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美國麻省理工《科技評論》雜志日前撰文，介紹了創(chuàng)業(yè)公司DeepMind創(chuàng)始人戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)如何利用他所掌握的先進人工智能技術，幫助谷歌展開一場全新的人工智能革命。以下為文章全文： 戴密斯·哈薩比斯從4歲開始下象棋，很快成為天才少年。8歲時，在棋盤上的成功促使他開始思考兩個至今令他困擾的問題：第一，人腦是如何學會完成復雜任務的？第二，電腦能否做到這一點？ 現(xiàn)在，38歲的哈薩比斯受雇于谷歌，他的任務就是解決這些問題。他今年早些時候剛剛將名不見經(jīng)傳的倫敦創(chuàng)業(yè)公司DeepMind賣給谷歌，價格據(jù)說高達4億英鎊(約合6.5億美元)。 DeepMind之前展示了一款軟件，可以自學經(jīng)典視頻游戲，甚至能達到一流人類選手的水平。此后不久，谷歌便將其收入囊中。在今年的溫哥華TED大會上，谷歌CEO拉里·佩奇(Larry Page)專門談到了哈薩比斯，還將他公司的技術稱作“我很久以來見過的最驚人的技術之一”。 研究人員已經(jīng)開始探索各種方式，希望利用DeepMind的技術改善包括搜索在內(nèi)的各種谷歌產(chǎn)品。但如果這項技術的進步程度能夠達到哈薩比斯的預期，還可以在很多領域改變電腦所扮演的角色。 DeepMind希望開發(fā)一種人工智能軟件，使之可以在面對任何問題時完成自學。哈薩比斯認為，這有助于解決一些全世界最棘手的問題。“人工智能很有可能令人類震驚，”他說，“它可以加速疾病治療速度，還能加速各種目前進展較慢的事情。” 三種職業(yè) 由于希望理解和創(chuàng)造智能，哈薩比斯曾經(jīng)從事過三種職業(yè)：游戲開發(fā)者、神經(jīng)學家和現(xiàn)在的人工智能企業(yè)家。在提前兩年讀完高中后，他來到英國著名游戲設計師彼得·莫利紐克斯(Peter Molyneux)手下任職。17歲時，哈薩比斯就負責了經(jīng)典模擬游戲《主題公園》的開發(fā)，并在1994年發(fā)布。他隨后讀完了劍橋大學計算機科學學位，并在1998年創(chuàng)辦了自己的游戲公司，而且取得了成功。 但要開發(fā)成功的電腦游戲，卻會對哈薩比斯的真正目的形成制約。“我當時想，是時候集中精力在智能領域干點事情了。”他說。 所以，哈薩比斯2005年進入倫敦大學學院，攻讀神經(jīng)科學博士學位，希望了解真正的大腦究竟是如何工作的，以此促進人工智能的發(fā)展。他選擇了海馬體作為研究對象，那里負責了一部分的記憶和空間導向功能，而且目前的科學對這一部位的認知相對較少。“我選擇了一些我們不太了解的區(qū)域和功能。”他說。 身為一名從未上過高中生物課的電腦科學家和游戲創(chuàng)業(yè)家，哈薩比斯在一眾專業(yè)醫(yī)生和心理學家中顯得與眾不同。“我曾經(jīng)開玩笑，我對大腦的唯一了解就是，它是一個腦殼。”他說。 不過，哈薩比斯還是很快證明了自己。他2007年進行的一項研究入選《科學》雜志的“年度突破獎”。在那項研究中，他證明了5位因為海馬體受傷而患上健忘癥的病人，在暢想未來時也會面臨障礙。他認為，大腦中與過去的記憶有關的部位，對于規(guī)劃未來同樣至關重要。 他就此認定，記憶和未來規(guī)劃是交織在一起的，并以此為依據(jù)展開了新的嘗試。2011年，他中斷了博士后的研究，創(chuàng)辦了DeepMind Technologies公司，并且以“解決智能”為公司的終極目標。 技驚四座 哈薩比斯與人工智能專家謝恩·萊格(Shane Legg)和連續(xù)創(chuàng)業(yè)者穆斯塔法·蘇萊曼(Mustafa Suleyman)共同創(chuàng)辦了DeepMind公司。該公司聘請了機器學習領域的一流研究人員，并且吸引了一些大牌投資機構(gòu)，包括彼得·賽爾(Peter Thiel)的Founders Fund和特斯拉創(chuàng)始人伊隆·馬斯克(Elon Musk)。但DeepMind之前始終保持低調(diào)，直到2013年12月才首次在一個頂尖機器學習行業(yè)會議上亮相。 DeepMind的研究人員當時在太皓湖之濱展示的一款軟件已經(jīng)學會了三款經(jīng)典“雅達利”游戲的玩法，包括《Pong》、《Breakout》和《Enduro》。不僅如此，這款軟件的游戲水平甚至超過專業(yè)人類玩家。該軟件并沒有事先整合任何與游戲運行有關的信息：它只是可以控制游戲、觀看屏幕、了解分數(shù)，而且通過“直覺”盡量獲得高分。經(jīng)過了反復試錯，這套程序最終成了一位專業(yè)游戲高手。 之前從沒有人證明過一款軟件可以從零開始學會一項復雜的任務。DeepMind充分利用了一項名為“深度學習”的新型機器學習技術，這就需要通過一個粗糙的神經(jīng)模擬網(wǎng)絡來處理數(shù)據(jù)。但它還將深度學習與其他一些技巧融合到一起，從而實現(xiàn)了出人意料的智能水平。 “人們感到有些震驚，因為他們根本沒有想到當今的技術能達到這種水平。”加州大學伯克利分校人工智能專家斯圖爾特·羅素(Stuart Russell)說，“我認為這讓很多人感到不可思議。” DeepMind已經(jīng)將深度學習與一種名為“強化學習”的技術融為一體，后者的靈感來自斯金納(B.F. Skinner)等動物心理學家的研究成果。這便催生了一種能夠通過采取行動并搜集相關反饋進行學習的軟件，這與人類和動物的常規(guī)行為模式非常相似。 人工智能研究人員數(shù)十年前就開始不斷修訂“強化學習”技術。但哈薩比斯表示，在DeepMind的雅達利展示前，還沒有任何一個人能夠開發(fā)一套足以學習電腦游戲這種復雜技能的系統(tǒng)。他之所以能夠?qū)崿F(xiàn)，是因為借鑒了自己對大腦最感興趣的那塊區(qū)域。雅達利運行軟件的學習過程需要一遍遍地重復過往的體驗，并提取出最精確的線索，決定未來的動作。“從已知的信息來看，大腦就是這樣工作的。”哈薩比斯說，“當你睡覺時，海馬體會向大腦皮層重復播放當天的記憶。” 一年后，羅素和其他研究人員仍在研究這種技術以及DeepMind采用的其他技術，究竟是如何實現(xiàn)這一非凡成就的？與此同時，他們也在探索這些技術在其他領域的潛在應用。沒過多久，谷歌也意識到這個項目的重要性。在太皓湖的那次演示完成后一個月，谷歌宣布收購DeepMind。 探索未來 現(xiàn)在，哈薩比斯領導著一個名為谷歌DeepMind的部門。該公司的總部仍然位于倫敦，而且仍把“解決智能”作為自己的使命。該公司被谷歌收購時的員工總數(shù)約為75人，但哈薩比斯表示，他還計劃再招50人。他們約有75%的員工正在從事基礎研究，其余則組建了“應用研究團隊”，專門探索如何將DeepMind的技術融入谷歌現(xiàn)有的產(chǎn)品。 哈薩比斯稱，DeepMind的技術可以用于改善YouTube的推薦功能，并提升該公司的移動語音搜索功能。“今后幾年，你會看到我們的一些技術整合到這些東西中。”他說。谷歌并非唯一一家從中看到“錢景”的公司。由于這項技術可能給英國經(jīng)濟帶來促進作用，哈薩比斯上月獲得了英國皇家學會頒發(fā)的“穆拉德獎”(Mullard Award)。 不過，哈薩比斯似乎對超越現(xiàn)有產(chǎn)品的設想更感興趣。他的夢想是創(chuàng)造“人工智能科學家”，可以在實驗室里針對疾病生成和檢驗新的假設。在我的一再追問下，他還表示，DeepMind的軟件還可用于機器人領域——這其實是谷歌最近大舉投資的一個領域。“我們之所以沒有更多能帶來更大幫助的機器人，原因之一就是它們的程序通常是事先編好的。”他說，“它們處理和學習未知的新事物時表現(xiàn)很糟糕。” 哈薩比斯不愿意談論實際應用，可能是因為羞怯，也有可能因為他的研究人員仍處于初級階段，未能完全了解如何才能推進谷歌的人工智能軟件向前發(fā)展。有一個跡象可以證明人工智能技術的快速發(fā)展——谷歌內(nèi)部專門成立了一個道德委員會，設想人工智能發(fā)展所帶來的各種弊端。“我和谷歌的其他員工都必須充分認識人工智能。我們現(xiàn)在還在玩雅達利游戲。”他笑著說，“但我們的腳已經(jīng)踏上了梯子的第一階。” |
