谷歌與DeepMind：史上最強AI拉鋸戰

　　2010年奇點(diǎn)峰會(huì )，DeepMind創(chuàng )始人Demis Hassabis在會(huì )上發(fā)表了關(guān)于A(yíng)GI的演講，演講題目是：建立AGI的系統神經(jīng)學(xué)方法。

　　AGI指通用人工智能，它是一種假設的計算機程序，可以和人類(lèi)一樣執行智能任務(wù)，甚至有希望超越人類(lèi)。AGI將能夠完成離散的任務(wù)，比如識別照片或翻譯。此外，它將會(huì )加減運算、下棋、說(shuō)法語(yǔ)，還能理解物理論文、撰寫(xiě)小說(shuō)、設計投資策略、與陌生人談話(huà)。它將能夠監測核反應、管理電網(wǎng)和交通流量，它可以輕易地做任何事情。相比之下，目前最先進(jìn)的AI在A(yíng)GI面前看起來(lái)就簡(jiǎn)單得像個(gè)便攜式計算器。

　　上述任務(wù)目前只能由人類(lèi)完成。但是人類(lèi)智力受到腦容量所限，更受人類(lèi)渺小脆弱的身體限制。既然AGI在計算機上運行，它就不會(huì )受到這些機體條件限制，其智能水平只受處理器數量的影響。AGI可能會(huì )先從監測核反應開(kāi)始。但很快，它在一秒內消化的物理論文數量比一個(gè)人在千年內消化的還要多，并可以據此發(fā)現新能源。人類(lèi)智慧，再加上計算機的速度和可擴展性，將解決目前看來(lái)無(wú)解的問(wèn)題。Hassabis預計AGI將掌握各種學(xué)科，包括癌癥研究、氣候變化、能源、基因組學(xué)、宏觀(guān)經(jīng)濟、金融系統等等。

　　AGI將高速地處理信息且高度智能，不斷自我改進(jìn)的系統將急劇提升機器智能程度。但是AGI的未來(lái)難以預測，沒(méi)人知道這一切是好是壞。

　　Hassabis解釋說(shuō)，到目前為止，科學(xué)家們一直從兩個(gè)途徑發(fā)展AGI。第一個(gè)途徑是符號AI。研究人員試圖描述編寫(xiě)一套完整的規則，使之能像人類(lèi)一樣思考。這種方法在上世紀八九十年代很流行，但沒(méi)有達到預期的結果。Hassabis認為，人類(lèi)大腦神經(jīng)結構太過(guò)微妙，編程模仿是做不到的。第二個(gè)途徑是以數字形式復制大腦的生物網(wǎng)絡(luò )。這聽(tīng)起來(lái)似乎可行，畢竟大腦是人類(lèi)智力的中心。但操作起來(lái)并不現實(shí)，因為這么做就好比繪制宇宙中每一顆恒星的地圖。最根本的問(wèn)題在于，這種途徑是在錯位研究大腦功能。打個(gè)比方，這就像試圖通過(guò)打開(kāi)計算機并檢查晶體管的交互來(lái)理解Microsoft Excel是如何工作的。

　　Hassabis提出了中間立場(chǎng)：AGI應該從大腦處理信息的廣泛方法中汲取靈感，而不是在特定情況下應用生物系統或特定規則。換句話(huà)說(shuō)，它應該專(zhuān)注于理解大腦的軟件運作，而不是大腦的硬件構成。功能性磁共振成像等新技術(shù)使人們能夠在大腦活動(dòng)的同時(shí)觀(guān)察大腦內部，因此理解“大腦的軟件運作”漸漸成為可能。最新研究表明，大腦通過(guò)在睡眠中重演經(jīng)驗來(lái)學(xué)習，從而得出一般原則。AI研究者應該模仿這種系統。

　　當年Hassabis參加奇點(diǎn)峰會(huì )最重要的目的是募資，DeepMind最終獲得200萬(wàn)英鎊投資，其中著(zhù)名風(fēng)險投資人彼得·泰爾投資了140萬(wàn)英鎊。谷歌在2014年1月以6億美元收購該公司時(shí)，Thiel和其他早期投資者的投資回報率高達5000%。

　　對許多創(chuàng )始人來(lái)說(shuō)，這已經(jīng)算是一個(gè)完美的結局。但對Hassabis來(lái)說(shuō)，被谷歌收購只是他追求AGI過(guò)程的一個(gè)步驟而已。 2013年，他花費大量時(shí)間進(jìn)行協(xié)議條款談判，目的在于保持DeepMind的獨立性。它可以獲得被谷歌收購的好處，比如獲得現金流和計算能力，但是創(chuàng )始人仍然保有對公司的控制權。

　　Hassabis認為DeepMind具備多種優(yōu)勢：擁有創(chuàng )企的動(dòng)力、頂尖大學(xué)的優(yōu)異人才、大公司的財力支持?？芍^萬(wàn)事俱備，因此AGI的時(shí)代會(huì )加速到來(lái)，從而為人類(lèi)造福。

　　天才游戲少年

　　Demis Hassabis 1976年出生于倫敦，他4歲開(kāi)始下國際象棋，13歲時(shí)成為了世界上同年齡段中位列第二的棋手。8歲在老式電腦上自學(xué)編程。1992年提前兩年完成高中課程。他在Bullfrog Productions找到一份電子游戲編程的工作，編寫(xiě)的虛擬游戲Theme Park大賣(mài)1500萬(wàn)張拷貝。

　　十幾歲的時(shí)候，Hassabis同時(shí)參加國際象棋、拼字游戲、撲克和西洋雙陸棋的比賽。1995年，在劍橋大學(xué)學(xué)習計算機科學(xué)時(shí)，又參加了學(xué)生圍棋錦標賽且成績(jì)出色。下棋激發(fā)了Hassabis對人工智能的興趣。當他下棋時(shí)也在思考，計算機是否也可以像人類(lèi)一樣通過(guò)經(jīng)驗積累不斷學(xué)習。游戲提供了脫離現實(shí)的完美學(xué)習環(huán)境。游戲世界純粹又包容，玩游戲不會(huì )受到干擾而且可以迅速掌握。