2010年奇點(diǎn)峰會(huì)，DeepMind創(chuàng)始人Demis Hassabis在會(huì)上發(fā)表了關(guān)于AGI的演講，演講題目是：建立AGI的系統(tǒng)神經(jīng)學(xué)方法。

AGI指通用人工智能，它是一種假設(shè)的計(jì)算機(jī)程序，可以和人類一樣執(zhí)行智能任務(wù)，甚至有希望超越人類。AGI將能夠完成離散的任務(wù)，比如識(shí)別照片或翻譯。此外，它將會(huì)加減運(yùn)算、下棋、說(shuō)法語(yǔ)，還能理解物理論文、撰寫(xiě)小說(shuō)、設(shè)計(jì)投資策略、與陌生人談話。它將能夠監(jiān)測(cè)核反應(yīng)、管理電網(wǎng)和交通流量，它可以輕易地做任何事情。相比之下，目前最先進(jìn)的AI在AGI面前看起來(lái)就簡(jiǎn)單得像個(gè)便攜式計(jì)算器。

上述任務(wù)目前只能由人類完成。但是人類智力受到腦容量所限，更受人類渺小脆弱的身體限制。既然AGI在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，它就不會(huì)受到這些機(jī)體條件限制，其智能水平只受處理器數(shù)量的影響。AGI可能會(huì)先從監(jiān)測(cè)核反應(yīng)開(kāi)始。但很快，它在一秒內(nèi)消化的物理論文數(shù)量比一個(gè)人在千年內(nèi)消化的還要多，并可以據(jù)此發(fā)現(xiàn)新能源。人類智慧，再加上計(jì)算機(jī)的速度和可擴(kuò)展性，將解決目前看來(lái)無(wú)解的問(wèn)題。Hassabis預(yù)計(jì)AGI將掌握各種學(xué)科，包括癌癥研究、氣候變化、能源、基因組學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)、金融系統(tǒng)等等。

AGI將高速地處理信息且高度智能，不斷自我改進(jìn)的系統(tǒng)將急劇提升機(jī)器智能程度。但是AGI的未來(lái)難以預(yù)測(cè)，沒(méi)人知道這一切是好是壞。

Hassabis解釋說(shuō)，到目前為止，科學(xué)家們一直從兩個(gè)途徑發(fā)展AGI。第一個(gè)途徑是符號(hào)AI。研究人員試圖描述編寫(xiě)一套完整的規(guī)則，使之能像人類一樣思考。這種方法在上世紀(jì)八九十年代很流行，但沒(méi)有達(dá)到預(yù)期的結(jié)果。Hassabis認(rèn)為，人類大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)太過(guò)微妙，編程模仿是做不到的。第二個(gè)途徑是以數(shù)字形式復(fù)制大腦的生物網(wǎng)絡(luò)。這聽(tīng)起來(lái)似乎可行，畢竟大腦是人類智力的中心。但操作起來(lái)并不現(xiàn)實(shí)，因?yàn)檫@么做就好比繪制宇宙中每一顆恒星的地圖。最根本的問(wèn)題在于，這種途徑是在錯(cuò)位研究大腦功能。打個(gè)比方，這就像試圖通過(guò)打開(kāi)計(jì)算機(jī)并檢查晶體管的交互來(lái)理解Microsoft Excel是如何工作的。

Hassabis提出了中間立場(chǎng)：AGI應(yīng)該從大腦處理信息的廣泛方法中汲取靈感，而不是在特定情況下應(yīng)用生物系統(tǒng)或特定規(guī)則。換句話說(shuō)，它應(yīng)該專注于理解大腦的軟件運(yùn)作，而不是大腦的硬件構(gòu)成。功能性磁共振成像等新技術(shù)使人們能夠在大腦活動(dòng)的同時(shí)觀察大腦內(nèi)部，因此理解“大腦的軟件運(yùn)作”漸漸成為可能。最新研究表明，大腦通過(guò)在睡眠中重演經(jīng)驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)，從而得出一般原則。AI研究者應(yīng)該模仿這種系統(tǒng)。

當(dāng)年Hassabis參加奇點(diǎn)峰會(huì)最重要的目的是募資，DeepMind最終獲得200萬(wàn)英鎊投資，其中著名風(fēng)險(xiǎn)投資人彼得·泰爾投資了140萬(wàn)英鎊。谷歌在2014年1月以6億美元收購(gòu)該公司時(shí)，Thiel和其他早期投資者的投資回報(bào)率高達(dá)5000％。

對(duì)許多創(chuàng)始人來(lái)說(shuō)，這已經(jīng)算是一個(gè)完美的結(jié)局。但對(duì)Hassabis來(lái)說(shuō)，被谷歌收購(gòu)只是他追求AGI過(guò)程的一個(gè)步驟而已。 2013年，他花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行協(xié)議條款談判，目的在于保持DeepMind的獨(dú)立性。它可以獲得被谷歌收購(gòu)的好處，比如獲得現(xiàn)金流和計(jì)算能力，但是創(chuàng)始人仍然保有對(duì)公司的控制權(quán)。

Hassabis認(rèn)為DeepMind具備多種優(yōu)勢(shì)：擁有創(chuàng)企的動(dòng)力、頂尖大學(xué)的優(yōu)異人才、大公司的財(cái)力支持�？芍^萬(wàn)事俱備，因此AGI的時(shí)代會(huì)加速到來(lái)，從而為人類造福。

天才游戲少年

Demis Hassabis 1976年出生于倫敦，他4歲開(kāi)始下國(guó)際象棋，13歲時(shí)成為了世界上同年齡段中位列第二的棋手。8歲在老式電腦上自學(xué)編程。1992年提前兩年完成高中課程。他在Bullfrog Productions找到一份電子游戲編程的工作，編寫(xiě)的虛擬游戲Theme Park大賣(mài)1500萬(wàn)張拷貝。

十幾歲的時(shí)候，Hassabis同時(shí)參加國(guó)際象棋、拼字游戲、撲克和西洋雙陸棋的比賽。1995年，在劍橋大學(xué)學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)時(shí)，又參加了學(xué)生圍棋錦標(biāo)賽且成績(jī)出色。下棋激發(fā)了Hassabis對(duì)人工智能的興趣。當(dāng)他下棋時(shí)也在思考，計(jì)算機(jī)是否也可以像人類一樣通過(guò)經(jīng)驗(yàn)積累不斷學(xué)習(xí)。游戲提供了脫離現(xiàn)實(shí)的完美學(xué)習(xí)環(huán)境。游戲世界純粹又包容，玩游戲不會(huì)受到干擾而且可以迅速掌握。

先搞定智能，其它問(wèn)題就能迎刃而解

1997年5月，IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)Deep Blue擊敗了國(guó)際象棋世界冠軍Garry Kasparov。這是計(jì)算機(jī)首次擊敗一位大師級(jí)棋手。這場(chǎng)比賽受到廣泛關(guān)注，也引起了人們對(duì)計(jì)算機(jī)不斷增長(zhǎng)的力量和潛在威脅的擔(dān)憂。當(dāng)時(shí)Hassabis產(chǎn)生了一個(gè)想法，他要把戰(zhàn)略游戲和AI結(jié)合起來(lái)，有一天，他會(huì)建立一個(gè)計(jì)算機(jī)程序，打敗最高段位的人類圍棋手。

Hassabis有條不紊地規(guī)劃職業(yè)生涯。1998年，他創(chuàng)辦了自己的游戲工作室Elixir，專注開(kāi)發(fā)一款復(fù)雜的模擬政治游戲Republic： The Revolution。還在學(xué)校時(shí)，Hassabis就有這樣的想法：通過(guò)超級(jí)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬復(fù)雜的世界動(dòng)態(tài)，以解決最棘手的社會(huì)問(wèn)題。當(dāng)時(shí)，他試著在游戲中實(shí)踐自己的想法。不過(guò)現(xiàn)實(shí)很骨感，Elixir最終發(fā)布了精簡(jiǎn)版的游戲但是反響平平。其它游戲也沒(méi)有成功。2005年4月，Hassabis關(guān)閉了Elixir。有人認(rèn)為Hassabis創(chuàng)立Elixir只是為了獲得管理經(jīng)驗(yàn)。現(xiàn)在，在正式踏上AGI之路以前，他只缺少一個(gè)關(guān)鍵的知識(shí)領(lǐng)域——了解人類的大腦。

2005年，Hassabis在倫敦大學(xué)學(xué)院開(kāi)始攻讀神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位。他發(fā)表的關(guān)于記憶和想象力的研究很有影響力。一篇被引用上千次的論文顯示，患有健忘癥的人也很難想象新的體驗(yàn)，這表明記憶和創(chuàng)造大腦圖像之間存在聯(lián)系。Hassabis所作的研究都是朝著AGI邁進(jìn)。他大部分研究都回歸一個(gè)問(wèn)題：人腦是如何獲得并保留概念和知識(shí)的？

2010年11月15日，Hassabis正式成立DeepMind。從那時(shí)起，公司的宗旨就一直沒(méi)有變過(guò)：先搞定智能，其它問(wèn)題就能迎刃而解。也就是說(shuō)，把大腦如何完成任務(wù)的理解轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)軟件，軟件可以使用相同的方法進(jìn)行自我學(xué)習(xí)。

Hassabis并沒(méi)有假裝科學(xué)已經(jīng)完全理解了人類的思想。AGI的藍(lán)圖不能簡(jiǎn)單地從數(shù)百項(xiàng)神經(jīng)科學(xué)研究中得出。我們對(duì)大腦的功能仍然知之甚少。2018年，Hassabis自己的博士研究結(jié)果甚至受到了澳大利亞研究團(tuán)隊(duì)的質(zhì)疑。所以DeepMind的起步工作還是很艱難。

Suleyman和Shane Legg加入了公司聯(lián)合創(chuàng)始人的行列。公司位于倫敦，許多新員工來(lái)自歐洲，有效避開(kāi)了和谷歌、Facebook等硅谷巨頭爭(zhēng)奪人才。也許DeepMind成功秘訣之一就在于留住了最優(yōu)秀的員工。

公司花大力氣發(fā)展的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)——強(qiáng)化學(xué)習(xí)，源于Hassabis所擅長(zhǎng)了兩個(gè)領(lǐng)域：游戲和神經(jīng)科學(xué)。建立這樣一個(gè)程序是為了收集有關(guān)其環(huán)境的信息，然后通過(guò)重復(fù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)從中學(xué)習(xí)，就像Hassabis所說(shuō)的“睡眠期間大腦活動(dòng)”一樣。

在此之前，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域還是一片空白。程序顯示了一個(gè)虛擬環(huán)境，除了游戲規(guī)則，它什么也不知道。程序包含至少一個(gè)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組件。由計(jì)算結(jié)構(gòu)層組成，可篩選信息，目的是識(shí)別特定特征或策略。每一層都在不同的抽象層次上檢查環(huán)境。起初，這些網(wǎng)絡(luò)的成功率很低。當(dāng)他們嘗試不同的策略時(shí)，變得越來(lái)越老練，當(dāng)成功時(shí)，也會(huì)得到獎(jiǎng)勵(lì)。程序不會(huì)再次范同樣的錯(cuò)誤。AI神奇的地方就在于它重復(fù)任務(wù)的速度。

DeepMind的AI項(xiàng)目在2016年獲得重大勝利，當(dāng)年，AlphaGo在首爾舉行的五局三勝比賽中擊敗圍棋世界冠軍，震驚世人。2．8億人見(jiàn)證了AlphaGo的勝利，有專家曾預(yù)測(cè)人機(jī)對(duì)戰(zhàn)機(jī)器取勝還需要十年時(shí)間。次年，升級(jí)版AlphaGo擊敗了中國(guó)圍棋冠軍。