谷歌AlphaGo背後的男人：是神童是工作狂，但更接地氣

德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)北京時間3月9日，谷歌的人工智慧AlphaGo將要對韓國圍棋冠軍李世石發起挑戰。在去年戰勝了歐洲圍棋冠軍樊麾後，人工智慧與人類最古老棋類項目之間的對弈，值得我們期待。但當我們在討論人工智慧的發展、關注李世石的走棋風格時，我們更不應該漏掉促成AlphaGo挑戰李世石這一事件的關鍵人物。這個站在AlphaGo背後的男人就是DeepMind公司的創始人之一德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)。在外媒的描述中，德米斯·哈薩比斯謙虛、認真，對自己目前的工作抱有「解決智能問題，隨後利用這一技術去解決所有一切」的態度。再翻看DeepMind官網對於哈薩比斯的介紹，簡直可以用「天才」、「神童」來形容。哈薩比斯，8歲時就編寫了自己的計算機遊戲，13歲時獲得了國際象棋大師的稱號，17歲時開發了首款引入人工智慧元素的電子遊戲《主題公園》並大獲成功，20歲時在劍橋大學計算機科學系獲得了兩門學科優等成績，擁有劍橋大學和倫敦大學學院的計算機科學和認知神經科學雙學位。不久後創建了自己的電子遊戲公司Elixir並完成了關於大腦海馬體和情景記憶的前沿性學術研究。 2011年創立DeepMind，而在此之前，他在哈佛大學和麻省理工學院取得博士後。隨後，公司在2014年被谷歌收購，直到人工智慧項目AlphaGo，引發全球關注。「這是我最有熱情的一件事」谷歌Alpha Go能取得如此巨大的成績與計算機技術的發展離不開，但更為重要的一點，Alpha Go的成功更離不開哈薩比斯不舍晝夜的努力。DeepMind一名同事在接受採訪時說，哈薩比斯「完全是個超人」。哈薩比斯本人也表示讓他「切斷電源休息」很難做到。「我從不會考慮工作與生活平衡的問題，這是同一塊畫布的不同部分。我喜愛閱讀、看電影、聽音樂，但這一切都會回到我所做的工作。」 哈薩比斯說。熱門科幻電影《機械姬》的導演埃里克斯·加蘭德(Alex-Garland)是哈薩比斯的好友，而他還常常與美國電影製片人交流。雖然被谷歌收購，但公司在哈薩比斯的堅持下仍在英國辦公。每天到夜裡11點，許多人都準備入睡時，哈薩比斯會開始他所謂的「第二天」。與美國同事進行電話會議，這樣的討論通常會持續到1點。這之後，就是他自己的思考時間，通常會持續至凌晨3點或4點。哈薩比斯表示：「這段時間裡，我會進行自己的思考，包括我們的研究、我們的下一挑戰，或是寫一份演算法設計文檔。」將生活所有的經歷與樂趣傾注到工作中，對於哈薩比斯來說，是再正常不過的事情了。他在接受英國《衛報》的採訪時稱，「如果說我沒有正常生活，那麼也是對的。在我醒來的每個時刻，這（人工智慧）都是我思考的問題，或許在夢裡也是如此。這很有趣、很重要，也是我最有熱情的一件事。當然，我會努力讓自己接地氣，否則可能會有點發瘋。」值得一提的還有，哈薩比斯的個人特質與公司文化做到了完美結合。除了具備其他科技公司休閑、開放的辦公環境外，就說一點讓大家感受一下DeepMind公司的文化。在DeepMind辦公樓里，所有的房間都以人類歷史上的天才來命名：特斯拉、拉馬努詹、柏拉圖、費曼、亞里士多德、居里夫人。而哈薩比斯個人的偶像，他表示，曾讀過幾遍《弗蘭肯斯坦》。並認為將這些東西記在心裡很重要。谷歌AlphaGo重燃人工智慧發展熱潮但比起光鮮亮麗的簡歷和傲人的成績，在哈薩比斯眼裡，AlphaGo才是他職業生涯中取得的最令人興奮的成就。目前，他們利用深度學習、蒙特卡羅樹搜索等技術在自然語言處理、圖像識別、推薦系統等多個方面里取得成功運用。根據DeepMind團隊的介紹，AlphaGo的關鍵在於使用人工智慧中的深度神經網路。在Alpha Go中有兩種不同的神經網路，第一種叫做政策網路（policy network），用來預測下一步；第二種叫做價值網路（value network），用來預測棋盤上不同的分布會帶來什麼不同的結果。通俗一點講，就是先用已有的圍棋技巧來訓練AI，稱為監督學習（supervised learning），然後讓AI和自己對弈，通過深度學習讓其掌握如何贏得圍棋比賽的技巧。這樣的描述或許讓你有些不明白，但看看人工智慧的發展歷程和人機對弈的難度，你就知道為什麼Alpha Go戰勝人類圍棋冠軍是一件里程碑式的事件了。首先，作為人類最古老的棋類，圍棋每回合的可能性比其他棋類更多，共有 250 種可能，一盤棋可以長達 150 回合。同時，圍棋有 3^361 種局面，而可觀測到的宇宙，原子數量才 10^80。一直以來，按照技術的發展速度，外界普遍認為利用人工智慧超越圍棋專業選手至少需要10年。其次，這次AlphaGo的成功再次讓人工智慧的發展迎來曙光。從第一台計算機誕生起，人類就夢想著讓計算機擁有智能甚至超越人類的智能。但在隨後半個世紀的發展中，幾次技術創新嘗試的失敗使人工智慧研究陷入停滯，項目關閉、經費撤銷，整個行業在20世紀後半葉進入寒冬期，直到1997年開始復甦。當時， IBM公司的「深藍」憑藉強大的計算能力戰勝國際象棋大師卡斯帕羅夫，令人興奮。所以，也就不難解釋這次AlphaGo戰勝歐洲圍棋冠軍後，為什麼會引發大規模媒體討論了。這樣的成績就連競爭對手Facebook都急了，其人工智慧實驗室主任在谷歌成功後隨即嗆聲，稱儘管谷歌贏了，但是我們先做到的。兩大科技巨頭之間在人工智慧的競賽也引領了全球資本對人工智慧的追逐。最後，不論谷歌AlphaGo能否在明天的比賽中戰勝李世石贏得勝利，我們仍可以期待AlphaGo在未來生活的應用。因為哈薩比斯對AlphaGo充滿信心，甚至已經想到能應用到哪些領域。「最終，我們想要將這些技術應用到真實世界的重要問題中。因為我們用的方法是通用的，我們希望有一天，它們能延伸得更廣，幫助解決最緊迫的社會問題，從醫藥診斷到環境模型。」哈薩比斯說。
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