DeepMind創(chuàng )始人：阿爾法GO的勝利只是小目標

　　近日，Nature雜志在官網(wǎng)評選出了2016年度十大影響力人物，其中一位就是Demis Hassabis，即站在人工智能機器人AlphaGo背后，谷歌DeepMind公司的聯(lián)合創(chuàng )始人。

　　即使對于4歲就開(kāi)始學(xué)國際象棋的少年天才棋手Demis Hassabis來(lái)說(shuō)，今年三月份AlphaGo和李世石的那場(chǎng)人機大戰也是他經(jīng)歷過(guò)的最嚴酷的比賽之一，不過(guò)與之前略有不同的是：他并非實(shí)際上場(chǎng)的參賽選手，而是一位選手的締造者。

　　當然，結果是值得慶祝的：AlphaGo以4比1的成績(jì)戰勝了圍棋世界冠軍李世石。這次勝利不僅是人工智能領(lǐng)域里一次里程碑式的勝利，也為Hassabis本人的棋手“職業(yè)生涯”增添了又一個(gè)冠軍頭銜。

　　在賽后的采訪(fǎng)中Hassabis表現得既興奮又平靜，他說(shuō)：“這感覺(jué)就好像是我們的第一部月球探測器成功發(fā)射升空了!”

　　不過(guò)對于Hassabis來(lái)說(shuō)，在圍棋界的勝利還遠遠不夠。他更想要向世界展示的是：機器學(xué)習技術(shù)在人類(lèi)的生產(chǎn)和生活中擁有更強大的潛力，可以幫助人類(lèi)解決更多棘手的全球性問(wèn)題。

　　實(shí)際上這一想法在Hassabis少年時(shí)期已經(jīng)開(kāi)始逐漸成型。

　　從少年棋手到人工智能

　　Hassabis從4歲就開(kāi)始學(xué)下國際象棋，并很快成為了當地小有名氣的天才棋手。從那時(shí)起，Hassabis就已經(jīng)開(kāi)始思考人腦究竟是如何完成復雜任務(wù)的。

　　提前兩年讀完高中后，Hassabis來(lái)到英國著(zhù)名游戲設計師Peter Molyneux手下任職。17歲時(shí)，Hassabis負責了經(jīng)典模擬游戲《主題公園》的開(kāi)發(fā)，這款游戲一經(jīng)發(fā)布就大受歡迎，除了取得數百萬(wàn)套銷(xiāo)量的好成績(jì)之外，這款游戲還贏(yíng)得了當年的金控制桿獎(Golden Joystick Awards)。受到這款游戲的影響，以全校第一的成績(jì)從劍橋大學(xué)計算機學(xué)院畢業(yè)后，Hassabis開(kāi)始自己創(chuàng )業(yè)做游戲開(kāi)發(fā)，并且取得了成功。

　　但單純的編程、開(kāi)發(fā)游戲，似乎并不是Hassabis真正想做的。于是30歲的Hassabis又回到倫敦大學(xué)，開(kāi)始攻讀認知神經(jīng)學(xué)的博士學(xué)位，真正研究人腦解決問(wèn)題的工作機制。2010年，成功拿到博士學(xué)位后的Hassabis和友人一起創(chuàng )辦了DeepMind公司，開(kāi)始從事人工智能相關(guān)算法的研究，并于2014年被谷歌以6.5億美金的價(jià)格收購。

　　在收購之前，DeepMind的主要工作就是利用深度學(xué)習算法控制電子游戲的操作。最著(zhù)名的是2013年12月，DeepMind開(kāi)發(fā)的一款名為Deep Q-Network (DQN)的人工智能程序首度以“超人”難度通關(guān)了一款Atari公司開(kāi)發(fā)的像素點(diǎn)游戲。

　　將AI技術(shù)應用于實(shí)際問(wèn)題

　　在DeepMind內部，Hassabis在認知神經(jīng)學(xué)課堂上學(xué)到的知識經(jīng)常能夠成為團隊的靈感來(lái)源。被谷歌收購之后，DeepMind團隊進(jìn)行了一系列抓人眼球的嘗試，例如利用人工智能解讀人類(lèi)的演講，利用機器學(xué)習處理倫敦地鐵的高峰期運營(yíng)等。Hassabis表示，雖然團隊內部實(shí)現的那些算法看起來(lái)很復雜，但其實(shí)內部的每一處小細節都是建立在前人已經(jīng)發(fā)表的研究成果的基礎之上的。

　　那時(shí)，DeepMind的人工智能技術(shù)已經(jīng)實(shí)現了計算機圖像識別，正在訓練機器利用這些視覺(jué)信息進(jìn)行后續行為的規劃和判斷。而且更關(guān)鍵的是，DeepMind研發(fā)的機器學(xué)習算法已經(jīng)被應用于谷歌數據中心的節電項目，這意味著(zhù)人工智能已經(jīng)開(kāi)始處理生活中的實(shí)際問(wèn)題，Hassabis的理想在一定程度上得到了實(shí)現。

　　實(shí)際上除了節電之外，DeepMind在人工智能方面的研究已經(jīng)在諸多領(lǐng)域得到了實(shí)際應用。包括與牛津大學(xué)共同研發(fā)的結合深度學(xué)習技術(shù)的唇讀程序LipNet;與英國國家醫療服務(wù)體系NHS合作，推出一款名為 “Streams” 的綜合性醫療輔助 App(Streams可以分析病人的所有醫療數據，并對病情加以分析，將結果推送到醫生手中);與Moorfields眼科醫院合作，利用深度學(xué)習技術(shù)輔助診斷眼科疾病等。

　　由于對研發(fā)成果的保密和醫療大數據的使用，DeepMind一度遭到了許多非議。一部分人認為學(xué)術(shù)研究成果應該公開(kāi)，另一部分人則認為使用醫院的醫療大數據侵犯了他們的隱私。但是在更多的科學(xué)家眼里，DeepMind還是一家頗具吸引力的公司，他們紛紛表示非常愿意加入DeepMind從事人工智能方面的研究。

　　現在，除了做人工智能算法的研究之外，Hassabis還必須抽出一定的時(shí)間來(lái)維持公司的運行，不過(guò)他并不介意這些瑣事占用了他寶貴的科研時(shí)間。Hassabis說(shuō)：“我堅信DeepMind正在從事的研究對人類(lèi)的未來(lái)至關(guān)重要，而且這值得我們做出一些犧牲?！?/p>