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谷歌人工智能AlphaGo战胜韩国棋手李世石引起巨大轰动，美国科技媒体“The Verge”在比赛结束后对AlphaGo背后的DeepMind公司联合创始人德米斯·哈萨比斯进行了长篇访谈，哈萨比斯谈到了他对人工智能未来的看法。
DeepMind创始人哈撒比斯
3月9日，谷歌人工智能AlphaGo战胜韩国棋手李世石引起巨大轰动，美国科技媒体&The
Verge&在比赛结束后对AlphaGo背后的DeepMind公司联合创始人德米斯&哈萨比斯进行了长篇访谈，哈萨比斯谈到了他对人工智能未来的看法。
以下是文章全文：
DeepMind的AlphaGo战胜韩国传奇棋手李世石，点燃了空前的对人工智能问题的热情。但是，这家谷歌子公司的AlphaGo计划却远远超出了它自身 -
甚至可以说它本身都不是重点。作为DeepMind的联合创始人，德米斯&哈萨比斯(Demis
Hassabis)在本周早些时候表示，DeepMind要做出&智慧解决方案&，对此他有一些想法。
哈萨比斯自己走了个不寻常的路去达到人生目标，现在回想起来这却是一个完美的。哈萨比斯是一个在智力奥林匹克竞赛中5次获得冠军的国际象棋神童。他声名鹊起则是年轻时在英国Bullfrog和Lionhead游戏开发公司工作，在那里他致力于开发一款类似于&主题&、&&的人工智能游戏，后来他成立了自己的工作室。哈萨比斯在00年代中期离开了游戏行业去读完神经科学的博士学位，2010年他与别人联合创立了DeepMind公司。
在AlphaGo首次战胜李世石后的清晨，哈萨比斯坐下来接受The
Verge的访谈。他在进屋时评论着首尔酒店(注：比赛地点)的灯光布景，给人的感觉十分温馨友好。当一个谷歌代表告诉他，昨夜有3300篇韩国媒体文章报道了他，他明显看起来非常吃惊。
&这令人难以置信，对吧?&他说， &看到一个深奥难懂的事物开始流行起来，这很有趣。&
除了AlphaGo，我们的谈话触及视频游戏、下一代智能手机助手、DeepMind在谷歌公司中的角色、机器人、AI如何帮助科研等等。
注：本次采访内容已被轻度编辑，以便于阅读。
问：The Verge 记者萨姆&贝福德(Sam Byford)：对于那些不了解人工智能或围棋的人，你会如何描述昨天所发生的文化共鸣?
哈萨比斯：对于这些我要说几点。围棋一直是完全信息博弈的巅峰。它在可能性方面比国际象棋更复杂，所以它一直是人工智能研究领域努力寻求的重大挑战，尤其是在&深蓝&之后。你知道，即使付出了很多的努力，我们还是没有走出太远。蒙特卡洛树搜索是十年前一个很大的创新，但我认为我们成功地用AlphaGo给神经网络引入了&直觉&&&如果你想这么叫的话，而正是这些直觉让某些人成为顶尖棋手。我很惊讶，即使是现场解说迈克尔&雷德蒙德(Michael
Redmond)也很难算出，他可是一个职业9段棋手啊！而这表明了你是有多么难写出围棋的&评价函数&(valuation function)。
问：当你看到AlphaGo的特殊举动，你会感到惊讶吗?
哈萨比斯：是啊。我们相当震惊，我认为李世石也是，从他的面部表情就能看出来。AlphaGo的那步棋深深地打入了李世石的领地。我认为这是一个相当意外的举动。
问：是因为(这步棋的)侵略性吗?
哈萨比斯：嗯，是因为侵略和大胆！此外，它在比赛中戏耍了李世石。李世石以好战而闻名，这就是他所传达出的，我们期待的那种东西。本场比赛一开始，他就在整个棋盘上求战，但是没有一处是真的。传统的围棋程序在处理这种情况时非常无力。他们在局域计算中并不差，但是在需要通盘视野的时候会很无力。
问：举行这次比赛的一大原因就是评估AlphaGo的能力，无论输赢。你从昨晚学到什么?
哈萨比斯：好吧，我想我们了解到：我们已经沿着这条线走出了很远
&&没有超出我们的预期，但达到了我们的期望。我们要告诉大众，我们认为比赛是五五开。我认为这仍然可能是正确的，这儿任何事都有可能发生，我知道李世石今天回来后会采取不同的策略。所以，我认为寻对手策略将是非常有趣的。
刚才谈到了AI的意义，回答了你的第一个问题。要告诉你的事情是，我们和深蓝是不同的。深蓝是一个&手工&程序&&程序员从国际象棋的规则中提炼出信息和获得启发。而我们的AlphaGo拥有学习能力，它通过实践和学习获得知识，这更像人。
问：如果在系列赛中AlphaGo继续以这种方式取胜，接下来会发生什么?未来会有一个人工智能的游戏对决吗?
哈萨比斯：我认为作为围棋是完全信息博弈的巅峰。当然，我们还有其他顶尖棋手要比赛。此外，其他的游戏
&&像无限押注的德州扑克就非常困难。多人比赛会有其他的挑战，因为它是一个不完全信息博弈。再有明显的就是，人类在玩《》这类游戏时比电脑更好。战略游戏需要在一个不完全信息的世界里拥有高层次的战略能力。而围棋的事情是很明显的，你可以在棋盘上看到一切，因此，这对于电脑来说更容易一些。
问：(人工智能)打《星际争霸》这些游戏你个人会感兴趣吗?
哈萨比斯：也许吧。我们只对研究项目主线范围内的事情感兴趣。所以DeepMind的目的不只是打游戏，尽管那非常有趣而且令人兴奋。你知道，我喜欢玩游戏，我以前编写过电脑游戏。但是那仅限于作为测试平台，用于尝试写出我们的算法思想和测试出它能到多高等级、能玩得多好，这是一个非常有效的方式。最终，我们希望能应用到现实世界中的重大问题。
问：90年代末，我在英国长大，当时我在电脑杂志上看过你的名字，你的名字常常和游戏联系在一起。当我第一次听说DeepMind，看到你名字时，我在想：&真是绝配。&之前你在游戏行业的职业经历对于现在所做的工作有何影响?
哈萨比斯：类似DeepMind的东西一直是我的终极目标。从某种意义上来说，我在这方面的计划已有20多年时间。如果你从这种角度来看，即我所做的一切都是为了最终进军人工智能领域，那么可以发现我的选择是合理的。如果熟悉我在Bullfrog等公司的工作，那么你会知道，人工智能是我所做一切的核心。很明显，(Bullfrog创始人之一)皮特&莫里诺克斯(Peter
Molyneux)的游戏也都是人工智能游戏。
16至17岁时，通过开发《主题公园》，我意识到如果继续发展人工智能，那么人工智能将发挥巨大的力量。我们卖出了数百万个拷贝，而许多人都喜欢这款游戏。正是由于人工智能的，这款游戏才可以适应玩家。我们随后继续进行开发，而我也在游戏行业的职业生涯中试图继续发展这一技术。
随后，我退出了游戏行业，回到了学术界，从事神经科学的研究。因为在21世纪00年代中期，我感觉通过游戏这扇&后门&去展开人工智能研究已经非常困难，因为游戏发行商只想要游戏。
问：当时，游戏是否是人工智能唯一显而易见的应用?
哈萨比斯：是的，我认为是这样。实际上我认为，当时我们正在开发技术极其领先的人工智能。我想说的是，那时学术界还停留在90年代，而所有新技术都尚未普及，也没有得到大规模应用，例如神经网络、深度学习和强化学习。因此，最优秀的人工智能技术存在于游戏之中。
当时的技术不同于我们目前开发的学习型人工智能，而更多的像是有限状态机。但这些系统很复杂，并且具有自适应性。类似《Black &
White》的游戏采用了强化学习技术。我认为这是到目前为止游戏中最复杂的人工智能应用案例。不过到年，很明显游戏行业走上了与90年代不同的发展方向。90年代的游戏很有趣，具有创新性。当你想到一个点子时，就可以将其开发出来。而到00年代，游戏更强调图像、内容IP，类似FIFA的游戏大行其道。因此，游戏行业不再有趣。
在游戏行业，我做了能做的所有一切，在成立DeepMind之前我需要收集好必要的信息。这就是神经科学。我希望从大脑解决问题的方式中获得灵感。因此，没有什么其他方式比攻读神经科学的博士学位更好。
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AlphaGo宣布明年再战围棋 人类荣誉谁捍卫?柯洁?
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（原标题：AlphaGo宣布明年复出再战围棋，人类的荣誉该由谁来捍卫？）
今年3月AlphaGo 和李世石的围棋对决，就像科幻小说《三体》中的人类舰队首次迎战水滴。本来自信满满的人类，被不可预料的强大战斗力打了个措手不及几乎全军覆没。《三体》中人类战队幸存了4艘战舰，被AlphaGo狂虐了4局的李世石，也在这场5局大战的第 4 局为人类挽回了一点颜面。在周末DeepMind团队亮相暴雪嘉年华，宣布 AlphaGo 接下来将要挑战《星际争霸 2》后，今早AlphaGo团队成员樊麾在微博宣布：AlphaGo 的棋力在已过半年有巨大的进步，将会在 2017 年年初复出下棋。AlphaGo 团队将会在近期内公布更多讯息。AlphaGo 再度出手，目标可能直指世界第一目前在棋手积分排名上，挡在 AlphaGo 面前的，只剩下中国棋手柯洁了。其实在 AlphaGo 还在于李世石对战期间，柯洁在微博上的自信言论就已经让他火了一把。“就算阿法狗战胜了李世石，但它赢不了我”、“管你是阿法狗还是阿法猫！我柯洁在棋上什么大风大浪没见过？让风暴再来的猛烈点吧！”等“人机大战”期间的“出格”言论，直接让柯洁走上了舆论的风口浪尖。尽管在今年 7 月份由于连续输给两名较低排位棋手让柯洁暂时将占据两年之久的世界第一宝座让给了 AlphaGo，但在目前的积分排行上，由于 AlphaGo 之后再无公开对战，柯洁的积分又回到了第一的位置上。明年年初的对战，很有可能就是一次世界第一的真正对决：柯洁对战 AlphaGo 。其实大概在今年 6 月份的时候，国家体育总局棋牌运动管理中心党委书记杨俊安就在第 37 届无锡世界围棋业余锦标赛的比赛说明会和抽签仪式上透露：前一段，中国围棋协会和 Google 公司有过几次接触，双方呢，都同意在不久的将来，安排一次排名第一的围棋选手柯洁和 AlphaGo 进行“人机终极对决”。当然，将会在 2017 年与 AlphaGo 对战的究竟是不是柯洁，还要等过段时间 AlphaGo 团队的官方宣布才能确定。看看现在谈谈未来，AlphaGo 之类的人工智能在未来生活可能扮演什么角色？归根结底，支持 AlphaGo 获得胜利的是深度神经网络。除了围棋和《星际争霸 2》这种竞技游戏类的应用，当 Google 把深度神经网络用在翻译中，可以让翻译变得更加通顺流畅，表意清晰。Google&，新的翻译系统简称为 Google 神经机器翻译（Google Neural Machine Translation-GNMT），就某些语言而言，GNMT 错误率可以减少 60%。（人类翻译、神经机器翻译系统和短语单词翻译系统的完整度（分成 0~6 的程度）在不同语言应用中的对比）该项目的负责人之一，同时也是 Google 智库成员的工程师 Mike Schuster 谈到：我们将按照 “端到端” 的模式对整个系统进行统一训练，这可以使公司更专注于减少翻译的错误率方面。虽然现在还并不完美，但的的确确是完善了很多。（新的神经机器翻译系统如何检测一个句子，并对它之间的关联性和重要性进行考量）在机器翻译方面，Google 使用的深度神经网络叫做 LSTM（long short-term memory – 长期短期记忆）。LSTM 可以保留长期和短期的记忆，有点像人类的大脑，这使得它可以用更复杂的方式进行学习。和 Google 以前的短语翻译系统（Phrase-Based Machine Translation-PBMT）不同，LSTM 可以从头到尾记住一句话再进行翻译，使长句翻译不再是单词的拼凑，而是流畅通顺的语言。（一句中文在短语单词翻译系统、神经机器翻译系统和人类翻译的区别）其实多年以来，Google 一直想让 LSTM 服务于翻译工作，然而一直无法攻克翻译速度这个难题。直到做了大量的工程和算法工作，才得以完善这个模型，让新神经机器翻译系统能够在跨越大型的 Internet 服务时保持工作速度。除了翻译，随着类似于 AlphaGo 的人工智能和机器学习越来越智能，我们将会面对这样一个现实：机器会逐步取代人类的工作。正如特斯拉的 Elon Musk 在上手接受 CNBC 采访时说的那样：装备有人工智能的机器正在进入劳动力市场，对于人类来说，这很可能意味着工作流失和“基本收入的普及”。因为自动化成为常态，未来我们的就业选择可能会受到限制，但这会让人有更多时间享受他们的生活。除了上面说到的人工翻译，可能最快被替代掉的职业是汽车司机。虽然现在绝大多数厂商只是提供了达到 SAE 和 NHTSA Level 2 的驾驶辅助功能。但从现今自动驾驶的发展趋势来看，全自动驾驶汽车正式民用可能也距离我们仅有五六年的时间，而这其中的关键就是无人驾驶算法。
总的来说，目前以 AlphaGo 为代表的机器学习与人工智能，在未来的前景不可估量。当然，正如爱范儿的投稿作者曾庆伟所说：最好的时代，也是最坏的时代。有了机器学习的助攻，人类有了研究传统科学难以研究的复杂问题的能力；人们甚至可以将机理尚不清晰的模型直接部署到产品中，去帮助人类解决问题。但是随着人工智能的迅速崛起，社会的就业结构也遇到了巨大的考验，简单人力工作的市场势必受到机器人与人工智能的挤压而缩水或者转移。对于机器学习领域的研究者和公司而言，这是最好的时代；而对于另一部分人而言，也许一场就业危机正埋伏在不远的将来。
本文来源：爱范儿
责任编辑：郭子辉_NT1690
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分享至好友和朋友圈AlphaGo这类的人工智能除了下围棋 还能做些什么？
当看到姚晨、王力宏这些娱乐明星也在微博上评论李世石与AlphaGo 的这场人机大战时，我们知道AlphaGo 火了。当韩国棋王李世石投子认输的那一刻，人类开始以另一种眼光看待这个人工智能程序，从不被看好到连胜两局，人们在惊愕之余不得不承认，人工智能已经发展到可以轻易超越人类的水平了。如今对于这场人机大战的最后结局的猜测，基本上都已经认定李世石会成为输的一方，甚至0：5败北的几率很大，因为机器是很少会犯错的。
对于这场大赛，人们已经失去了最初的期待，反而是人工智能这个新&物种&吸引了大家的注意，这个看不见摸不着的电脑程序，就这样将人类最后的骄傲摧毁，对于人类而言，到底是福还是祸，它会对我们的生活造成怎样的影响。很多人的心情是复杂的。
其实，人工智能已经走过了60年的历史，并几经高峰和寒冬，目前已经渗透进我们的生活的方方面面，也正在改变着我们的生活。
艺术：画画
不久前，谷歌在旧金山举行一场画展和拍卖会，展示电脑在人类的指导下创作的画作。此次展示的画作包括迷幻的海景、梵高风格的森林和以及城堡和狗组成的奇异景观。其中6幅尺寸最大的作品被一位职业拍卖人以高达8000美元的价格拍得。
谷歌最初开发这项技术是为了识别照片中的物体。但为了进行艺术创作，工程师又随机为电脑算法提供各种形状，电脑算法之后便会报告这些图片像什么物体，例如狗、人脸和树木。当然，这个算法与AlphaGo的算法又有怎样的差距，这个是目前还无法得知的。
谷歌举办人工智能画展
商业：金融交易
人工智能拥有如此强大的计算能力，人类怎么会放过利用其赚钱的机会呢！将人工智能引入股市银行等代替人类做交易员，在最近几年渐渐盛行。下面举三个经典的案例，基本上你就能体会到人工智能的强大了。
高频程序化交易Virtu Financial LLC公司在1238个交易日中，仅有一个交易日出现了亏损。
第一个以人工智能驱动的基金Rebellion预测了2008年的股市崩盘，并在2009年9月给希腊债券F评级，而当时惠誉的评级仍然为A。通过人工智能手段，Rebellion比官方降级提前了一个月。
掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum也使用了人工智能技术，结果从2009年以来，没有一个月是亏损的。
根据花旗银行的最新研究报告，人工智能投资顾问管理的资产，2012年基本为0，到了2014年底已经到了140亿美元。在未来10年的时间里，它管理的财产还会呈现指数级增长的势头，总额达到5万亿美元。
金融交易平台Capitalico 正在利用人工智能进行股票分析
健康：医疗辅助
19年前发生了和今天一样里程碑的事件，IBM的超级电脑&深蓝&击败国际象棋大师卡斯帕罗夫。之后深蓝在围棋界打遍天下无敌手，除了棋力持续大涨之外，还在其他领域发挥着作用，比如为MD癌症中心工作。通过Watson的认知计算能力，从病人病例和丰富的研究资料库中寻找资料，为临床医生提供有价值的见解，从而帮助医护人员找到最有效的治疗方案。去年，IBM推出了一个新的认知计算机健康平台&&Watson&Healthcare&Cloud，目前与生物制药公司诺和诺德以及强生等公司已达成了合作关系。
在AlphaGo 与李世石比赛前，谷歌同样宣布这个创造出 AlphaGo 的 Google DeepMind 实验室将进军医疗技术领域。他们成立了 DeepMind Health 团队，与英国伦敦帝国理工学院和伦敦皇家自由医院展开合作。他们推出了一款名为 Streams 的移动端应用程序，医疗人员可以利用 Streams 更快地观察到医疗结果。
通过计算人工智能帮助医疗人员找到最有效的治疗方案
交通：无人驾驶
想象一下，有一天我们出门打车，车上没有司机，你只要告诉它，你要去哪里，它会自动搜索路线并启动汽车上路。其实现在已经不用想象，因为这一切正在成为现实。
谷歌、特斯拉、苹果甚至是宝马，他们都在开发自己的无人驾驶汽车，谷歌的车已经在公司附近的山景城测试了无数次，虽然交通事故也发生过十多起，不过基本上都属于小摩擦，尚未造成严重损失。有人说，即使是发生了这些事故，无人驾驶汽车发生事故的概率也远远低于人类。当然，这同样依靠的人工智能强大而精准的计算能力。
关于这些无人车何时正式大量地上路载人，业内普遍的说法是2020年，目前它们在物体识别以及交通规则上仍在学习过程中。
谷歌无人驾驶汽车
生活：个人助手
人工智能个人助手，如果要诠释这个，看一遍电影《Her》就可以了，其中的人工智能操作系统萨曼莎不仅可以帮助主人公快速处理各种邮件、文件等工作，还能像朋友一样理解并与之交互。
现实生活中，这样的个人助手也正在成为现实，如苹果的Siri、微软的Cortana 以及谷歌的Google Now，国内也有科大讯飞的灵犀、图灵的虫洞语音助手等，这些语音助手现在一般是存在于PC或手机之中，近年随着服务机器人的发展，它们开始有了新的载体。而机器人除了有语音功能外，还具备自主行动地能力，因此有望在其他方面帮助人类。
日本软银旗下机器人Pepper
市面上有无数针对下棋的程序，但并不是每个都是只是为了下棋的，DeepMind的开发团队没有几个是懂围棋的，他们开发AlphaGo 并让它与人类下围棋，只是为了让它找到逻辑判断的方式并不断自我学习，这些是人工智能深度学习的基础。当它拥有了这些能力之后，它可以迅速学习其他方面的能力，并最终服务人类。当然，前提是我们不考虑机器觉醒的问题，至少在我看来，这是个遥远的事情。
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