阿尔法编程 AlphaGo之父戴密斯·哈萨比斯：是天才，也是生活里的普通人

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正文|离石商评，作者|高冬梅

2016年3月，一件震惊全人类的大事。AI程序AlphaGo击败了世界顶级围棋选手李世石！

围棋是号称人类发明的最复杂的游戏。一时间，关于人工智能即将取代人类的谣言四起，引发了关于人工智能伦理问题的大讨论。大部分人对AlphaGo有所了解，但不了解AlphaGo的创始人。

AlphaGo的创造者是戴密斯·哈萨比斯，一头被称为“人类历史上最聪明的人之一”的大牛。他来自英国伦敦，不仅是世界上AI领域的第一人，也是世界象棋大师、电脑游戏设计师、企业家、神经学家。这个世界上恐怕没有第二个人可以整合这些身份。

既然上天给了人才，那就让它被录用吧！

哈萨比斯从小就很好奇，喜欢新鲜事物，兴趣广泛。这种天赋让他不断主动征服一个又一个新领域，擅长桌游、电子游戏、电脑编程。

1976年7月，哈塞克出生在一个多血统的家庭，父亲是希族塞人，母亲是新加坡华人。他是家里的长子，下面还有一个弟弟和一个妹妹。

哈萨比斯的父亲年轻时是一名创作歌手。后来他家开了一家玩具店，后来父母都当了老师。父母“放荡不羁”的生活方式对孩子的生活影响深远。哈萨比斯的姐姐成长为作曲家和钢琴家，他的弟弟成为了一名有创造力的作家。但哈萨比斯却在父母的“不循规蹈矩，坚持自己的道路”的指引下，突然在家里变身成了“黑天鹅”，做着与家庭气质完全不符的科技事业。

小时候在父母的玩具店玩疯了。哈萨比斯很小的时候就从各种玩具和游戏中吸取营养，甚至创造了一些玩具和游戏规则，带领弟弟妹妹们一起玩。“我就是这样学会设计游戏的。”！因此，也许“创造”一个天才的方法是让他自由地从生活的每一点中吸取营养，“疯狂地成长”。

4岁时，哈萨比斯开始对父亲和叔叔下的象棋感兴趣。然而，他的平凡生活却成了传奇:在爱因斯坦刚刚学会流利说话的年纪，他只用了两个星期就学会了下棋，并赢得了成年。之后他开始一路挂机。5岁开始参加英国国内比赛，6岁在伦敦获得8岁以下冠军，9岁成为英国11岁以下国家象棋队队长，13岁成为世界排名第二的象棋大师。

由于他的出色表现，他被“互联网之父”、英国计算机科学家蒂姆·伯纳斯·李(Tim Berners Lee)评为“地球上最聪明的人之一”。爱动脑筋，爱自省，是哈萨比斯根植于血液的特质。“下棋需要慎重考虑，一定要有意识地统筹规划。这个过程令人着迷。”。

八岁时，哈萨比斯用他在国际象棋比赛中赢得的200英镑给自己买了他一生中第一台电脑。对普通孩子来说，它只会是一个特别大的玩具，但对哈萨比斯来说，它是通往新世界的过道。当他的父亲带他去伦敦最大的书店Foyles时，一本关于编程的书吸引了他。

相对于“更像是一种训练”，只提升很多技能的象棋，编程的“深刻”更能吸引哈萨比斯。在键盘和棋盘上驰骋的8岁小孩，在思考两个与年龄完全不成比例的难题:一、大脑是如何学习和完成复杂任务的；第二个是电脑是否能做同样的事情。

“电脑的神奇之处在于它可以被编程，这让我可以尽情释放自己的创造力。”在反复编程的过程中，哈萨比斯对计算机有了更深入的了解。他认为计算机和飞机、火车一样是一项重要的发明，是一种可以拓展人类脑力的工具。然后他买了一台新电脑，拆开仔细研究。

很快哈萨比斯就自己写了一个电脑游戏。作为一个天才，哈萨比斯最大的特点就是对新事物无止境的好奇。在“征服”了计算机编程之后，他在11岁的时候接触到了AI，并在自己的游戏中使用它。他编了一个黑白的游戏程序，打败了他弟弟。

从此，计算机编程和AI成为他生活中重要的一部分，像磁铁一样吸引着他。更何况这样深深沉迷的爱好并没有影响他的学业。14岁时，哈萨比斯提前两年完成了与中国教育证书考试相似的GCSE考试。15岁数学水平达到A级，16岁高等数学物理化学都达到A级。今年，他被剑桥大学计算机科学专业录取。因为年纪太小，剑桥劝他休息一年。

因此，17岁时，哈萨比斯去了英国一家游戏工作室工作，师从传奇游戏设计师皮特·莫利纽克斯。在这里，他开发了第一款带有AI元素的电子游戏《主题公园》，销量上百万，不仅给了哈萨比斯足够的资金完成学业，也让他坚信AI会取得惊人的发展。

1994年，哈萨比斯开始在剑桥大学学习计算机科学。虽然他在一所令人羡慕的大学里学习了当时最前沿的学科，但哈萨比斯觉得剑桥的本科生只能学习AI如何执行特定的任务。这样的“狭义AI”远远不够，他更感兴趣的是开发更大范围的“广义AI”，为后来铺平了道路。

在剑桥大学的四年时间里，哈萨比斯也接触并爱上了古老的东方智力竞技游戏——围棋。1997年，20岁的哈萨比斯以罕见的双一流荣誉学位毕业于剑桥女王学院，随后创办了自己的电子游戏公司酏剂，为包括微软在内的全球出版商创作游戏。

仙丹巅峰时期雇佣了60人，制作了《共和国:革命》《邪恶天才》等AI模拟游戏，获得英国电影电视艺术学院奖提名。该公司的最高估价为1200万英镑。但就在公司火起来的时候，任性的哈萨比斯觉得自己知识不够，想回学校。

因此，2005年，他去了伦敦大学学院(UCL)，在那里他对大脑的海马体和情境记忆进行了前沿的学术研究，并在学习认知神经科学4年后获得了博士学位。

哈萨比斯的这些早期经历，无论是象棋还是编程，都是别人无法比拟的成就，但对他来说都是轻而易举的处理。这让人觉得天才真的很不一般，很有才，很任性。同时，他们也不得不承认“人生没有白走的路，他面前的每一步都很重要”，因为他迈出的每一步都与他未来的卓越成就息息相关。

AlphaGo之父

围棋一直被认为是计算机难以征服的游戏，因为它依赖直觉，需要战略思维。当时的计算机很难记住棋子的组合，很难评估棋盘的情况，很难思考和决定并执行赢棋的策略。AI科学家一直在尝试将AI元素带入围棋游戏，但经过几十年的研究一直无法突破。

大学期间，哈萨比斯被围棋深深吸引，围棋是人类开发的最复杂的游戏之一。1997年，当超级计算机深蓝打败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫时，他认为自己以后必须为围棋编写一个程序，才能打败所有人类围棋选手。

他在大学的时候，因为质疑围绕“狭义AI”的教学课程，哈萨比斯曾经在课堂上对朋友说，老师在“给我们洗脑”，被老师赶出了教室，这让他更加坚定了以后成立公司研究AI的决心。

这些梦想，根植于遥远的大学时代，在哈比比离开大学十几年后的2011年终于实现了。今年，哈萨比斯和法晓以“解决情报问题，让世界变得更美好”的理念成立了DeepMind Company。哈萨比斯将从象棋、围棋等智力竞技游戏中学到的规划思维运用到创业中。“当时我意识到这将是一个20年的计划”。

当时两大科技领军人物霍金和马斯克成立了反AI联盟，共同反对AI研究。哈萨比斯早就相信AI一定会取得惊人的发展，决定说服霍金AI会让世界变得更美好，并对哈萨比斯的相关研究表示关注和支持。

马斯克成为哈萨比斯公司的早期投资者。他曾经在DeepMind上评论道:“它让我对事物的发展速度有了更清晰的认识，事物的发展速度正在加速，远远快于人们所能意识到的。也许你的Roomba什么的会动，但不会接管世界。”

与其他技术初创公司不同，DeepMind开发了一种复杂的自学习算法，称为“深度学习”，它结合了神经科学和机器学习的研究和专业知识，可以在给定的数据集面前自学并胜任特定的任务。2013年12月，成立仅4年、不到20人的DeepMind，以一款全新软件震惊全球。

在机器学习研究大会上的演示中，该软件在雅达利的三款经典游戏——乒乓球、搏击和摩托车大战的试用中，通过不断的试错和学习寻找分数，表现良好。人们对它从头开始学习和掌握复杂任务的能力感到惊讶和称赞。

看了这个演示，谷歌立即以4亿英镑(约合6.6亿美元)收购了DeepMind，成为当时欧洲最大的一次收购。拉里·佩奇(Larry Page)不仅称赞了哈萨比斯(Hassabis)，还称Deepmind的技术是“我很久以来看到的最激动人心的事件之一”。

被谷歌收购后，哈萨比斯和他的团队仍然获得了很大的自主权。该公司的办公室不仅留在伦敦，他们还将自己的人工智能项目命名为AlphaGo，该项目将人脑神经元与大数据相结合。之后AI在围棋游戏上的进步如火如荼

2016年1月，DeepMind宣布AlphaGo征服Go，正式挑战人类玩家。3月，AlphaGo击败了世界顶级围棋选手李世石，让全世界为之激动。就连哈萨比斯本人也表示，他对AlphaGo有自己的棋局感到“震惊”和惊讶。从此AI将取代人声。

在赢得第一场战斗后，哈萨比斯升级了AlphaGo的架构。2016年底和2017年初，AlphaGo在中国象棋网站上以“高手”为注册账号，在翼城围棋网和野狐围棋网上与中日韩围棋高手数十人进行了一场快棋比赛，连续60局未输。

2017年5月，在中国乌镇举行的围棋峰会上，AlphaGo迎战世界头号围棋冠军柯洁，再次轻松夺冠。至此，围棋界已经认识到AlphaGo的棋力已经超过了人类职业围棋的顶级水平。与柯洁的战斗结束后，AlphaGo团队宣布不再参与Go。

2017年10月18日，DeepMind团队宣布了最强版的Alpha Go，代号AlphaGo Zero。哈萨比斯一直想创造一个可以“学习”如何玩游戏，达到和人类一样高水平的AI。在他看来，AlphaGo并不是人们认为的“机器”，“就像哈勃望远镜和人类一起探索宇宙，AlphaGo是哈勃望远镜和我们一起探索Go”。

他一直坚信AI可以帮助人类以更快的速度取得更大的突破。像哈萨比斯这样的“谢耳朵”男生通常会专注于工作，但他们很迟钝，沟通能力也很差。而哈萨比斯的可贵之处在于，他在带领团队的过程中，能够在多种环境下工作，逐渐成长为一名富有表现力的沟通者。

他经常用简单的方式向公众介绍他复杂的作品及其意义。他解释了DeepMind如何将传统的人工智能技术与新技术相结合。比如在Go中，DeepMind将传统的“树搜索”方法与模拟大脑神经元的“深度神经网络”相结合，巧妙地集成了各种AI技术。

他在BBC做客的时候说，深度学习和AI领域的强化学习是最让他兴奋的两件事。前者用于识别，后者用于决策，AlphaGo是两者的结合。DeepMind将处理长期规划的更深层次强化学习技术引入AlphaGo，而不是简单地使用预编程系统按照既定步骤下棋。

依靠增强的学习系统，AlphaGo可以吸收人类棋手的营养，进而创造出自己的打法。未来DeepMind还会集成内存等其他功能。“整合所有这些不同的领域是关键。因为我们感兴趣的算法可以将某个领域的学习经验应用到新的领域。

随着新技术的引入，AlphaGo Zero能力极佳，针对同类节目的胜率高达99.8%。除了新技术，这个结果也是由于哈萨比斯对“心智”的认知，“AlphaGo”以人的方式下棋。也是以人的方式学习的，和你我一样，技能也是通过不断的练习提高的。

曾经打败过象棋冠军的深蓝，需要一队象棋大师和程序员来教他下棋的技巧。进化AlphaGo Zero就像一个刚出生的婴儿，在围棋的世界里先学会走路，在无数次自我对抗中提高自我理解和认知，发展直觉。渐渐的，它不仅可以掌握人类高手下棋的技巧，还可以自己开发一些新的技巧，利用这些技巧来打破人类智力的壁垒。

随着AlphaGo的成名，哈萨比斯也获得了诸多荣誉，包括年度最佳科技贡献奖“亚洲奖”、英国皇家学会颁发的“穆拉德奖”、自然杂志评选的“年度十大人物”、时代周刊提名的全球100位最具影响力人物等。

坚持探索一般AI

哈萨比斯为自己设定的最终目标是了解时间、黑洞以及人类在整个宇宙中的真实位置。万能AI是他到达这个星海的途径。在读博的同时，哈萨比斯开始寻找灵感，在人脑中寻找新的AI算法。

2007年，他发现5名健忘症患者由于海马体受损，几乎无法想象未来，这证明了大脑中曾经只与过去有关的部分对于规划未来也非常重要。多年来，在AlphaGo取得巨大成功的同时，哈萨比斯坚持探索一般AI，带领DeepMind做了很多大事:

2016年底，DeepMind开放了其核心深度学习平台之一DeepMind Lab，供研究人员和开发人员使用。这是一个智能机器人玩游戏的娱乐学习游戏平台。开源之后，全世界的研究人员和开发人员都可以利用自己的才能，共同为AI的发展而努力。

与此同时，DeepMind还发布了一款“可微神经计算机”(DNC)，它可以像人类一样思考，像计算机一样进行高速计算和存储数据，从而使“机器”向“人类”更进一步。

为了让“机器”更像“人类”，DeepMind在图像生成和语音生成领域进行了高级研究。其2016年宣布的语音生成系统WaveNet据说可以将计算机输出音频与人类自然语音的差距缩小50%。

医疗是哈萨比斯强调AI需要落地的领域。DeepMind Health是一个智能医疗系统，它基于与英国国家医疗系统合作获得的数据，创建基于人工智能的诊断和治疗以及症状判断辅助；Alpha Fold可以根据基因序列预测蛋白质的3D结构，击败其他97名选手，赢得被称为“蛋白质结构预测奥运会”的CASP比赛，为医学领域的改革和新药的研发奠定了理论基础。

DeepMind还利用AI系统优化了散热系统的耗电效率，据说一次就为谷歌节省了上亿美元的开支。2018年底，Alpha Zero只用一个算法就确立了自己在围棋、象棋、象棋三大领域的主导地位，于是出现在《科学》的封面上，被评价为“能解决多个复杂问题的单一算法是创建通用机器学习系统、解决实际问题的重要一步”。

构建一个通用的AI并不容易。DeepMind采取了不同的方法，从现实生活中获得灵感，并将解决方案总结为“在许多不同的可能组合中选择正确的路径”。他认为，在可预见的未来，AI会像科学家一样工作，提出假设，设计实验来验证假设，然后“做出可能获得诺贝尔奖的重大突破”。

为了推动一般AI的发展，哈萨比斯甚至很少自己写长篇文章，发表在神经病学顶级期刊《神经病学》上，并提出明确的观点“如果我们的目标是发展接近或等于人类智能的智能技术，那么我们绝不能放弃对人脑的研究和认识，因为人脑是唯一能够证明这种智能存在的证据”。

目前DeepMind主要集中在两个方面的研究。一个是对前述强化学习的深入探索，可以结合机器决策、物理世界处理等AI领域的技术；另一个是AI可解释性，它不仅利用心理学和神经科学破解AI黑箱，还希望利用强化学习等“AI原理”来帮助探索人脑。

这些研究的意义不在于具体的成果，而在于对跨学科研究的扎实论证，证明神经病学完成AI的可行性，其关键的机器心智理论可能成为主流的研究方向。

而且哈萨比斯认为，AI不仅要向神经科学学习，也要向AI学习，为今天的人脑和神经研究服务。用强化学习机制来解释人脑的运行模式已经被实验证明是正确的，所以对人脑机制的研究和模仿也要加强对强化学习技术的理解和提升。

未来，与记忆相关的AI技术将成为DeepMind的研究重点，情境记忆、工作记忆、长期学习等技术很可能成为突破性的方向。哈萨比斯的想象是，通过AI了解人类的智能，让AI与人脑相比较，可能“对人类头脑中一些最深刻、最持久的奥秘，如创造力、梦境等有深刻的洞察，甚至触及意识的本质”。

生活中的天才领袖和普通人

作为一名企业家，哈比比领导着Deepmind，这是一个由700名员工组成的团队，其中包括400名医生。被谷歌收购后，热爱家乡的哈塞克不愿搬家。“我在北伦敦出生长大，我非常喜欢这个城市。伦敦没有理由容纳不下世界级的AI研究机构。我很自豪我们能留在这里。”

DeepMind办公大楼里的所有房间都是以人类历史上的天才命名的:特斯拉、Ramanujan、柏拉图、费曼、亚里士多德、居里夫人等等。办公环境是最有利于人的创造力的设计。大楼一楼有一个咖啡厅，一个带冰箱的接待室，桌子上有一台足球游戏机。屋顶是一个开放的平台，可以看到伦敦的美丽景色，员工们每周五晚上都会在这里举行聚会。

公司汇集了来自世界各地的最优秀的人才，比如波兰的物理奥数冠军或者法国的顶尖数学博士。他们看起来都很健康、快乐和酷。空气息里似乎弥漫着知识的味道。Hassabis花了很多时间思考“DeepMind作为一种算法的效率”。他坚信自己能做得更好，因为公司结合了最好的学术氛围和最令人兴奋的创业文化。

这样的环境和氛围使得DeepMind的员工流失率为零，即使谷歌最大的竞争对手正在大举挖人。作为公认的天才，哈萨比斯不是一个疯狂地试图在电影中制造轰动事件的科学家，也不是一个生活中表面平淡内心狂放的普通“怪胎”。他被禁足了。

和大多数普通人一样，他在结婚的时候就成家了，他的妻子是意大利分子生物学家，专注于阿尔茨海默病。他们有两个儿子，擅长科学和创造性活动。与大多数人不同，哈萨比斯一天有两个工作日。

他上午10点左右去办公室协调沟通决策，带领公司保持世界领先地位。然后晚上七点半坐地铁回到离他童年不远的家，陪家人吃饭，陪孩子玩游戏，看书或者帮他们完成作业。哄两个孩子睡觉后，他又继续工作到凌晨一点，然后花了几个小时的时间深入思考，直到凌晨四点才睡着。

那些震惊世界的想法，来自深夜的思考。哈萨比斯是“完全的超人”，他认为工作和生活是“同一幅画布的不同部分”。他读书，看电影，听音乐，但最终还是会回归工作，成为他思考的引子。“每次醒来，工作都是我思考的问题，也许在梦里，这也是我最热心的事情。”

哈萨比斯讲他的工作方式，能让你相信工作真的是最有趣的事情。“我感到非常幸运，我每时每刻都在做我真正相信的事情。不然人生那么短，何必这样？”所谓天才，其实很大一部分来自于专注。

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