腾讯科技讯 3月14日，据国外媒体报道，谷歌(微博)旗下人工智能公司DeepMind的AlphaGo程序击败韩国围棋冠军李世石（Lee Se-dol），成为近年来人工智能领域少有的里程碑事件。但是AlphaGo至今还只是个程序，甚至不是谷歌的主要项目。但DeepMind创始人杰米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)不久前曾说过，DeepMind想要解决“智慧问题”，而他对如何实现这个目标有很多想法。
哈萨比斯本人拥有不同寻常的经历，但对实现“解决智慧问题”的目标似乎非常有用。这位国际象棋神童曾五次获得脑力奥林匹克运动会（Mind Sports Olympiad）全能脑力王(Pentamind)称号，年轻时即在英国电脑游戏开发商Bullfrog和Lionhead中声名鹊起，曾帮助研发人工智能游戏《主题公园》、《黑或白》等，此后组建了自己的工作室Elixir。在2000年中期，哈萨比斯离开游戏行业，并获得神经系统科学博士学位，2010年创建了DeepMind。
AlphaGo首次战胜李世石后，哈萨比斯接受了美国科技媒体网站The Verge记者萨姆·拜福德（Sam Byford）专访，除了探讨AlphaGo，他还畅谈了视频游戏、下一代智能手机助手、DeepMind在谷歌承担的角色、机器人以及人工智能如何帮助科学研究等话题。文章摘要如下：
1.AlphaGo成为人工智能研究领域的“圣杯”
拜福德：对于那些不怎么了解人工智能或AlphaGo的人，你如何描述昨天发生的“文化共鸣”现象？
哈萨比斯：AlphaGo已经达到完美信息游戏的巅峰，围棋远比国际象棋复杂得多，所以它始终是人工智能研究面临的“圣杯”或“巨大挑战”，特别是自“深蓝”以来。众所周知，尽管我们进行了很多努力，但距离目标依然很遥远。10年前，蒙特卡洛树搜索研究是一大创新，但我认为AlphaGo引入了直觉方面的神经网络，这才是区分最顶级棋手的关键。
拜福德：当你看到AlphaGo下棋时，你会为其特定动作感到惊讶吗？
哈萨比斯：我会，我们都感到非常震惊。我认为李世石也是如此，这从他的面部表情就可看出来。比如当AlphaGo将棋子下入左侧，深入李世石的领地后，我想那是个出人意料的举动。
拜福德：因为这代表侵略性？
哈萨比斯：的确，代表着侵略性和无畏。此外，AlphaGo也在以李世石擅长的策略发动反击。李世石向来以创造性攻击战闻名，而我们也正期望如此。游戏开始时，李世石开始在整个棋盘上布局，对于传统电脑为其程序来说，它们在这方面始终存在短板。它们善于局部计算，但是当放眼全局时，它们的表现就会很糟糕。
拜福德：最初举行次类比赛的重要原因是评估AlphaGo的能力，你从它与李世石的首场对战中有什么感悟吗？
哈萨比斯：我猜我们应该继续沿着当前方向研究，这并未出乎我们的预料。我们曾告诉人们，我们认为比赛胜负难料。我认为任何事都可能发生，我知道李世石可能会采取不同的战略。因此我认为接下来的比赛更值得期待。
刚刚谈及了AlphaGo对于人工智能研究的重要意义，现在我回答你的第一个问题：AlphaGo与深蓝的差异。深蓝是“手工研发”的程序，程序员筛选国际象棋大师的信息，将其转化为具体规则和启发，而我们为AlphaGo植入了学习能力，它可以通过练习和学习积累更多经验，这与人类更为相似。
2.最终将被用于解决现实世界大问题
拜福德：如果AlphaGo继续以同样方式获胜，接下来要做什么，将来是否继续人工智能PK人类的游戏？
哈萨比斯：我认为对于完美信息游戏来说，围棋就是巅峰。当然，可能还有其他顶级围棋大师与之对战，有些游戏也非常困难，多名玩家参战也将产生更大挑战，因为那将不再是完美信息游戏。此外还有各种各样的视频游戏，人类的表现也远超过计算机，比如韩国游戏《星际争霸》。在非完美信息世界中，战略游戏要求更高水平的策略能力，这被称为“永远不可能感知到整个世界”。在围棋游戏中，你可以在棋盘上一目了然地看到全局，对于计算机来说相对容易。
拜福德：你对亲手打赢《星际争霸》游戏感兴趣吗？
哈萨比斯：或许。在一定程度上，我们只对那些有助于我们研究计划的东西感兴趣。DeepMind的目标不仅仅是获得游戏胜利，还要从中获得乐趣和启发。但从个人角度来说，我喜欢玩游戏，我也曾开发过电脑游戏。可是从某种程度上说，它们又都是试验台，即尝试编写算法并对其进行测试的平台。最终，我们希望能将技术应用于解决现实世界的难题。
发表于 2017-4-27 11:20:59
