DeepMind創始人Demis Hassabis：AlphaGo的勝利只是小目標 | Nature十大人物

近日，Nature雜誌在官網評選出了2016年度十大影響力人物，其中一位就是Demis Hassabis，即站在人工智慧機器人AlphaGo背後，穀歌DeepMind公司的聯合創始人。

即使對於4歲就開始學國際象棋的少年天才棋手Demis Hassabis來說，今年三月份AlphaGo和李世石的那場人機大戰也是他經歷過的最嚴酷的比賽之一，不過與之前略有不同的是：他並非實際上場的參賽選手，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的成績戰勝了圍棋世界冠軍李世石。這次勝利不僅是人工智慧領域裡一次里程碑式的勝利，也為Hassabis本人的棋手“職業生涯”增添了又一個冠軍頭銜。

在賽後的採訪中Hassabis表現得既興奮又平靜，他說：“這感覺就好像是我們的第一部月球探測器成功發射升空了！”

不過對於Hassabis來說，在圍棋界的勝利還遠遠不夠。他更想要向世界展示的是：機器學習技術在人類的生產和生活中擁有更強大的潛力，可以幫助人類解決更多棘手的全球性問題。

實際上這一想法在Hassabis少年時期已經開始逐漸成型。

從少年棋手到人工智慧

Hassabis從4歲就開始學下國際象棋，並很快成為了當地小有名氣的天才棋手。從那時起，Hassabis就已經開始思考人腦究竟是如何完成複雜任務的。

提前兩年讀完高中後，Hassabis來到英國著名遊戲設計師Peter Molyneux手下任職。17歲時，Hassabis負責了經典類比遊戲《主題公園》的開發，這款遊戲一經發佈就大受歡迎，除了取得數百萬套銷量的好成績之外，這款遊戲還贏得了當年的金控制杆獎（Golden Joystick Awards）。受到這款遊戲的影響，以全校第一的成績從劍橋大學電腦學院畢業後，Hassabis開始自己創業做遊戲開發，並且取得了成功。

但單純的程式設計、開發遊戲，似乎並不是Hassabis真正想做的。於是30歲的Hassabis又回到倫敦大學，開始攻讀認知神經學的博士學位，真正研究人腦解決問題的工作機制。2010年，成功拿到博士學位後的Hassabis和友人一起創辦了DeepMind公司，開始從事人工智慧相關演算法的研究，並於2014年被穀歌以6.5億美金的價格收購。

在收購之前，DeepMind

的主要工作就是利用深度學習演算法控制電子遊戲的操作。最著名的是2013年12月，DeepMind開發的一款名為

Deep Q-Network （DQN）的人工智慧程式首度以“超人”難度通關了一款Atari公司開發的圖元點遊戲。

將AI技術應用於實際問題

在DeepMind內部，Hassabis在認知神經學課堂上學到的知識經常能夠成為團隊的靈感來源。被穀歌收購之後，DeepMind團隊進行了一系列抓人眼球的嘗試，例如利用人工智慧解讀人類的演講，利用機器學習處理倫敦地鐵的高峰期運營等。Hassabis表示，雖然團隊內部實現的那些演算法看起來很複雜，但其實內部的每一處小細節都是建立在前人已經發表的研究成果的基礎之上的。

那時，DeepMind的人工智慧技術已經實現了電腦圖像識別，正在訓練機器利用這些視覺資訊進行後續行為的規劃和判斷。而且更關鍵的是，DeepMind研發的機器學習演算法已經被應用于穀歌資料中心的節電專案，這意味著人工智慧已經開始處理生活中的實際問題，Hassabis的理想在一定程度上得到了實現。

實際上除了節電之外，DeepMind在人工智慧方面的研究已經在諸多領域得到了實際應用。包括與牛津大學共同研發的結合深度學習技術的唇讀程式 LipNet；與英國國家醫療服務體系 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資料，並對病情加以分析，將結果推送到醫生手中）；與Moorfields眼科醫院合作，利用深度學習技術輔助診斷眼科疾病等。

由於對研發成果的保密和醫療大資料的使用，DeepMind一度遭到了許多非議。一部分人認為學術研究成果應該公開，另一部分人則認為使用醫院的醫療大資料侵犯了他們的隱私。但是在更多的科學家眼裡，DeepMind還是一家頗具吸引力的公司，他們紛紛表示非常願意加入DeepMind從事人工智慧方面的研究。

現在，除了做人工智慧演算法的研究之外，Hassabis還必須抽出一定的時間來維持公司的運行，不過他並不介意這些瑣事佔用了他寶貴的科研時間。Hassabis說：“我堅信DeepMind正在從事的研究對人類的未來至關重要，而且這值得我們做出一些犧牲。”

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