AlphaGo之父 让电脑战胜人脑

这两周人脑在围棋“世纪大赛”中输给电脑的新闻，让AlphaGo这套软件以及开发商DeepMind一炮而红。这套电脑软件背后的主要“人脑”，也就是DeepMind执行长哈萨比斯，有华人血统，本身就是西洋棋神童。虽说这是他梦寐以...

这两周人脑在围棋“世纪大赛”中输给电脑的新闻，让AlphaGo这套软件以及开发商DeepMind一炮而红。这套电脑软件背后的主要“人脑”，也就是DeepMind执行长哈萨比斯，有华人血统，本身就是西洋棋神童。虽说这是他梦寐以求的胜利，但他的野心不只于此，他的目标是要让机器更聪明。

今年39岁的哈萨比斯，在伦敦出生，母亲是华裔新加坡人，父亲是希腊与塞浦路斯后代。他自己则是集西洋棋高手、电脑程式专家、电玩设计师与神经科学家的多重身份于一身。

这样丰富的背景让他在2010年共同创立了DeepMind，另外两位创办人一个是他的童年玩伴苏雷曼，一位则是他在伦敦大学学院攻读神经科学硕士学位时的校友雷格。这家人工智慧公司在2014年时被Google以4亿英镑纳入旗下。

哈萨比斯形容，跟AlphaGo对弈的韩国棋王李世 ，就像围棋界中的费德勒，对某些人来说电脑程式的成就就像把机器人带到温布敦公开赛场上，然后击败了这位传奇的网球球星。

至于这场比赛的成果，他说“这是件相当大的事，但最终还是要留给历史去评价。”

国际知名创业家及企业投资人豪瑟说，哈萨比斯这个人尤其特别之处，在于像他一个这么天才的人，通常都很难相处，但“他心胸开阔、慷慨大方、非常谦卑，一点也没有傲慢的样子。”

哈萨比斯早在剑桥大学念资讯工程时，就已接触到人工智慧。当时学校老师对AI过于“窄化”，而业界的程式设计师都是先连结“标签”，再让电脑转换成有意义的资讯。

但哈萨比斯对这种方式并不满足，他想创造的是“通用”的AI系统，可利用环境中“未经组织过”的资讯，做出独立的决定和预测。

在DeepMind里，工程师用以人脑为模型设立的神经网络，设计程式。这些系统会犯错，但会不断学习及改善，可以设定来玩其他游戏或解决其他任务，因此它们的“智慧”是广泛的，而非特定的。这种AI会像人类一样“思考”。

游戏是测试这类AI程式的理想方式，能让研究人员评估软件对设定目标的达成率。而哈萨比斯本人正是最理想的测试员。他13岁时就成为西洋棋高手，被“智力奥林匹克大赛”比赛单位评为“史上最优秀选手”。

电脑“解决”西洋双陆棋和国际跳棋的历史由来已久，而资讯业者爱用智力对抗*高的下棋来评估人工智慧进步的程度。1958-59年间，麻省理工学院率先在电脑中设计下西洋棋的程式，被视为电脑透过下棋挑战人脑的开端。

IBM的超级电脑“深蓝”更不在话下，自1989年起常击败西洋棋大师，1997年更战胜世界西洋棋王卡斯帕洛夫。不过围棋远比西洋棋复杂，围棋可能的走法，超过宇宙原子总数，就算最强大的超级电脑也难以处理如此庞大的资讯，因此打败人类的棋王需要的是前所未见的科技大突破。

而这一刻终于来到。Alpha Go本月上旬在与韩国棋王李世 对弈的第一局，就让棋王投降，最后以四胜一败的成绩战胜。不过豪瑟提醒，其他例如机器人等领域，进度还没有那么快，“我们在AI的重大进展有一点令人好奇，看起来我们在围棋界已产生世界冠军，却没有一部电脑能真正移动实体的棋子。”费德勒看来目前还不会面临类似的挑战。

对哈萨比斯而言，创造出能在游戏中打败人类的机器，只是一个开始，最终目标是要让DeepMind的技术运用在“真实世界的挑战，例如让智慧手机助理更聪明。”