对话 DeepMind 创始人 Demis Hassabis：AI 将会如何重塑我们的世界？

编者注：这一周以来，全世界的目光都聚焦在韩国首都首尔，都聚焦在那个韩国棋手与那位人工智能「狗」之间的比赛上。而这个「阿尔法狗」背后的英雄正是英国人Demis Hassabis，他也是开发出AlphaGo的英国公司DeepMind 的联合创始人。在 3 月 8 日的第一场比赛之后，The Verge 对他进行了专访，其中Hassabis 谈论了许多有关 AI 领域未来发展的问题，非常值得一读。

本文编译自 The Verge，原文标题为「DeepMind founder Demis Hassabis on how AI will shape the future」（http://www.theverge.com/2016/3/10/11192774/demis-hassabis-interview-alphago-google-deepmind-ai），转载务必注明本文和原文链接。

DeepMind 在与李世石的围棋比赛中的胜利又激发了人们对人工智能潜力的遐想。但是，Google 的这个名为 AlphaGo 的项目只是它很小的一个计划而已——甚至不是主要的那一个。就像 DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 所说的那样，DeepMind 想要去「解决智能方面的问题」，而且对于如何完成这一任务，他的办法可不少。

为了完成这一目标，Hassabis 自己有一个不同寻常的成长路径，但是当我们回想起来时，我们会觉得这一切不能再完美了。作为一个在象棋方面堪称神童的小朋友，他在智力运动会竞赛中赢得了总冠军；之后，他在很年轻的时候就凭借开发出了几款电子游戏在英国一举成名，自然而然的，他建立了自己的工作室：Elixir；再之后，在 2005 年左右，Hassabis 离开了游戏行业，在神经科学领域读了一个博士学位，然后他创建了 DeepMind。

在 AlphaGo 与李世石比赛的第一场胜利之后，Hassabis 接受了 The Verge 的访问。在 Hassabis 的想法里，媒体这方面的事儿永远排在最后，但当他走进房间的时候，他还是很开心的样子，嘴里还一边评价着四季酒店的装饰；而当有 Google 的工作人员告诉他昨天晚上有超过 3000 篇的文章关注了 AlphaGo 的比赛时，他表示了震惊。「这难以置信，对吧？」他说道，「看到这种有些深奥的东西变得受欢迎，这还挺有趣的。」

在 AlphaGo 以外，我们的对话还涉及到了视频游戏、下一代的智能手机助手、DeepMind 在 Google 中扮演的角色、机器人、AI 怎样帮助科学研究等等。总之，这是一次深入的对话。

曾经是游戏界大神，现在他想要改变整个 AI 世界

到目前为止，对于那些还不了解 AI 或围棋是什么的人，你如何从文化共鸣的角度为他们描述昨天所发生的一切？

Hassabis：有一些事是我必须要提到的。围棋堪称是一种完全信息博弈的巅峰之作，仅就可能性来说，它的复杂程度远胜国际象棋，所以对于自从「深蓝」之后的 AI 研究来说，围棋一直是一个重大的挑战。正如你所知的那样，即使我们已经付出了很大的努力，但我们所走的路还是很有限。蒙特卡罗树搜索是我们在 10 年前得到的一个重要创新，但是我认为我们为 AlphaGo 所做的是为其引入了神经网络中的直觉部分，而这才是真正能够成为顶级围棋选手的条件：直觉。当我看到麦克雷蒙在解说时也在计算目数时遇到了困难，我觉得挺惊讶的，你要知道，他可是一位围棋九段选手！而这也表明了想要为围棋写出一套「价值网络」体系（valuation function）有多困难。

AlphaGo 有下出了任何让你感到吃惊的行动吗？

有的。当 AlphaGo 穿越棋盘进入李世石占据优势的领地时，我们感到相当震惊，而且我认为从李世石的面部表情来看，他也很震惊。我认为那绝对是出乎所有人意料的一招。

是因为那代表了一种侵略性吗？

也许是因为它的侵略性和胆大妄为吧。它在同李世石的比赛中使用了李世石式的下法。要知道，李世石就是以具有创造性的战斗方式闻名于世的，而这也是他昨天想要展示出来的地方，我们对此也很期待。从比赛的一开始，布局未稳之时，他就几乎在所有的地方都展开了激战。但传统的围棋程序并不擅长这种下棋方式，他们在本地计算时也不差，但它们通常都缺少对整个棋盘的大局观。

你们举行这五场比赛的目的就是要去评估 AlphaGo 的能力，无论输赢。那你们从昨天的比赛中得到了什么？

我猜我们学到的就是我们要沿着这条路继续向前走。你可以这样说：这并没有超出我们的预期，但这也是我们所希望看到的。我们在赛前表示这场比赛胜负难料，大家都有 50% 的几率获胜。我仍然认为我们说的没错，任何事都可能发生，而我也知道李世石在今天的比赛中一定会调整战术。所以我对接下来的比赛仍然充满兴趣。

让我们来谈谈到 AI 的意义吧。你也许听我谈起过 AlphaGo 和「深蓝」之间的差异，「深蓝」是一个手工操作的程序，程序员需要将国际象棋大师们的信息提取出来，将它们转化成为具体的规则和启发；而我们的 AlphaGo 则拥有更多的学习能力，它能够通过实践和学习获得成长，这是它更为人性的地方。

如果接下来的比赛继续以这种 AlphaGo 取胜的方式结束，那你们下一步的计划是什么？你们会在未来开发另一款 AI 对战的游戏吗？

我认为，对于完全信息博弈（perfect information games）来说，围棋已经是巅峰了。当然，也许还有其他的围棋高手等着我们去挑战。但对于其他的游戏来说，比如没有限制条件的扑克，那就非常困难了，因为那是一种不完全信息博弈的游戏。而且也还有不少人类比计算机玩得好的项目，比如视频游戏，《星际争霸》就是其中一例。这种策略类的游戏在信息不完全的世界中需要一种更高层级的战略能力，也许我们可以称之为「只观察部分的情况」。而围棋就没那么复杂了，你能看到棋盘上的一切，因此，计算机玩起来会更容易一些。

挑战《星际争霸》是你自己感兴趣的事吗？

也许吧。我们只对在我们研究主轨道上的项目感兴趣。因此，DeepMind 的目的不是打游戏、找乐子、取悦观众，虽然它能做到这一切。从我个人来说，我喜欢打游戏，我曾经开发过电子游戏。但是我们主要是将游戏作为一个测试平台，以此，我们能试着去写算法、也能测算出它们的架构和能力。总之，游戏是一个非常有效的测试方式。但最终，我们还是希望将其应用到现实生活中去。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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