自己能學習！電腦程序竟戰勝圍棋歐洲冠軍
新年伊始，世界頂級科學雜誌《自然》的封面新聞震驚了人工智能界：一個名為AlphaGo的電腦程序戰勝了圍棋歐洲冠軍樊麾。
這是電腦首次戰勝圍棋職業棋手，其意義遠大於１９９７年電腦“深藍”戰勝國際象棋大師，因為在這場腦力游戲中，電腦不是通過預設程序，而是靠學習精進棋力。
這場勝利，與谷歌公司旗下人工智能技術企業“深度思維”的創始人德米什·哈薩比斯密不可分。他的最終夢想是開發出媲美人腦的人工智能，一個在他看來安全可控的人類助手。
【讓人工智能更智能】
人工智能技術早已滲透到我們的日常生活，從智能語音助手Siri到人臉識別系統。不過，哈薩比斯２月中旬接受英國《衛報》採訪時説，這些只是預設好程序的軟體，只能掌握某項特定技能，屬於“弱人工智能”。所以，電腦“深藍”在國際象棋上的造詣可能技壓全人類，但論起下五子棋，它不見得能贏得了垂髫小兒。
哈薩比斯追求的是“通用人工智能”。所謂“通用”，即具備解決任何問題的潛力。這種強人工智能與以往技術的一大區別在於學習能力。用他的話説，“通用型學習機器”有一套能自己學習、適應性強的靈活算法，僅靠原始數據就能從零學起，掌握任何技能。
哈薩比斯認為，當今世界面臨許多難題，如癌症、氣候變化、基因組學等，解決起來需要處理大量複雜信息，單靠人腦有些“力不從心”。如何從浩瀚數據中篩選出有用部分？一種方案是借助通用人工智能將雜亂信息轉化為有用知識，為人類服務。
“我們正致力於研究一個有可能處理任何問題的元解決方案，”他説。聽起來像天方夜譚嗎？但哈薩比斯正率領自己的團隊一步步接近夢想。
２０１１年，哈薩比斯和發小穆斯塔法·蘇萊曼以及讀博時認識的人工智能專家沙恩·萊格共同創立深度思維技術公司，致力通過結合“機器學習和系統神經學的先進技術設計強大的通用性學習算法”，解決人工智能問題。
【２１世紀的“阿波羅項目”】
“深度學習”，是時下流行的人工智能技術，作為研究機器學習的新領域，旨在通過模仿人腦神經網絡、模擬人腦學習機制來分析、處理數據。
研究這套技術的機構並不少，但成果跟“深度思維”比起來差遠了。這家企業能博採眾長，將技術發揮到一個又一個新高度。哈薩比斯説，這是２１世紀的“阿波羅工程”。
２０１３年１２月，這家行事低調的初創公司首次出席業內領先的機器學習研究大會，攜帶的智能軟體表現出眾，驚艷全場。
１個月後，搜索引擎巨頭谷歌以４億英鎊（約合６.３億美元）將公司收歸旗下。
２０１５年２月，公司研究人員的報告成為英國《自然》雜誌封面文章，專家驚呼“具備自學能力的人工智能軟體”在電子游戲中表現已達到人類水準。
文章説，這款名為“深度Ｑ網絡”的程序可讓計算機實現更接近人類的獨立學習和推理能力，是世界上首個成功實現點對點通用學習的系統。
研究者讓這個程序通過在玩中自學來挑戰４９款不同的經典電子游戲。結果顯示，新程序取得了與人類職業游戲測試員相當的成績，在多半游戲中得分與測試員非常接近。
哈薩比斯和他的團隊沒有止步，而是轉向下一個目標——圍棋，對應的英文單詞是“Go”。
棋盤游戲，在西方被視為人類頂級智力的試金石。在中國具有兩千多年歷史的圍棋，更是被不少人視為抵擋電腦進攻的最後陣地。它看起來棋盤明了，縱橫１９條平行線構成３６１個交叉點；規則簡單，雙方交叉落子，佔領棋盤最大者為勝。但棋子位置的可能性多到遠超整個宇宙的原子數目，現有技術無法讓電腦像當年象棋大戰那樣靠枚舉所有情況戰勝對手。
怎麼辦？
研發者再次祭出“深度學習”的神器，結合其他技術，模仿人類大師分析盤局，推斷走勢。８個月後，AlphaGo以５比０的成績完勝樊麾，準備今年３月迎戰造詣更深的韓國棋手李世石。
相關論文介紹，這款程序的最大特點不是計算速度，而是算法優化。它通過名為“價值網絡”的算法評估整體局勢，拋棄在人類看來會一條道走到黑的路線；通過名為“策略網絡”的算法選擇在哪兒落子，直接略過那些明顯不該走的棋步。如此配合，減少大量無用功，將計算量控制在能力範圍內，本質上與人類棋手無異。而每次對弈，對電腦程序而言都是再學習的過程，更何況它用不着休息，經過足夠多的訓練，棋藝自然突飛猛進。
“這是一個意義重大的里程碑，”英國牛津大學人類未來研究所所長尼克·博斯特倫如此評價這場圍棋大戰。
雖然這場勝利是哈薩比斯職業生涯中迄今最引以為榮的事情，但他仍未滿足。他説，AlphaGo只會下圍棋，如何將這種智能用於其他領域還是個挑戰。如果電腦能突破這個限制，無疑會將人工智能帶入一個新境界。
“想想它下一個可能解決的問題吧，多讓人激動啊！”現年３９歲的哈薩比斯滿面紅光地説。
【智力超群的跨界奇才】
哈薩比斯謙遜有禮、其貌不揚的外表下，有着讓大多數人望塵莫及的聰明大腦。
成為人工智能專家之前，他是象棋神童，１３歲就得到國際象棋大師的稱號；他是電腦游戲開發牛人，８歲編寫游戲程序，１７歲領銜開發出包含人工智能元素的經典電腦游戲《主題公園》，２２歲成立後來大名遠揚的游戲公司“仙丹工作室”；他更是雙料學霸，２０歲畢業於劍橋大學計算機學專業後改讀認知神經學博士，開創性地發現海馬體和情景記憶間的&&，研究成果被頂級學術期刊《科學》評為“年度突破”。互聯網之父、英國計算機學家蒂姆·伯納斯·李稱他是這個星球上最聰明的人類之一。
也許是太過聰明，哈薩比斯自認“很容易感到無聊”，而他又什麼都想試試，“世界這麼有意思，炫酷的事又這麼多”，“我要是體育運動員，就想當十項全能選手”。
有意思的是，這名具有希臘、塞浦路斯、新加坡和中國四國血統的英國人並非出自科學世家。按照他的説法，他是家中異類。教書的父母有些恐懼現代技術，倒是對藝術和文學興趣濃厚。弟弟和妹妹也繼承衣缽，一個搞寫作，一個是作曲家兼鋼琴家。
不過，這些都不妨礙身為長子的他最終在人工智能界縱橫馳騁。
但哈薩比斯絕非科學怪咖，無論待人接物、研發管理，他都游刃有餘。“我從不認為工作和生活水火不容，”他坦言，“我確實很喜歡讀書、看電影、聽音樂，而這些似乎又能反過來幫助我更好地工作。”
這名成功人士還是名顧家好男人。無論工作多忙，他每晚會準時到家與家人進餐。他會陪兩個兒子玩耍、讀書，幫忙輔導功課，哄孩子上床睡覺。
在同事眼中，他是十足工作狂。
他的一天，往往在孩子入睡後從大約２３點開始。那時，美國總部會通過即時通信軟體Skype給他打來一通通工作電話，直到凌晨１點才能告一段落。
接下來是哈薩比斯的“純思考時間”，通常持續到凌晨三四點，思考的內容五花八門——研究方向，公司管理，突然冒出的算法設計，甚至讀書或看新聞時直覺與研究可能有關係的一段話。
他承認目前花在編程上的功夫不如以前多，更多的時間是放在琢磨提高公司運作效率上。他認為自己的公司“融合了最優秀的學術和最令人興奮的創業，充滿驚人的能量，催生出創造力和進步”。
在《衛報》記者克萊門茜·伯頓—希爾看來，這句評價一點也不誇張。“全世界最聰明的人排着隊想來這裡工作，儘管谷歌不少競爭對手和全球頂級科研機構爭相研究人工智能、吸引人才，但迄今‘深度思維’沒有一個人跳槽”。
哈薩比斯的公司佔據了倫敦市中心一整棟６層大樓，員工近２００名，來自４５個國家和地區。公司架構的核心是一群被哈薩比斯稱為“粘合思維”的人：這些人博學多才，能從紛繁的學術研究中找出結合點，迅速定位到有前景的研究方向。借助合適的獎勵機制，這些人以工作小組的形式隔幾週碰一次面，高效、靈活地調配資源和工程師。
“這樣你會有一名出色的天才研究人員，幾乎同時還會有三四名來自其他領域的研究人員可以接手任務，貢獻才智，”哈薩比斯解釋道，“這與學術界不同，但能很快産生驚人的成果，”例如啟動不過短短１８個月的AlphaGo項目。
【人工智能威脅人類？】
人工智能的發展最終是否會威脅到人類生存？
對於這個熱議話題，不少人持悲觀態度。著名科學家斯蒂芬·霍金預言，成功開創人工智能將是“人類史上最偉大的一件事，不幸的是，這也可能是最後一件大事”。
“深度思維”另一名創始人萊格也認為，“人類滅絕或許會發生，而技術可能難辭其咎”。
但哈薩比斯的觀點截然相反。他認為眼下我們固然需要考慮人工智能帶來的法律和倫理風險，但人類能夠避免遭遇科幻小説中機器消滅人類的厄運。
他説，不少對人工智能安全性心存疑慮的科學家並不了解這個領域，所以才會胡思亂想。“我們距離那種能達到人類級別的通用智能還有好幾十年，目前才爬到梯子最下面一級”，只是在做游戲，當這些技術強大到不僅僅能玩游戲時，“我們會用在更現實、更重要的領域，比如醫療保健，到那時，我們才需要確認它們可以發展到什麼程度，這將阻止機器接管世界”。
在哈薩比斯眼中，目前公眾對通用人工智能的過度擔憂阻礙了人工智能的發展。事實上，一線研發人員已經開始致力於減少技術隱患。
他説自己的公司在這方面走在前列。“深度思維”雖然不受政府審查，但以相當透明的方式運作；公司一向較樂於公開代碼，在併入谷歌時就在協議上寫明禁止將技術用於軍事或情報；他和同事們多次推動召開業內國際會議，發起倡議將智能技術用於善舉、杜絕潛在危險；他們協助宣傳成立非官方的內部道德委員會和諮詢委員會。
“哈薩比斯很熟悉人工智能安全方面的爭議，”英國帝國理工學院認知機器人學教授默裏·沙納漢評價道，“他當然不幼稚，也不會逃避現實。”
當伯頓—希爾問起長期來看人工智能面臨哪些挑戰時，哈薩比斯答道：“由於這些系統變得越來越複雜，我們需要考慮如何充分利用它們以及利用它們做什麼事。技術本身是中立的，但它是一個學習系統，必然會帶上設計者價值體系和文化的印記，所以我們必須認真思考價值觀問題。”
至於能媲美人腦的超級智能問題，他認為如何準確明了地下達指令至關重要。他強調，任何一個系統的“終極目標仍將由人類設計者明確設定，系統可能需要想辦法達成目標，但不會自行設定目標”。（王鑫方）（新華社專特稿）
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