦大學(xué)學(xué)院攻讀神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位，完成海馬體和情景記憶學(xué)術(shù)研究，并在2011年與人工智能專家同事Shane Legg、連續(xù)創(chuàng)業(yè)者M(jìn)ustafa Suleyman一起創(chuàng)立DeepMind團(tuán)隊(duì)。

作為“異于常人”的天才，哈薩比斯有著自己獨(dú)特的“生物鐘”：上午10點(diǎn)開始工作，花一整天在DeepMind辦公室，回去和家人一起吃晚飯，然后在晚上10點(diǎn)開始第二天的工作，直到早上4點(diǎn)才去睡覺(jué)。通常，他會(huì)在夜里的幾個(gè)小時(shí)進(jìn)行研究，讀最新的學(xué)術(shù)論文，以及創(chuàng)造性地思考。

2014年，谷歌以6億美元的價(jià)格收購(gòu)DeepMind，這是當(dāng)時(shí)谷歌在歐洲進(jìn)行的最大手筆收購(gòu)案，而那時(shí)的DeepMind還沒(méi)公開發(fā)布過(guò)任何產(chǎn)品，只有20個(gè)技術(shù)人員。

有了谷歌的“加持”，DeepMind加速了對(duì)AlphaGo的研發(fā)。直到2016年3月，AlphaGo以4∶1的成績(jī)戰(zhàn)勝了曾經(jīng)排名世界第一的圍棋選手李世石，被視作人工智能發(fā)展史上的歷史性突破。

在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，DeepMind也證明了它的價(jià)值：2015年2月，DeepMind在科學(xué)雜志《自然》上發(fā)表論文，介紹了能夠通過(guò)學(xué)習(xí)成為雅達(dá)利（現(xiàn)代游戲機(jī)始祖）游戲高手的人工主體。2016年1月，DeepMind再次發(fā)表論文，稱他們的新算法AlphaGo在圍棋上取得巨大突破。哈薩比斯在管理DeepMind之余，還同時(shí)在世界頂級(jí)科學(xué)大會(huì)上發(fā)表了4篇論文。

而這些豐富的經(jīng)歷，或許與哈薩比斯的家庭教育不無(wú)關(guān)系?！拔业谋尘昂芏嘣！惫_比斯在接受第一財(cái)經(jīng)獨(dú)家采訪時(shí)說(shuō)，他的父親有著希臘和塞浦路斯血統(tǒng)，年輕時(shí)是一位創(chuàng)作歌手，而母親則是新加坡籍華人，他們都喜歡按自己的喜好做事，這對(duì)他的影響是—“不要循規(guī)蹈矩，走自己的路，并且一直走下去，那才是生活的正確方式”。

給聰明人一個(gè)機(jī)會(huì)

在一次TED大會(huì)上，時(shí)任谷歌CEO的Larry Page談起哈薩比斯時(shí)滔滔不絕，并且把DeepMind稱為“很長(zhǎng)一段時(shí)間以來(lái)，我見(jiàn)到過(guò)的最令人興奮的東西之一”。

而哈薩比斯所帶領(lǐng)的DeepMind在人工智能領(lǐng)域取得的成功，顯然已經(jīng)說(shuō)服了谷歌—是時(shí)候把研究人工智能當(dāng)作公司的首要目標(biāo)了。

“我們很高興能證明，最前沿的科技并不僅僅存在于硅谷中。我為自己是一個(gè)英國(guó)人，并且扛起英國(guó)的創(chuàng)新旗幟而感到自豪。”哈薩比斯對(duì)第一財(cái)經(jīng)說(shuō)。

在他眼里，英國(guó)一直以來(lái)都有研究電腦科技和人工智能的創(chuàng)新傳統(tǒng)，例如阿蘭·圖靈和“互聯(lián)網(wǎng)之父”Tim BernersˉLee。只不過(guò)，也許大家不那么擅長(zhǎng)把科技轉(zhuǎn)化為商業(yè)上的成功。

“很多地方都能做前沿研究，就像倫敦和中國(guó)，為什么不呢？只要你有足夠多的聰明人，并且給他們一個(gè)機(jī)會(huì)?！惫_比斯說(shuō)。

站在哈薩比斯和DeepMind身后的，就是一群來(lái)自超過(guò)60個(gè)國(guó)家最聰明的人才，他們不斷地解決人工智能領(lǐng)域最有趣的挑戰(zhàn)。目前DeepMind在倫敦有400～500名員工。其中超過(guò)200名是頂尖博士和科學(xué)家。

如何吸引這些頂尖人才從世界各地來(lái)到DeepMind？哈薩比斯笑著說(shuō)：“最頂尖的人總是想和世界上其他頂尖的人一起工作?！碧貏e是當(dāng)你開始做出AlphaGo這樣的產(chǎn)品，或是在《自然》雜志上發(fā)表研究成果，就是向世界上最好的人才打出了廣告，“如果他們想做出像AlphaGo這樣偉大的產(chǎn)品，那么DeepMind就是一個(gè)工作的好地方”。這是第一個(gè)原因。

第二個(gè)原因是，這些頂尖人才往往想要研究最有趣的問(wèn)題，接受最有趣、最智慧的挑戰(zhàn)。哈薩比斯認(rèn)為，解決人工智能問(wèn)題就是其中最有趣的事情之一，因?yàn)閷?duì)那些聰明絕頂?shù)娜藖?lái)說(shuō)，研究中遇到的挑戰(zhàn)也是非常有趣的。

第三個(gè)原因，則歸功于DeepMind創(chuàng)造出的獨(dú)特的研究文化，這是一種學(xué)術(shù)院實(shí)驗(yàn)室和初創(chuàng)公司模式的混合體，DeepMind嘗試著吸取兩邊的精華，并把它們結(jié)合起來(lái)。

哈薩比斯說(shuō)，這種混合文化涉及DeepMind所做的每一件事，包括面試流程、管理流程、項(xiàng)目管理……所有這些都是為了促進(jìn)研究盡可能快地取得成果而特別設(shè)計(jì)的。例如，在學(xué)術(shù)院實(shí)驗(yàn)室做研究，往往不太可能擁有在初創(chuàng)公司工作的能量和快節(jié)奏；而初創(chuàng)公司常常遇到的問(wèn)題是目標(biāo)不夠遠(yuǎn)大，也沒(méi)有足夠的雄心來(lái)完成想做的研究，DeepMind要做的就是把這兩方面融合在一起。

而這種人才國(guó)際化的好處是：不同文化背景的人才聚集在一起，不同的思維方式也隨之而來(lái)。“我認(rèn)為這對(duì)科研項(xiàng)目有很大的幫助，因?yàn)椴杉{盡可能多維度的觀點(diǎn)有助于你找到客觀的前進(jìn)方向?！?/p>

可以說(shuō)，DeepMind充斥著博士和拿著頂尖學(xué)府的頂尖文憑的人才。不過(guò)，如果大學(xué)輟學(xué)的史蒂夫·喬布斯生活在人工智能時(shí)代，他會(huì)成功嗎？面對(duì)這個(gè)問(wèn)題，哈薩比斯的回答是：很有可能。

“你說(shuō)得對(duì)，我們這里大多數(shù)人都有著頂尖文憑，但是他們中也有一些人并沒(méi)有，他們是自學(xué)成才的，尤其是在工程領(lǐng)域，他們也做出了杰出的貢獻(xiàn)?！惫_比斯認(rèn)為因人而異，“一個(gè)像史蒂夫·喬布斯這樣非凡的人無(wú)論嘗試做什么都能成功”。

圍棋界的“哈勃天文望遠(yuǎn)鏡”

圍棋起源于中國(guó)，已經(jīng)流傳了近3000年。2016年春天，AlphaGo與世界圍棋選手李世石的一場(chǎng)世紀(jì)人機(jī)大戰(zhàn)，標(biāo)志著人工智能取得了歷史性的突破，更引發(fā)了一波人工智能創(chuàng)業(yè)熱。

一年之后，高智能的機(jī)器來(lái)到中國(guó)，打敗了中國(guó)的頂尖選手。

人機(jī)大戰(zhàn)最后一役，柯潔局中落淚，賽后哽咽說(shuō)，AlphaGo太完美，完美到?jīng)]有希望。

在講解棋局時(shí)，“棋圣”聶衛(wèi)平對(duì)AlphaGo的稱呼從阿爾法狗到阿爾法圍棋，最后再到“阿老師”。

在圍棋業(yè)余一段左右水平的哈薩比斯看來(lái)，“這就像人們利用哈勃望遠(yuǎn)鏡發(fā)現(xiàn)新的宇宙空間一樣。AlphaGo就是圍棋界的‘哈勃天文望遠(yuǎn)鏡”。

圍棋看似規(guī)則簡(jiǎn)單，實(shí)則復(fù)雜性難以想象。它一共有10的170次方種可能性，這個(gè)數(shù)字比整個(gè)宇宙中的原子數(shù)10的80次方都多，沒(méi)有辦法窮舉出圍棋所有可能的結(jié)果。

更困難的是，圍棋不像象棋等游戲靠計(jì)算，它是靠直覺(jué)?！皣逯袥](méi)有等級(jí)概念，所有棋子都一樣，圍棋是筑防游戲，因此需要盤算未來(lái)。你在下棋的過(guò)程中，是棋盤在心中，必須要預(yù)測(cè)未來(lái)。小小一個(gè)棋子可撼動(dòng)全局，牽一發(fā)動(dòng)全身。圍棋‘妙手如受天啟?！惫_比斯解釋道。

人機(jī)大戰(zhàn)已經(jīng)落幕，但人類圍繞人工智能的探索才剛剛起步。

AlphaGo已經(jīng)展示出了創(chuàng)造力，在某一個(gè)領(lǐng)域它甚至已經(jīng)可以模仿人類直覺(jué)了。在不遠(yuǎn)的將來(lái)，它是否會(huì)擁有獨(dú)立學(xué)習(xí)機(jī)制并產(chǎn)生獨(dú)立的動(dòng)機(jī)？甚至進(jìn)化出情緒識(shí)別能力，通過(guò)判斷柯潔的表情來(lái)故意輸給柯潔？

哈薩比斯大笑著說(shuō)：“也許我們確實(shí)應(yīng)該裝上一套判斷系統(tǒng)?！笔聦?shí)上，在訓(xùn)練AlphaGo的過(guò)程中，其接觸到職業(yè)棋手的機(jī)會(huì)非常少，大多數(shù)情況下都是自我學(xué)習(xí)。

他表示，目前AlphaGo不能自己設(shè)定自己的目標(biāo)，而是需要開發(fā)人員在設(shè)計(jì)系統(tǒng)的時(shí)候給它定個(gè)目標(biāo)。這就像AlphaGo的目標(biāo)不是開車或是其他，只知道開發(fā)人員給它定的目標(biāo)，那就是贏得圍棋比賽。

他說(shuō)，在可預(yù)見(jiàn)的將來(lái)，人工智能系統(tǒng)會(huì)被設(shè)計(jì)成實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)者既定目標(biāo)的工具。怎么去實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，也可以讓機(jī)器來(lái)學(xué)習(xí)?！耙话阏f(shuō)來(lái)，我認(rèn)為這些系統(tǒng)都會(huì)竭盡所能去實(shí)現(xiàn)我們?cè)O(shè)定的目標(biāo)?！?/p>

AlphaGo的“星辰大?！?/p>

2016年3月，谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝人類棋手時(shí)，搜狗CEO王小川給公司放了一天假，慶祝人工智能的歷史性突破。

3個(gè)月后，王小川曾去英國(guó)倫敦拜訪DeepMind，問(wèn)當(dāng)時(shí)機(jī)器輸?shù)舻谒木制鍟r(shí)究竟發(fā)生了什么?！安皇浅绦蛴蠦UG，就是深度學(xué)習(xí)本身有瓶頸。”但對(duì)方用了3個(gè)月去復(fù)盤仍沒(méi)有給出解決的答案。這給王小川留下一個(gè)深刻的印象，人工智能深度學(xué)習(xí)還是存在瓶頸的。

AlphaGo距離強(qiáng)人工智能，甚至超人工智能還有多遠(yuǎn)？

哈薩比斯說(shuō)，像在科幻片里的一些超級(jí)人工智能，我們離那個(gè)目標(biāo)還很遙遠(yuǎn)，至少還有幾十年的路要走，“因?yàn)橛嘘P(guān)于人工智能方面的一些關(guān)鍵的問(wèn)題，我們還沒(méi)有攻克下來(lái)”。

他坦言，圍繞AlphaGo，背后的技術(shù)包括圖像處理、大數(shù)據(jù)分析等，目前在其他領(lǐng)域的使用還處于早期探索階段，只在AlphaGo研究的中間環(huán)節(jié)某些領(lǐng)域應(yīng)用，但是在未來(lái)肯定會(huì)在多個(gè)領(lǐng)域推廣相關(guān)的技術(shù)。

在AlphaGo剛剛獲封圍棋職業(yè)九段后，哈薩比斯宣布它將退出競(jìng)技比賽的舞臺(tái)，AlphaGo的研發(fā)團(tuán)隊(duì)將把精力投入其他重大挑戰(zhàn)中，研發(fā)出高級(jí)通用算法，為科學(xué)家們解決最復(fù)雜的問(wèn)題提供幫助，包括找到新的疾病治療方法、顯著降低能源消耗、發(fā)明革命性的新材料等。

“如果人工智能能夠在上述領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)和策略，那在這些領(lǐng)域的突破將十分可觀。我們已經(jīng)迫不及待地想看到這一切的發(fā)生。”包括哈薩比斯在內(nèi)的DeepMind高管在博客中說(shuō)。

2016年夏天，谷歌已經(jīng)把DeepMind人工智能接入谷歌數(shù)據(jù)中心，來(lái)幫助這家巨無(wú)霸公司節(jié)省能源開支。據(jù)說(shuō)，節(jié)省下來(lái)的開支作為它2014年收購(gòu)DeepMind的部分支付款項(xiàng)。

此外，哈薩比斯舉例，通過(guò)與人類專家的合作，可以找到各種各樣的創(chuàng)新方式，包括把AlphaGo的其中一種變體應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)，目前其正在著力于解決蛋白質(zhì)折疊的問(wèn)題，用來(lái)治療阿爾茲海默癥。

“人機(jī)合作可以達(dá)到1+1大于2的效果，人類的智慧將被人工智能放大。人工智能和AlphaGo都是工具，就像哈勃望遠(yuǎn)鏡一樣，可以推進(jìn)人類文明的進(jìn)步。”哈薩比斯說(shuō)。

而人工智能和所有強(qiáng)大的新技術(shù)一樣，都是在倫理和責(zé)任的約束中造福人類。哈薩比斯認(rèn)為，“人工智能應(yīng)該是應(yīng)用于科學(xué)、制藥等領(lǐng)域，而不是應(yīng)用于研發(fā)武器、戰(zhàn)爭(zhēng)上?！?/p>

不過(guò)，當(dāng)人工智能的大潮涌來(lái)，不難看到數(shù)據(jù)、人才、資本以及電腦計(jì)算力有著向越來(lái)越少數(shù)的公司集中的趨勢(shì)。人工智能行業(yè)是否會(huì)被壟斷？而那些人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者成長(zhǎng)的空間在哪里？

哈薩比斯說(shuō)，這正是DeepMind公開研究成果的原因。這一領(lǐng)域的發(fā)展方向，一定是在一個(gè)更廣闊的范圍內(nèi)為全人類共享利益，“而不是僅僅局限于少數(shù)幾家巨頭公司”。

（本文轉(zhuǎn)自《第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào)》）