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人機大戰擊敗李世石後 AlphaGo下一步會幹嘛？
【導讀】擊敗圍棋隻不過是一個開始，AlphaGo 的開發公司 DeepMind 在遊戲、醫療、機器人以及手機方面都有規劃。The Verge 非常迅速地采訪到瞭 DeepMind 的創始人Demis Hassabis，他說自己也被 AlphaGo 咄咄逼人又膽大包天的下法驚呆瞭！在後面的采訪中，Demis Hassabis 透露瞭 DeepMind 的下一步。
DeepMind大敗圍棋界傳奇李世石，引發瞭對人工智能的潛力的關註——熱度遠超近期的任何事件。但是Google下屬的AlphaGo項目並不是它唯一的計劃——甚至不是最主要的計劃。就像Deep Mind聯合創始人Demis Hassabis在前幾天說的那樣，DeepMind想要“破解智能”，而關於如何達成這個目標，他有許多想法。
Hassabis自己走的並不是尋常路，不過現在回顧起來似乎是最有意義的路。他小時候是一個象棋天才，在腦力奧林匹克運動會上5次獲得Pentamind冠軍，隨後在不大的年齡就與英國電腦遊戲開發工作室Bullfrog和Lionhead一起闖出瞭聲名，致力於開發偏重AI的遊戲（比如《主題公園（ThemePark）》和《黑與白（Black White）》），之後他建立瞭自己的工作室Elixir。在2000年代中期，Hassabis離開瞭遊戲行業，攻讀神經科學Phd，並在之後的2010年聯合創立瞭DeepMind。
AlphaGo旗開得勝的第二天清早，Hassabis坐在瞭The Verge記者的面前。此刻，即使他的心思一點也沒有留給媒體，也不會讓人覺得奇怪。然而，他進入采訪室時，言辭溫和又讓人愉快。他談論瞭一會兒首爾四季酒店裡閃耀的裝潢，隨後當一位Google發言人告訴他一夜之間韓國媒體界湧出瞭超過3300篇關於他的報道時，他看上去非常驚訝。“這簡直難以置信，是吧？”他說道，“看著某種有點深奧的東西變得這麼流行真是相當有趣。”
除瞭AlphaGo，我們的訪談也聊到瞭視頻遊戲、次世代智能手機助手、DeepMind在Google中的角色、機器人、AI如何推動科研、以及其他的話題。深入——非常深度的談話。
| 圍棋是人工智能的聖杯
The Verge：對於不太懂AI或是圍棋的人，你會如何談論昨天發生的事引起的文化共鳴？
Hassabis：我會有幾件事想說。圍棋一直以來都是完全信息博弈遊戲（perfectinformation games）的巔峰。從可能性的角度來說，它比國際象棋復雜得多，所以在AI研究領域中它差不多算是聖杯，或者說重大挑戰，特別是在“深藍”（破解國際象棋）之後。你知道，雖然已經投入瞭很多努力，但我們還沒有走到那麼遠的地方。蒙特卡洛樹搜索在10年前是一個很大的創新，但是我覺得我們對AlphaGo做的是，引進瞭神經網絡這種直覺層面的東西——如果你想這麼稱呼它的話——而直覺的確就是頂級圍棋棋手間的差距。直播解棋時MichaelRedmond甚至一度難以點清目數，而他是一個職業九段！我對於這一點感到相當驚訝，這也向你顯示瞭為圍棋寫一個評估函數（valuationfunction）是多麼困難的一件事。
The Verge：你有沒有被AlphaGo的哪一步棋震驚到？
Hassabis：當然。我們都驚呆瞭——我想李世石也是，從他的表情上來看——當AlphaGo在左側落子深入李世石的領地時。我覺得這是相當出人意料的一步棋。
The Verge：因為非常咄咄逼人？
Hassabis：既咄咄逼人又膽大包天！並且，它是在用李世石的方式與他對弈。李世石以充滿創造力的戰鬥方式而聞名，他也展示出瞭這一點，我們也預計到會有這樣的情況發生。棋局一開始他就在整個棋盤上四處落子，沒有真正停在哪一點經營局面。傳統的圍棋軟件對於這種打法都不擅長，它們在局部計算上不算糟糕，但是當需要全局觀的時候就不行瞭。
The Verge：舉辦這些比賽，首先一個重要的目的是評估AlphaGo的能力，它能打贏還是會落敗。你從昨天的比賽中看出瞭什麼？
Hassabis：我想，我們知道瞭我們沿著這個方向走到瞭超過——好吧，沒有超過我們的預期，不過就像我們希望得那樣遠。我們原來告訴大傢，我們覺得比賽的勝率五五開。我仍然覺得這可能是正確的說法，什麼事都有可能發生，我也知道李世石再次面對AlphaGo的時候可能會采用不同的策略。所以我覺得結果會是非常有趣的。
剛才說瞭AI的重要性，回答瞭你第一個問題。另一件我想說的重要的事情是AlphaGo和深藍之間的區別。深藍是一個人工打造的程序，程序員們從國際象棋大師那裡獲得信息、提煉出特定的規則和領悟，而我們為AlphaGO註入的是學習能力，隨後它通過練習和研究學會圍棋，這種做法更像人類。
| 從遊戲行業到 DeepMind
The Verge：如果AlphaGo繼續一路攻城略地，下一步會是什麼——未來會不會有另一場AI參與遊戲的賽事？
Hassabis：我覺得對於完全信息博弈遊戲來說，圍棋已經是頂峰瞭。當然，還是有一些其它的頂尖圍棋棋手可以讓AlphaGo與之對弈的，但是遊戲是沒有瞭——無限制的撲克牌遊戲非常困難，多人遊戲有獨特的挑戰，因為它是一個不完全信息博弈遊戲。然後，顯而易見有許多視頻遊戲人類都玩得比計算機更好，比如《星際爭霸》，另一個在韓國很火爆的遊戲。策略遊戲需要一種不完全信息世界中的高水平策略能力——這被稱為“部分可觀測”。對於圍棋來說，顯然你可以看到一切都顯示在棋盤上，所以這讓圍棋對於計算機來說顯得稍微簡單瞭一點。
The Verge：戰勝《星際爭霸》對你個人來說是一件讓你感興趣的事情嗎？
Hassabis：可能是吧。我們隻對處在我們研究項目的主要軌跡上的東西感興趣。所以DeepMind的目標不隻是戰勝遊戲，雖然這的確很有趣也很讓人興奮。你知道，我個人很喜歡遊戲，我曾經寫過電腦遊戲，但是這是因為它們作為測試平臺來說非常有用，在這個平臺上可以卸下我們對算法的想法、測試它們能做到什麼地步；這是一種非常有效的方法。最終我們想要把這個東西用在重要的真實世界問題上。
The Verge：1990年代後期，我在英國長大，從電腦雜志上看到你的名字與一些非常雄心勃勃的遊戲聯系在一起。後來當我第一次聽說DeepMind、看到你的名字在裡面的時候，我心想，“簡直太配瞭”。你可以說說你是怎麼從之前的遊戲行業轉到你現在做的事情上的嗎？
Hassabis：當然。像DeepMind這樣的東西一直以來都是我的終極目標。我為此策劃瞭超過20年，從某些方面來說。如果你回顧一下我做的一切，從最終我開始致力於AI研究來看，我的選擇就變得非常清晰瞭。如果你很熟悉我在Bullfrog工作室的事情還有後來一些別的事，你就會知道，對於我所寫的一切程序、我所參與的一切活動來說，AI是核心部分。顯然PeterMolyneux（Bullfrog工作室的創始人之一）的遊戲都是AI遊戲。當我16還是17歲的時候，我在編寫《主題公園》的程序，那對我來說是一段非常重要的時間，讓我意識到瞭如果我們真的試圖拓展AI的能力、它能強大到怎樣的地步。我們賣出瞭數百萬份《主題公園》的遊戲，有那麼多人都沉浸於玩這個遊戲，這是因為遊戲裡的AI能夠適應你玩遊戲的方式、做出改變。我們在此基礎上繼續前進，我也試圖在我接下來的遊戲生涯中繼續往這個方向開拓。後來我離開瞭遊戲行業，回到學術圈和神經科學界，因為我在2000年代中期感到我們在AI研究方面已經做到瞭極限——當你還需要真的做出一款遊戲的時候。AI研究難以繼續深入，因為發行商們隻想要遊戲，是吧？
The Verge：所以那時隻是因為AI最顯而易見的應用就是遊戲嗎？
Hassabis：當然，我是這麼覺得的，我也確實認為我們當時做的AI極為前沿、讓人幾乎難以相信。我覺得1990年代學術圈還沒有什麼動靜，而這些新技術——神經網絡、深度學習、強化學習——也還沒有真正得到推廣。所以事實上那時候最好的AI在遊戲行業。那不是我們現在致力於研究的這種AI，它更像是有限狀態機（finite-statemachines），但是相當復雜、也能自我適應。《黑與白》之類的遊戲中有強化學習——我仍然覺得這是強化學習用在遊戲中的最復雜的一個例子。但是，隨後在2004年、2005年左右的時候，很明顯遊戲行業走的路線與90年代不同瞭——90年代時它非常有趣也非常有創造力，你可以想出任何主意、然後實現它。但它後來變得更多的是在依賴於畫質、續作、還有FIFA足球遊戲等等，不再那麼有趣瞭——我在遊戲方面做瞭我能做的一切，是時候為瞭DeepMind的建立而去收集不同的信息瞭。那就是神經科學。我想要從大腦如何解決問題中獲得靈感，那麼還有比攻讀一個神經科學博士學位更好的方法嗎？
The Verge：這可能看上去是唾手可得的成果，不過如果你們現在將AI的進展應用到遊戲上，會怎麼樣？
Hassabis：我覺得應該會真的很驚人。最近EA有人聯系過我…【渴望的語氣】我們應該會做的。有那麼多事情可以做！【笑聲】使用這些技術是非常通用的，我很想要做這件事。但是有帶寬的限制在，並且我們現在精力集中在醫療和推薦系統之類的方面上。不過可能到某個時間我們就會做這件事，制作一些智能的、有適應能力的AI對手，並且我覺得遊戲開發者們也會喜歡這樣的——不必再為每個遊戲都開發新的AI——屆時可能他們隻需要通過他們的遊戲訓練出一個AI就好瞭。
The Verge：我剛才想象瞭一下你在傢打視頻遊戲，在NPC面前比我還要疲於奔命的樣子。
Hassabis：當然【笑聲】是的，在MMG（大型多人遊戲）和類似遊戲裡這總是讓我很受挫。我從來沒有真的為這些遊戲著迷，因為NPC都太蠢瞭。他們沒有記憶，不會改變，不理解上下文。我覺得如果有瞭這種可以學習的AI，遊戲就完全上升到另一個層次瞭。
| DeepMind 的下一步：醫療
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| 硬碟容量(EMMC) |
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| 光碟機 |
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| 顏色 |
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| 觸控螢幕 |
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中國“天眼”下月安裝完畢 中國“天眼”下月安裝完畢 截至3月8日，正在貴州省平塘縣建設的世界最大單口徑射電望遠鏡——500米口徑球面射電望遠鏡(FAST)，已完成3492塊反射面面板安裝，完成比例達78.47%。 更多精彩>
為什麼阿法狗不敢挑戰麻將？ 為什麼阿法狗不敢挑戰麻將？ 從變化數量上看，麻將和圍棋還是有差距的。數據顯示，麻將的實際變化是1736978種，遠遠小於10的172次方。 更多精彩>
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