AlphaGo之父哈萨比斯——极具智慧的人通常都是异于常人的
哈萨比斯，人工智能领域的传奇人物！他不只是人工智能智能专家，还是个神经学家、电脑游戏设计师、企业家和世界国际象棋大师……
AlphaGo杀回来了！5月23日，又一场人机大战在浙江桐乡打响，第一局AlphaGo执白1/4子战胜目前等级分排名世界第一的中国棋手柯洁，暂时1比0领先。刚刚比完第一局，柯洁就说，“AlphaGo是太厉害了，我输得没什么脾气”。
现在大家都在关注比赛输赢，“创意造物人”第十三期更想聊一聊造出这么厉害的人工智能机器人背后的男人——哈萨比斯（Demis Hassabis），和他的神秘团队DeepMind。
| 人与机器的比赛，人类输了吗？ |
去年（2016年）3月，世界顶级围棋棋手李世石惜人工智能机器人AlphaGo，一开始大家都没想到AlphaGo会胜利，吃瓜群众看到结果大惊失色——太TM不可思议了，一个机器狗居然赢了世界上最会下围棋的人。
而这次桐乡大战打响前夕，5月22日晚上十一点多，柯洁在微博上发长文《最后的对决》：无论输赢，这都将是我与人工智能最后的三盘对局……现在的AI进步之快远超我们的想象，我相信未来是属于人工智能的……可它始终都是冷冰冰的机器，与人类相比，我感觉不到它对围棋的热情和热爱。对它而言...它的热情——也只不过是运转速度过快导致CPU发热罢了……拼尽全力后，无论结果...管他口中是是非非……不眠夜，且看且珍惜……
言语中竟有点……悲壮。
从柯洁赛后反应和各路专家预测，恐怕这次历史重演是大概率事件。“此次对决人类胜率几乎为零。” 长期关注人工智能的创新工场李开复这样评价。
因为去年赢了李世石以后，哈萨比斯又对AlphaGo进行了架构升级，今年年初，AlphaGo又在弈城围棋网和野狐围棋网上化名“Master”大战几十场，赢过一众围棋高手。
其实一开始，就连哈萨比斯都对AlphaGo击败李世石时的表现“很震惊“，不是惊讶它下得好，而是因为“它居然有自己的棋路”。
AlphaGo有这样的技能，主要是因为AlphaGo是将全新的知识体系引入到围棋，而不是简单地预编程系统按既定步骤下棋。依靠增强学习系统，它可以根据人类棋手的比赛进行学习，然后开创自己的打法。
哈萨比斯在做客BBC广播节目“荒岛唱片”（Desert Island Discs）节目时讲到，在人工智能领域，最让他兴奋的两件事，一是深度学习、二是强化学习。前者用于识别，后者用于决策。AlphaGo就是深度学习和强化学习结合的产物。
哈萨比斯和他的DeepMind团队，长期以来都致力于创造一个能够以和人类一样的方式“学习”如何玩游戏并达到高水平的AI。他们的AI之前就学会了包括《打砖块》（Breakout）在内的多种游戏的玩法，并达到了超人的水平。
但他并不同意AlphaGo和棋手们的比赛这是“人机大赛”，这不是任何电脑的竞赛，而是人利用电脑发现新的知识。“就好像哈勃望远镜一样，我们和它一起探索宇宙。而AlphaGo就像是哈勃，我们和它一起探索围棋。”
“我们相信可以利用人工智能取得前所未有的成就。人工智能能够帮助领域专家以更快速度取得更大突破。无论结果如何，最终胜利都属于人类。”
| 聚集400多个超级精英，DeepMind不只是要造围棋超人 |
已经被谷歌收购的DeepMind，团队成员一直很神秘，比较少的人知道他们究竟是哪些人，只是哈萨比斯简单地透露过，“我们的团队有400个人，其中250人是拥有国际知名学府博士学位的人员。”
从DeepMind官网上公布的人工智能论文，倒是可以对这群精英窥知一二。
David Silver
David Silver，在剑桥大学获得计算机科学学士和硕士学位，在阿尔伯塔大学获得哲学博士学位。他是英国皇家社会成员，就职于谷歌 DeepMind的同时还在伦敦大学学院进行研究工作。Vlad Minh，在多伦多大学师从Geoff Hinton，并获取机器学习博士学位。Marc Bellemar，对“增强学习”有深入研究，尤其是“表示学习，值函数逼近，模型学习，以及所有那些有助于通用开发通用agents的概念”……
舆论相对熟悉的DeepMind创始人兼CEO哈萨比斯，更是个传奇人物。
他是个国际象棋天才，（对，是象棋不是围棋，）酷爱玩儿各种游戏。13岁以Elo 2300分的成绩获得大师级别；2005年，在伦敦大学学院开始攻读神经科学博士学位；2007年，他的一项研究被《科学》杂志评为“年度突破”；2011年和另外两位创始人创立DeepMind，2014年DeepMind被谷歌以4亿英镑收购。
虽然现在AlphaGo已经成了DeepMind的“头牌”，（负责AlphaGo项目的品牌PR太成功了），但你别以为DeepMind只是个造围棋超人的团队，要知道，哈萨比斯说自己的最终目标是：理解时间、黑洞、我们在整个宇宙中的真正地位，把征途放眼星辰大海。
所以，其实这些年DeepMind还干了很多大事：
2016年底，DeepMind将其核心深度学习平台之一“DeepMind Lab”进行开源，供研究人员和开发者使用。这是一套专门给AI玩的3D游戏，专门训练人工智能和机器学习系统。
也就是说，DeepMind不只研究出了玩游戏的智能机器人，还造了给它娱乐学习的游戏平台……看来创始人真的是很爱玩儿游戏啊……
同样是在2016年底，DeepMind公布了他们打造的一台“可微分神经计算机”（DNC），简单理解，这台机器能像人类一样想，又能像计算机一样高速运算、记忆数据。
DeepMind在图像生成和语音生成领域也有超前研究成果。2016年公布的语音生成系统WaveNet，号称将计算机输出音频与人类自然语音差距缩小了50%。
还有指向智能医疗系统的DeepMind Health，根据与英国全国医疗系合作获取的数据，来打造基于人工智能进行诊疗帮助和症状判断帮助。
DeepMind还运用AI系统，优化了冷却系统的用电效率，据说一次性帮谷歌节省了上亿美金的开销。
当然，俗话说常在河边走哪有不湿鞋，DeepMind开发的各种AI系统也给自己惹来过麻烦。DeepMind Health与英国医疗系统合作时，DeepMind在缺少监督的境况下获得了全英病人数据，让舆论产生了不少负面声音。
| “不要循规蹈矩，走自己的路，并且一直走下去” |
无数先例印证着那句话：极具智慧的人通常都是异于常人的。DeepMind创始人哈萨比斯同样如此。
“我早上4点才睡，上午10点开始工作，花一整天在办公室，回去和家人一起吃晚饭。晚上10点或者11点继续工作，一直到第二天早上。通常，我会在晚上这几个小时进行研究，读最新的学术论文，创造性地思考”。
哈萨比斯独立、独特思维模式的形成，和原生家庭也颇有关系。哈萨比斯的父母生了三个非常有趣的孩子，妹妹是一名作曲家，音乐家，弟弟是一名职业牌手。
“我的父母也非常有意思，如果用一个词形容的话，那就是‘放荡不羁’”。
哈萨比斯的父亲年轻时是一名创作歌手，有一段时间，他父母还开了一家玩具店。“我的父母都喜欢按自己的喜好做事，这对我们三个人都有影响，那就是不要循规蹈矩，走自己的路，并且一直走下去，这样一点问题都没有，实际上那才是生活的正确方式”。
父母开玩具店，有时候会有成套游戏或者玩具部件缺少卖不出去，哈萨比斯会根据这些游戏规则创造一些部件，和弟弟妹妹一起玩，测试是不是行得通，然后根据测试的效果再改进，“我就是这么学会游戏设计的”。
除了亲人，哈萨比斯的妻子也是个有趣的人。妻子是一名研究阿尔兹海默症的研究人员，他们会一起工作、研究。“我们经常讨论怎样加速科学发现的过程，AI在其中扮演怎样的角色。”
从小哈萨比斯就出奇地聪明，提前一两年就完成了高中课程，然后被剑桥录取，但剑桥告诉他年纪太小了，会为他保留学籍。这期间，哈萨比斯就去牛蛙制作（Bullfrog Productions）上班了，还和团队合作开发出几个非常著名的游戏，卖了几百万套。
在剑桥度过了非常美妙的三年，毕业后加入了另一家游戏公司，也创立了自己的游戏设计公司。三十几岁和合作伙伴创办了DeepMind，后来身价猛增到过亿（美元）。
正是遵循“不要循规蹈矩，走自己的路”的信条，哈萨比斯有了各种传奇式的标签——不只是人工智能智能专家，还是个神经学家、电脑游戏设计师、企业家和世界国际象棋大师。
他对成长成现在这样有自己的总结：“要了解自己，知道怎样做最好、想要什么、梦想是什么、会为什么而激动。要对这个世界进行大量的探索，积累丰富的经验。生活如此丰富，你需要参与到其中的方方面面。”
图片来源：百度图片
文章资料：BBC广播节目《荒岛唱片》专访、媒体公开报道
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