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

得米斯·哈薩比斯(DemisHassabis)就是那個站在AlphaGo背后的“超級英雄”。

今年5月，這個擁有1/4中國血統(tǒng)的AI明星第一次來到中國，在烏鎮(zhèn)發(fā)布會場間走來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，他還做了一場關(guān)于“AlphaGo究竟是什么”的演講。

當(dāng)他走進記者臨時布置的采訪間時，很隨和地就和記者CEO周健工搭上了話，聊起了圍棋和阿爾法狗，以及外界看起來頗為神秘的DeepMind公司。

40歲的他，有些謝頂，像極了中國普通高校里的老師。但當(dāng)他說起自己的使命是“讓人工智能成為探索宇宙的‘終極工具’”時，沒有人會懷疑他的認真。

他被互聯(lián)網(wǎng)發(fā)明者TimBernersLee稱為“地球上最聰明的人類之一”，還被英國媒體譽為人工智能時代的“超級英雄”。

他創(chuàng)辦的DeepMind在2014年被谷歌以6億美元收購，并在此后影響了谷歌未來十年的發(fā)展方向，促使谷歌的戰(zhàn)略從移動先行轉(zhuǎn)向AI先行。

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

從神童到AlphaGo

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

半個小時后，站在臺上的哈薩比斯和柯潔握手、相擁，現(xiàn)場的掌聲久久沒有停息。

“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歲開始下國際象棋，13歲時就獲得了國際象棋大師稱號，至今仍然保持著5次獲得“智力奧運會”精英賽冠軍的世界紀錄。

11歲去列支敦士登參加一場一場國際巡回賽，令少年哈薩比斯印象深刻。

當(dāng)時的他和一個丹麥冠軍棋手對局，下到10個小時的時候，哈薩比斯剩下王和后，對方剩王、車和象，并占有優(yōu)勢。這場比賽本可以平局結(jié)束，但哈薩比斯太累了，選擇了認輸。

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

當(dāng)時，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的職業(yè)。不過，哈薩比斯并沒有從此走上職業(yè)棋手的道路，而是對計算機產(chǎn)生濃厚的興趣。

在學(xué)校里，幾個朋友和哈薩比斯組成了黑客俱樂部，一起寫代碼，做影像演示，復(fù)制曾看過的電影或玩過的游戲，所有的業(yè)余時間都花在了怎么用這些電腦更好地編程。

20歲時，哈薩比斯獲得劍橋大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)位，之后成立視頻游戲公司Elixir。他評價，成功的游戲都會從一個側(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)，需要不斷激發(fā)我們產(chǎn)生新的想法，改進策略，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ShaneLegg、連續(xù)創(chuàng)業(yè)者MustafaSuleyman一起創(chuàng)立DeepMind團隊。

作為“異于常人”的天才，哈薩比斯有著自己獨特的“生物鐘”：上午10點開始工作，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點開始第二天的工作，直到早上4點才去睡覺。通常，他會在夜里的幾個小時進行研究，讀最新的學(xué)術(shù)論文，以及創(chuàng)造性地思考。

2014年，谷歌以6億美元的價格收購DeepMind，這是當(dāng)時谷歌在歐洲進行的最大手筆收購案，而那時的DeepMind還沒公開發(fā)布過任何產(chǎn)品，只有20個技術(shù)人員。

有了谷歌的“加持”，DeepMind加速了對AlphaGo的研發(fā)。直到去年3月，AlphaGo以4∶1的成績戰(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，介紹了能夠通過學(xué)習(xí)成為雅達利(現(xiàn)代游戲機始祖)游戲高手的人工主體。去年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，還同時在世界頂級科學(xué)大會上發(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關(guān)系。“我的背景很多元化。”哈薩比斯在接受記者獨家采訪時說，他的父親有著希臘和塞浦路斯血統(tǒng)，年輕時是一位創(chuàng)作歌手，而母親則出生自新加坡籍華人，他們都喜歡按自己的喜好做事，這對他的影響是——“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。”

給聰明人一個機會

在一次TED大會上，時任谷歌CEO的LarryPage談起哈薩比斯時滔滔不絕，并且把DeepMind稱為“很長一段時間以來，我見到過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)說服了谷歌，是時候把研究人工智能當(dāng)作公司的首要目標了。

“我們很高興能證明，最前沿的科技并不僅僅存在于硅谷中。我為自己是一個英國人，并且扛起英國的創(chuàng)新旗幟而感到自豪。”哈薩比斯對記者說。

在他眼里，英國一直以來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”蒂姆·伯納斯·李。只不過，也許大家不那么擅長把科技轉(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，為什么不呢?只要你有足夠多的聰明人，并且給他們一個機會。”哈薩比斯說。

站在哈薩比斯和DeepMind身后的，就是一群來自超過60個國家最聰明的人才，不斷地解決人工智能領(lǐng)域最有趣的挑戰(zhàn)。

他告訴記者記者，目前DeepMind倫敦有400到500名員工。其中有超過200名頂尖博士和科學(xué)家。

如何吸引這些頂尖人才從世界各地來到DeepMind，哈薩比斯笑著說：“最頂尖的人總是想和世界上其他頂尖的人一起工作。”特別是當(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就是一個工作的好地方。”

另一方面，這些頂尖人才往往想要研究最有趣的問題，接受最有趣、最智慧的挑戰(zhàn)。哈薩比斯認為，解決人工智能問題就是你能干的最有趣的事兒之一，所以對那些聰明絕頂?shù)娜藖碚f，研究中遇到的挑戰(zhàn)也是非常有趣的。

第三個原因，則歸功于DeepMind創(chuàng)造出的獨特的研究文化，這是一種學(xué)術(shù)院實驗室和初創(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。

哈薩比斯說，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、項目管理……所有這些都是為了促進研究盡可能快地取得成果而特別設(shè)計的。例如，在學(xué)術(shù)院實驗室做研究，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)公司常常遇到的問題是目標不夠遠大，也沒有足夠的雄心來完成想做的研究，DeepMind要做的就是把這兩方面融合在一起。

而這種人才國際化的好處是：不同文化背景的人才、不同的思維方式也隨之而來。“我認為這對科研項目有很大的幫助，因為采納盡可能多維度的觀點有助于你找到客觀的前進方向。”

可以說，DeepMind充斥著博士和拿著頂尖學(xué)府的頂尖文憑的人才。不過，如果大學(xué)輟學(xué)的史蒂夫·喬布斯生活在人工智能時代，他會成功嗎?

面對這個問題，哈薩比斯的回答是：很有可能。

“你說得對，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。”哈薩比斯認為因人而異，“一個像史蒂夫·喬布斯這樣非凡的人無論嘗試做什么都能成功。”

圍棋界的“哈勃天文望遠鏡”

圍棋起源于中國,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世紀人機大戰(zhàn)，標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，高智能的機器來到中國，打敗了中國的頂尖選手。

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

在講解棋局時，“棋圣”聶衛(wèi)平對于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，“這就像人們利用哈勃望遠鏡發(fā)現(xiàn)新的宇宙空間一樣。AlphaGo就是圍棋界的‘哈勃天文望遠鏡’。”

圍棋看似規(guī)則簡單，復(fù)雜性卻是難以想象的。它一共有10的170次方種可能性，這個數(shù)字比整個宇宙中的原子數(shù)10的80次方都多，沒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算，而是要靠直覺。“圍棋中沒有等級概念，所有棋子都一樣，圍棋是筑防游戲，因此需要盤算未來。你在下棋的過程中，是棋盤在心中，必須要預(yù)測未來。小小一個棋子可撼動全局，牽一發(fā)動全身。圍棋‘妙手’如受天啟。”哈薩比斯解釋道。

人機大戰(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，在某一個領(lǐng)域它甚至已經(jīng)可以模仿人類直覺了。在不遠的將來，它是否會擁有獨立學(xué)習(xí)機制并產(chǎn)生獨立的動機?甚至進化出情緒識別能力，通過判斷柯潔的表情來故意輸給柯潔?

哈薩比斯大笑著說：“也許我們確實應(yīng)該裝上一套判斷系統(tǒng)。”但事實上，在訓(xùn)練AlphaGo的過程中，接觸到職業(yè)棋手的機會非常少，大多數(shù)情況下都是自我學(xué)習(xí)。

他告訴記者記者，目前AlphaGo不能自己設(shè)定自己的目標，而是需要開發(fā)人員在設(shè)計系統(tǒng)的時候給它定個目標。這就像AlphaGo的目標不是開車或是其他，只知道開發(fā)人員給它定的目標，那就是贏得圍棋比賽。

他說，在可預(yù)見的將來，人工智能系統(tǒng)會被設(shè)計成實現(xiàn)設(shè)計者既定目標的工具。怎么去實現(xiàn)目標，也可以讓機器來學(xué)習(xí)。“一般說來，我認為這些系統(tǒng)都會竭盡所能去實現(xiàn)我們設(shè)定的目標。”

AlphaGo的“星辰大海”

去年3月谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝人類棋手時，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個月后，王小川曾去英國倫敦拜訪DeepMind，問當(dāng)時機器輸?shù)舻谒木制鍟r究竟發(fā)生了什么?“不是程序有BUG，就是深度學(xué)習(xí)本身有瓶頸。”但對方用了3個月去復(fù)盤仍沒有給出解決的答案。這給王小川留下一個深刻的印象，深度學(xué)習(xí)還是存在瓶頸的。

AlphaGo距離強人工智能，甚至超人工智能還有多遠?

哈薩比斯對記者說，這像在科幻片里的一些超級人工智能，我們離那個目標還很遙遠，至少還有幾十年的路要走，“因為有關(guān)于人工智能方面的一些關(guān)鍵的問題，我們還沒有攻克下來。”

他對記者坦言，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)域的使用還在早期探索階段，只在AlphaGo研究的中間環(huán)節(jié)某些領(lǐng)域應(yīng)用，但是在未來肯定會在多個領(lǐng)域推廣相關(guān)的技術(shù)。

在AlphaGo剛剛獲封中國圍棋九段后，哈薩比斯宣布它將退出競技比賽的舞臺，AlphaGo的研發(fā)團隊將把精力投入到其他重大挑戰(zhàn)中，研發(fā)出高級通用算法，為科學(xué)家們解決最復(fù)雜的問題提供幫助，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。

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

此外，哈薩比斯舉例，通過與人類專家的合作，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)，正在著力解決蛋白質(zhì)折疊的問題，用來治療阿爾茲海默癥。”

“人機合作可以達到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，就像哈勃望遠鏡一樣，可以推進人類文明的進步。”

而人工智能和所有強大的新技術(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)爭上。”

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

哈薩比斯說，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。”