德米斯·哈薩比斯

　　3月1日，英國(guó)《衛(wèi)報(bào)》網(wǎng)站近日刊登了一篇題為《這位人工智能天才能防止人工智能技術(shù)失控嗎》《The superhero of artificial intelligence: can this genius keep it in check? 》，作者是Clemency Burton-Hill。
下面是文章的主要內(nèi)容。

　　德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)有著溫和的風(fēng)度和謙遜的面容，但當(dāng)他告訴我說，他正在致力于這樣一個(gè)使命——“解答智能問題，然后用它來解答一切問題”，他顯得很嚴(yán)肅。這話從其他任何人嘴里說出來都是可笑的，但從他嘴里說出來不一樣。哈薩比斯是一位國(guó)際象棋大師，也是一位視頻游戲設(shè)計(jì)師，他創(chuàng)辦的人工智能創(chuàng)業(yè)公司DeepMind在2014年被谷歌(微博)以6.25億美元的價(jià)格收購(gòu)。他出生于一個(gè)移民家庭，擁有劍橋大學(xué)和倫敦大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)學(xué)位。哈薩比斯的同事認(rèn)為他是一名“有遠(yuǎn)見”的管理者，哈薩比斯認(rèn)為自己已經(jīng)找到一種“進(jìn)行高效科學(xué)研究”的方法，并宣稱自己正在領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)“21世紀(jì)的阿波羅計(jì)劃”。哈薩比斯相貌很平常，走在大街上絲毫沒有回頭率，但互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)始人蒂姆·伯納斯-李（Tim Berners-Lee）將他稱為這個(gè)星球上最聰明的人之一。

　　人工智能（AI）已經(jīng)走進(jìn)人們的生活，許多人都在使用蘋果或谷歌的語(yǔ)音助手。不久以后，谷歌的產(chǎn)品必將從哈薩比斯的研究中獲益，產(chǎn)品個(gè)性化、搜索、YouTube、語(yǔ)音和面部識(shí)別領(lǐng)域的改進(jìn)都與“AI”有關(guān)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，哈薩比斯正在研究的技術(shù)不僅僅與情緒機(jī)器人或智能手機(jī)有關(guān)，其受益者不僅僅是谷歌，也不僅僅是Facebook、微軟、蘋果等投入巨資參與人工智能產(chǎn)品研發(fā)競(jìng)賽的大公司。它關(guān)乎我們能夠想象和不能想象的一切。

　　這聽起來很嚇人，確實(shí)如此。大多數(shù)AI系統(tǒng)是“狹隘的”，它們只能完成一種特殊的任務(wù)。所以，IBM的深藍(lán)電腦可以擊敗國(guó)際象棋冠軍卡斯帕羅夫，但在面對(duì)畫圈打叉這種簡(jiǎn)單的游戲時(shí)連一個(gè)三歲小孩都不如。 而哈薩比斯從人類的大腦獲得靈感，并試圖建立第一個(gè)“通用學(xué)習(xí)機(jī)器”，即一套靈活、自適應(yīng)性的算法，它可以像生物系統(tǒng)那樣學(xué)習(xí)，從零開始完成任何任務(wù)，除了原始數(shù)據(jù)之外不需要任何別的幫助。

　　這就是人工通用智能（AGI），其重點(diǎn)是“通用”。在他的未來愿景中，超級(jí)智能機(jī)器將能夠與人類專家協(xié)作解決幾乎所有問題?！鞍┌Y、氣候變化、能源，基因組學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融系統(tǒng)、物理，許多我們想要掌握的學(xué)科越來越復(fù)雜?！彼f，“即使是最聰明的人，窮期一生也難以掌握其中一個(gè)領(lǐng)域。我們?nèi)绾瓮ㄟ^篩選泛濫的數(shù)據(jù)得出合理的觀點(diǎn)？我們可以將AGI看作一個(gè)能夠自動(dòng)將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為可用知識(shí)的過程。我們正在努力研究的是一種可以解決任何問題的超級(jí)解決方案。

　　這種超級(jí)智能機(jī)器的出現(xiàn)也許還需要幾十年之久，但它似乎離我們?cè)絹碓浇?015年2月，DeepMind的一篇論文世界成為頂級(jí)科學(xué)雜志《自然》的封面文章，該文宣稱“能夠自學(xué)的AI軟件在視頻游戲中已經(jīng)達(dá)到人類的水平。”在這個(gè)“終端到終端”的學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，一種被稱為Deep-Q Network的算法已經(jīng)學(xué)會(huì)如何理解輸入端的動(dòng)作，并能作出正確的決定（它在一些經(jīng)典的雅達(dá)利2600游戲——包括《太空侵略者》、拳擊和乒乓球游戲——中達(dá)到精通水平。）這是一個(gè)震撼世界的技術(shù)突破。

　　上個(gè)月，DeepMind的另一篇論文又登上了《自然》雜志的封面。在這樣短的時(shí)間里連續(xù)在《自然》雜志上發(fā)表兩篇封面文章，這本身就是一個(gè)了不起的成就。這一次，DeepMind的試驗(yàn)走得更遠(yuǎn)，它向古老的競(jìng)技游戲圍棋發(fā)起了挑戰(zhàn)。圍棋的歷史超過2500年，中國(guó)孔子的著作中曾提到過這種游戲。圍棋的著法變化無窮，其變數(shù)甚至超過宇宙中原子的移動(dòng)。國(guó)際象棋的所有變化可以計(jì)算出來，但圍棋不能。更難的是，編程者也不可能寫出圍棋的評(píng)估函數(shù)。相反，圍棋需要一種類似于“直覺”的東西，當(dāng)圍棋棋手被問到他們下出一步棋的原因時(shí)，他們往往會(huì)這么說：“感覺?！?/P>

重大里程碑

　　出于顯而易見的原因，電腦一直無法進(jìn)行這種類似于直覺的判斷。圍棋也因此長(zhǎng)期以來被認(rèn)為是AI“最大的挑戰(zhàn)”之一。大多數(shù)研究人員預(yù)計(jì)，要研究出能夠破解圍棋的電腦至少還需要十年。

　　但是，DeepMind創(chuàng)立的新人工算法AlphaGo曾在去年秋天的一次秘密比賽中以5比0戰(zhàn)績(jī)擊敗了歐洲圍棋冠軍范輝（Fan Hui）。AlphaGo還將在今年三月份挑戰(zhàn)世界圍棋冠軍李世石。英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院(Imperial College)認(rèn)知機(jī)器人學(xué)教授Murray Shanahan將AlphaGo的成功稱為“一個(gè)驚人的成就”，超人類主義哲學(xué)家Nick Bostrom也將之稱為“一個(gè)重大里程碑”。Nick Bostrom認(rèn)為，如果AGI能夠最終完成，它的影響將是無與倫比的。

　　“是的，它很酷?！惫_比斯同意?！皣迨且环N終極游戲：它是游戲的巔峰之作，是最智慧的游戲。它的迷人的、美麗的。我們感到興奮的不僅僅是我們已經(jīng)精通了這種游戲，而且我們可以通過一套驚人而有趣的算法來處理它?！彼J(rèn)為圍棋是一門藝術(shù)，而不是一門科學(xué)?！癆lphaGo能夠以人類的方式學(xué)習(xí)圍棋，并在不斷的對(duì)局中變得越來越厲害，就像我們?nèi)祟愐粯?。”AlphaGo是他最激動(dòng)人心的研究成果?！八隽巳魏稳说南胂?，”他興奮地說，“但對(duì)我們來說，最重要的方面是，它不是一種采用人工規(guī)則的專家系統(tǒng)。它能夠使用通用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行自我教育，最終精通這門游戲。最終，我們希望將這些技術(shù)應(yīng)用于諸如氣候建?；驈?fù)雜的疾病分析等重要的現(xiàn)實(shí)問題。所以，想象一下它下一步的進(jìn)展，這讓人感到非常興奮……”

　　我與哈薩比斯首次相遇是在2014年夏天，即谷歌收購(gòu)DeepMind幾個(gè)月之后。從那以后，我觀察他在各種環(huán)境中工作。在過去八個(gè)月里，我在三個(gè)不同場(chǎng)合正式采訪過他。在那段時(shí)間里，我看著他從谷歌的AI天才發(fā)展成一個(gè)引人注目的技術(shù)傳播者。他找到了一種有效的方式來向非科技工作者描述他的工作。DeepMind的研究成果將新舊人工智能技術(shù)結(jié)合在一起，例如，DeepMind的研究人員將傳統(tǒng)的“樹形檢索”和現(xiàn)代的“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”結(jié)合起來分析圍棋的變化。同時(shí)，DeepMind系統(tǒng)也將AI研究的不同領(lǐng)域結(jié)合在一起。

　　在DeepQ中，他們將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和“強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement-learning）”機(jī)制結(jié)合在一起?！皬?qiáng)化學(xué)習(xí)”是所有動(dòng)物的學(xué)習(xí)方式，通過大腦的多巴胺獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)發(fā)生作用。而AlphaGo又向前邁出了一步，它加上了另一個(gè)更深度的、用于處理長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。接下來，他們將會(huì)加入更多功能，直到整合所有重大的人工智能成果。哈薩比斯說：“關(guān)鍵是結(jié)合所有這些不同的領(lǐng)域，因?yàn)槲覀兏信d趣的是可以將從一個(gè)領(lǐng)域中學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到另一個(gè)領(lǐng)域的算法?！?/P>