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AlphaGo背後的人腦
[導讀]AlphaGo背後的人類策劃者是DeepMind的共同創始人兼首席執行官傑米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)。他把李世石形容為“圍棋界的羅傑·費德勒(Roger Federer)”，因此對一些人來說，AlphaGo的成就類似於一臺機器人站上瞭溫佈爾登的草坪並戰勝瞭這位網球傳奇冠軍。
李世石(Lee Se-Dol)是圍棋世界冠軍。圍棋這種古老的中國棋盤遊戲，被認為是世界上最復雜的棋類遊戲。上周，這位韓國棋手與谷歌(Google)旗下的英國公司DeepMind研發的人工智能計算機程序AlphaGo展開對弈。在這場於首爾舉行的五局對弈中，AlphaGo目前以3：1領先。
AlphaGo背後的人類策劃者是DeepMind的共同創始人兼首席執行官傑米斯 哈薩比斯(Demis Hassabis)。他把李世石形容為 圍棋界的羅傑 費德勒(Roger Federer) ，因此對一些人來說，AlphaGo的成就類似於一臺機器人站上瞭溫佈爾登的草坪並戰勝瞭這位網球傳奇冠軍。
我認為這是一個大事件，但是，最終還是要留給歷史來評判， 哈薩比斯在首爾接受英國《金融時報》(Financial Times)采訪時稱， 很多人之前預言至少還需要10年才能實現這一成就，所以我們對於達到這一裡程碑感到很興奮。 39歲的哈薩比斯長久以來一直夢想著這場勝利。但是他的雄心已經不僅限於圍棋的棋盤。他的目標是 讓機器變聰明 。
哈薩比斯出生於倫敦，母親是新加坡華人，父親有希臘裔塞浦路斯人血統。他是現代版的通才博學傢，既是國際象棋神童、大師級的計算機程序員，還是視頻遊戲設計師和神經學傢。
這些經歷使得他在2010年與穆斯塔法 蘇萊曼(Mustafa Suleyman)和謝恩 列格(Shane Legg)一起創建瞭DeepMind。蘇萊曼是一位技術專傢、哈薩比斯的童年好友，而列格是哈薩比斯在倫敦大學學院(University College London)讀神經學研究生時的同學。2014年，谷歌以4億英鎊的價格收購瞭這傢人工智能公司。
讓傑米斯更加與眾不同的是，天才往往很難相處， 計算機科學傢和企業傢赫爾曼?豪澤(Hermann Hauser)稱， 但是他很開朗窗型冷氣機評比、大度又謙遜，一點都不傲慢。
哈薩比斯本科在劍橋大學(Cambridge University)學習計算機科學時接觸到瞭人工智能。當時大學講師堅持傳授有關 弱 人工智能的知識，即程序員為數據添加 標簽 讓計算機理解信息。
哈薩比斯對這種方式並不滿意。他希望打造 強 人工智能系統，後者能夠利用來自周圍環境的 非結構化 信息獨立決策並作出預判。
在DeepMind，計算機工程師在模擬人類大腦的神經網絡的基礎上創建程序。這類系統會犯錯誤，但是會隨著時間的推移學習和提高。可以對它們進行設定，讓它們玩其他遊戲和完成其他任務，因此這種人工智能是通用而非專用的，會像人類一樣 思考 。
遊戲是測試此類人工智能程序的理想方式，讓研究人員能夠將程序在遊戲中的表現與設定目標相比較。而哈薩比斯非常適合訓練計算機。作為一名13歲就獲得國際象棋大師稱號並參加瞭智力奧運會(Mind Sports Olympiad)的選手，他因在賽場間奔跑、同時與不同選手對弈而被人銘記。組織者認為他 或許是史上最佳選手 。
哈薩比斯喜歡玩人性隨機性強的遊戲。他贏過撲克錦標賽，並表示他喜歡這種遊戲是因為選手們可能每步都正確，但仍會輸掉比賽。他喜歡玩《外交》(Diplomacy)這款有著松散規則卻精彩紛呈的遊戲，在這款遊戲中，選手們為瞭稱霸世界，需要討價還價、締結聯盟、互相背後捅刀子。
圍棋是人工智能的 聖杯 。圍棋在2500年前起源於中國，如今全世界有4000萬人下圍棋，有1000名專業選手。
哈薩比斯表示： 我的圍棋水平足以讓我欣賞它的美。但圍棋不是我的強項，因此我沒有親自與AlphaGo對弈過，因為幾乎從一開始我就不是對手。
計算機早就 解決瞭 諸如步步高和跳棋之類的其他遊戲。1997年，IBM的 深藍 (Deep Blue)超級計算機擊敗瞭當時的國際象棋世界冠軍加裡?卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)。程序員用深藍打造瞭一個試圖分析每一種可能走法的所有結果的系統。但圍棋要遠比國際象棋復雜得多。圍棋的棋局變數比宇宙中的原子數量還要多。即便是最強大的超級計算機也無法處理這麼多的信息。擊敗最強的人類選手需要史無前例的技術突破。
突破的時刻在上周三來臨 在3個半小時的對弈之後，李世石向AlphaGo認輸。這位人類冠軍棋手在輸棋之後感到 震驚 。第二天AlphaGo再次獲勝。盡管對這一成績感到驚嘆，但哈薩比斯警告稱，機器人技術等其他領域還有很長的路要走。
他雙門冰箱尺寸說： 我們在人工智能領域取得的重大進展的一個古怪之處在於，看起來我們有瞭一個名叫AlphaGo的世界冠軍，但我們還沒有一臺能夠在實體棋盤上落子的計算機。 費德勒目前還不會面臨類似的挑戰。
對哈薩比斯來說，創造在遊戲中擊敗人類的機器隻是個試驗，是為瞭以後利用DeepMind的技術， 解決讓智能手機助手更智能等真實世界的挑戰，並在將來，利用這種技術幫助科學傢們在醫療和其他領域解決一些最為緊迫的社會問題 。
本文作者是英國《金融時報》的歐洲科技記者
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