谷歌旗下DeepMind称要造“人工智能科学家”？

戴密斯哈萨比斯4岁开始下棋，很快成为一名天才少年。8岁时，他在棋盘上的成功促使他思考至今困扰他的两个问题：第一，人脑是如何学习完成复杂任务的？第二，电脑能做到吗？

现在，38岁的哈萨比斯受雇于谷歌，他的任务就是解决这些问题。今年早些时候，他刚刚以据说高达4亿英镑(约6.5亿美元)的价格，将鲜为人知的伦敦初创公司DeepMind卖给了谷歌。

DeepMind此前展示了一款可以自学经典电竞游戏，甚至达到人类一流玩家水平的软件。不久之后，谷歌将其收入囊中。在今年温哥华的TED大会上，谷歌CEO拉里佩奇专门谈到了哈萨比斯，并称他公司的技术是“我很久以来看到的最令人惊叹的技术之一”。

研究人员已经开始探索各种方法，希望使用DeepMind技术来改进包括搜索在内的各种谷歌产品。但是，如果这项技术的进步能够达到哈萨比斯的预期，那么计算机在很多领域的作用都可以改变。

DeepMind希望开发一款人工智能软件，让它在面对任何问题时都能完成自学。哈比认为，这将有助于解决世界上一些最棘手的问题。“人工智能很可能令人震惊，”他说。“它可以加快疾病的治疗，也可以加快目前各种进展缓慢的事情。”

三种职业

为了理解和创造智能，哈萨比斯从事过三个职业：游戏开发者、神经科学家，现在是人工智能企业家。提前两年完成高中学业后，他为英国著名游戏设计师皮特莫利纽克斯工作。17岁时，哈萨比斯负责开发经典模拟游戏《主题公园》，该游戏于1994年发布。随后他在剑桥大学完成了计算机科学学位，并于1998年创立了自己的游戏公司，并取得了成功。

然而，开发一款成功的电脑游戏将会制约哈萨比斯的真正目的。“我认为是时候集中精力在智能领域做点什么了。”他说。

因此，哈萨比斯于2005年进入伦敦大学学院攻读神经科学博士学位，希望了解真实的大脑是如何工作的，从而推动人工智能的发展。他选择了海马体作为研究对象，海马体负责部分记忆和空间定向功能，目前科学界对这部分的了解相对较少。“我选择了一些我们不太了解的领域和功能。”他说。

作为一名从未上过高中生物课的计算机科学家和游戏企业家，哈萨比斯在一群专业医生和心理学家中独树一帜。“我曾经开玩笑说，我对大脑的唯一了解就是它是一个头骨。”他说。

然而，哈萨比斯很快证明了自己。他在2007年进行的一项研究被选为《科学》杂志的“年度突破奖”。在那项研究中，他证明了五名因海马体损伤而失忆的患者在思考未来时也会面临障碍。在他看来，大脑中与过去记忆相关的部分对规划未来同样重要。

他认定记忆和未来规划是交织在一起的，并在此基础上展开了新的尝试。2011年中断博士后研究，创立DeepMind Technologies，将“解决智能”作为公司的终极目标。

技惊四座

Habis与人工智能专家Shane Legg和连续创业者Mustafa Suleyman共同创立了DeepMind。该公司雇佣了机器学习领域的一流研究人员，并吸引了一些知名投资机构，包括彼得泰尔的创始人基金和特斯拉创始人埃隆马斯克。然而，DeepMind一直保持低调，直到2013年12月，它首次出现在顶级机器学习行业会议上。

当时DeepMind研究人员在太浩湖岸边展示的一款软件，已经学会了《Pong》、《Breakout》、《Enduro》三款经典雅达利游戏的玩法。不仅如此，这款软件的游戏水平甚至超过了职业人类玩家。软件没有提前整合任何与游戏运行相关的信息：它只是可以控制游戏，看屏幕，知道分数，并试图通过“直觉”获得高分。经过反复的试错，这个程序最终成为了专业的游戏大师。

从来没有人证明一个软件可以从头开始学习一个复杂的任务。DeepMind充分利用了一种新的机器学习技术“Deep Learning”，它需要一个粗糙的优艾设计网_PS交流神经模拟网络来处理数据。但它也将深度学习与其他技能相结合，从而达到意想不到的智力水平。

“人们有点震惊，因为他们从来没有想到今天的技术能达到这个水平。”加州大学伯克利分校的人工智能专家斯图尔特拉塞尔说：“我认为这让很多人感到不可思议。”

DeepMind将深度学习与一项名为“强化学习”的技术相结合，这项技术的灵感来自于B.F .斯金纳等动物心理学家的研究成果。这就催生了一种可以通过采取行动和收集相关反馈来学习的软件，这与人类和动物的正常行为模式非常相似。

几十年来，人工智能研究人员一直在修改“强化学习”技术。但是哈萨比斯说，在DeepMind的雅达利秀之前，还没有人能够开发出一个可以学习电脑游戏复杂技能的系统。他之所以能够做到这一点，是因为他从自己最感兴趣的领域进行了借鉴。雅达利运行软件的学习过程需要一遍又一遍地重复过去的经验，提取最准确的线索来决定未来的行动。“根据已知的信息，

大脑就是这样工作的。”哈萨比斯说，“当你睡觉时，海马体会向大脑皮层重复播放当天的记忆。”

　　一年后，罗素和其他研究人员仍在研究这种技术以及DeepMind采用的其他技术，究竟是如何实现这一非凡成就的？与此同时，他们也在探索这些技术在其他领域的潜在应用。没过多久，谷歌也意识到这个项目的重要性。在太皓湖的那次演示完成后一个月，谷歌宣布收购DeepMind。

　　探索未来

　　现在，哈萨比斯领导着一个名为谷歌DeepMind的部门。该公司的总部仍然位于伦敦，而且仍把“解决智能”作为自己的使命。该公司被谷歌收购时的员工总数约为75人，但哈萨比斯表示，他还计划再招50人。他们约有75%的员工正在从事基础研究，其余则组建了“应用研究团队”，专门探索如何将DeepMind的技术融入谷歌现有的产品。

　　哈萨比斯称，DeepMind的技术可以用于改善YouTube的推荐功能，并提升该公司的移动语音搜索功能。“今后几年，你会看到我们的一些技术整合到这些东西中。”他说。谷歌并非唯一一家从中看到“钱景”的公司。由于这项技术可能给英国经济带来促进作用，哈萨比斯上月获得了英国皇家学会颁发的“穆拉德奖”(Mullard Award)。

　　不过，哈萨比斯似乎对超越现有产品的设想更感兴趣。他的梦想是创造“人工智能科学家”，可以在实验室里针对疾病生成和检验新的假设。在我的一再追问下，他还表示，DeepMind的软件还可用于机器人领域——这其实是谷歌最近大举投资的一个领域。“我们之所以没有更多能带来更大帮助的机器人，原因之一就是它们的程序通常是事先编好的。”他说，“它们处理和学习未知的新事物时表现很糟糕。”

　　哈萨比斯不愿意谈论实际应用，可能是因为羞怯，也有可能因为他的研究人员仍处于初级阶段，未能完全了解如何才能推进谷歌的人工智能软件向前发展。有一个迹象可以证明人工智能技术的快速发展——谷歌内部专门成立了一个道德委员会，设想人工智能发展所带来的各种弊端。“我和谷歌的其他员工都必须充分认识人工智能。我们现在还在玩雅达利游戏。”他笑着说，“但我们的脚已经踏上了梯子的第一阶。”