揭秘AlphaGo背后的人脑：目标是让机器变聪明
参考消息网3月15日报道 英媒称，李世石是围棋世界冠军。围棋这种古老的中国棋盘游戏，被认为是世界上最复杂的棋类游戏。上周，这位韩国棋手与谷歌旗下的英国公司DeepMind研发的人工智能计算机程序AlphaGo展开对弈。
英国《金融时报》网站3月15日报道称，在这场于首尔举行的五局对弈中，AlphaGo目前以3：1领先。
AlphaGo背后的人类策划者是DeepMind的共同创始人兼首席执行官杰米斯•哈萨比斯。他把李世石形容为“围棋界的罗杰•费德勒”，因此对一些人来说，AlphaGo的成就类似于一台机器人站上了温布尔登的草坪并战胜了这位网球传奇冠军。
“我 认为这是一个大事件，但是，最终还是要留给历史来评判，”哈萨比斯在首尔接受英国《金融时报》采访时称，“很多人之前预言至少还需要10年才能实现这一成 就，所以我们对于达到这一里程碑感到很兴奋。”39岁的哈萨比斯长久以来一直梦想着这场胜利。但是他的雄心已经不仅限于围棋的棋盘。他的目标是“让机器变 聪明”。
哈萨比斯出生于伦敦，母亲是新加坡华人，父亲有希腊裔塞浦路斯人血统。他是现代版的通才博学家，既是国际象棋神童、大师级的计算机程序员，还是视频游戏设计师和神经学家。
这些经历使得他在2010年与穆斯塔法•苏莱曼和谢恩•列格一起创建了DeepMind。苏莱曼是一位技术专家、哈萨比斯的童年好友，而列格是哈萨比斯在伦敦大学学院读神经学研究生时的同学。2014年，谷歌以4亿英镑的价格收购了这家人工智能公司。
“让杰米斯更加与众不同的是，天才往往很难相处，”计算机科学家和企业家赫尔曼•豪泽称，“但是他很开朗、大度又谦逊，一点都不傲慢。”
哈萨比斯本科在剑桥大学学习计算机科学时接触到了人工智能。当时大学讲师坚持传授有关“弱”人工智能的知识，即程序员为数据添加“标签”让计算机理解信息。
哈萨比斯对这种方式并不满意。他希望打造“强”人工智能系统，后者能够利用来自周围环境的“非结构化”信息独立决策并作出预判。
在DeepMind，计算机工程师在模拟人类大脑的神经网络的基础上创建程序。这类系统会犯错误，但是会随着时间的推移学习和提高。可以对它们进行设定，让它们玩其他游戏和完成其他任务，因此这种人工智能是通用而非专用的，会像人类一样“思考”。
游 戏是测试此类人工智能程序的理想方式，让研究人员能够将程序在游戏中的表现与设定目标相比较。而哈萨比斯非常适合训练计算机。作为一名13岁就获得国际象 棋大师称号并参加了智力奥运会（Mind Sports Olympiad）的选手，他因在赛场间奔跑、同时与不同选手对弈而被人铭记。组织者认为他“或许是史上最佳选手”。
哈 萨比斯喜欢玩人性随机性强的游戏。他赢过扑克锦标赛，并表示他喜欢这种游戏是因为选手们可能每步都正确，但仍会输掉比赛。他喜欢玩《外交》 （Diplomacy）这款有着松散规则却精彩纷呈的游戏，在这款游戏中，选手们为了称霸世界，需要讨价还价、缔结联盟、互相背后捅刀子。
围棋是人工智能的“圣杯”。围棋在2500年前起源于中国，如今全世界有4000万人下围棋，有1000名专业选手。
哈萨比斯表示：“我的围棋水平足以让我欣赏它的美。但围棋不是我的强项，因此我没有亲自与AlphaGo对弈过，因为几乎从一开始我就不是对手。”
计 算机早就“解决了”诸如步步高和跳棋之类的其他游戏。1997年，IBM的“深蓝”（Deep Blue）超级计算机击败了当时的国际象棋世界冠军加里•卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。程序员用深蓝打造了一个试图分析每一种可能走法的所有结果的系统。但围棋要远比国际象棋复杂得多。围棋的棋局变数比宇宙中的原子数量 还要多。即便是最强大的超级计算机也无法处理这么多的信息。击败最强的人类选手需要史无前例的技术突破。
突破的时刻在3月9日来临——在3个半小时的对弈之后，李世石向AlphaGo认输。这位人类冠军棋手在输棋之后感到“震惊”。第二天AlphaGo再次获胜。尽管对这一成绩感到惊叹，但哈萨比斯警告称，机器人技术等其他领域还有很长的路要走。
他说：“我们在人工智能领域取得的重大进展的一个古怪之处在于，看起来我们有了一个名叫AlphaGo的世界冠军，但我们还没有一台能够在实体棋盘上落子的计算机。”费德勒目前还不会面临类似的挑战。
对哈萨比斯来说，创造在游戏中击败人类的机器只是个试验，是为了以后利用DeepMind的技术，“解决让智能手机助手更智能等真实世界的挑战，并在将来，利用这种技术帮助科学家们在医疗和其他领域解决一些最为紧迫的社会问题”。
责任编辑：苏未然 SN226