AlphaGo之父哈薩比斯：AI是人類探索世界的工具

由中國圍棋協會主辦的人工智慧論壇今天上午在浙江桐鄉召開，開發出人工智慧圍棋程序AlphaGo的DeepMind公司CEO戴密斯-哈薩比斯（Demis Hassabis）在論壇上介紹了AlphaGo的研發過程和基本原理。DeepMind公司創立於2010年，在2014年被谷歌收購。哈薩比斯表示，DeepMind的目標是製造出通用的人工智慧，幫助人類解決所有問題。他進一步解釋稱，通用人工智慧就是，利用非人工預設的程序，用一套系統解決多種問題。而通用人工智慧就是所謂的強人工智慧。

哈薩比斯

除了能解決圍棋問題外，DeepMind還用人工智慧去解決了雅達利的「打磚塊」遊戲。在人工智慧學習300次遊戲後，AI已經能夠掌握遊戲規則。在500次遊戲後，AI已經發現了這款遊戲的最優解決方案。

哈薩比斯說，為何計算機在解決圍棋問題時遇到困難，是因為圍棋的複雜度讓窮舉搜索難以解決。要解決圍棋需要克服兩大難題：一是很難寫出寫出評估程序以判定圍棋誰贏，二是圍棋的搜索空間太過龐大。

哈薩比斯以上個世紀打敗國際象棋世界冠軍的卡斯帕羅夫的「深藍」作為對比，他認為「深藍」屬於一種弱人工智慧。圍棋和國際象棋的差距在於需要棋手的直覺，需要盤算未來，不能像象棋只要了解當下的情況做出決定；而且圍棋的棋子沒有等級，一個棋子可以牽動全局。為此谷歌為AlphaGo開發出策略網路和估值網路來解決圍棋問題，策略網路幫助AlphaGo減少搜索的空間，估值網路用來判定計算機的勝率。

至於人工智慧是否「殺死」了圍棋這項運動，哈薩比斯用實際數據打消了這一疑慮。去年AlphaGo戰勝人類頂尖棋手李世石反而幫助了圍棋這項運動的普及，那場比賽吸引了全球2.8億觀眾，棋盤的銷量也增長了10倍。

哈薩比斯認為AI和人類不是競爭關係，AI是人類的一種工具，就像望遠鏡一樣可以幫助人類探索世界，人類的智慧在利用AI工具後將會被放大。

最後，哈薩比斯展望了AI在圍棋之外的應用領域，比如在教育、醫療、智能手機等方面。實際上，DeepMind已經用AI幫助谷歌解決了一些實際問題，他們的AI程序幫助谷歌的數據中心節約了15%的能源。

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