發展AlphaGo的最終目的，是幫助人類在科學領域取得進步 I DeepMind創始人訪談

昨天這場令所有人心服口服的勝利，讓AlphaGo及其背後的DeepMind再次成為國內的焦點。今天，DeepMind的聯合創始人哈薩比斯和穆斯塔法在接受採訪時，分別向我們講述了DeepMind研發AlphaGo的目的，以及DeepMind的最終目標。

哈薩比斯採訪精華

哈薩比斯

DeepMind的目標

2010年，DeepMind在倫敦成立。DeepMind的目標是將所有科學家聚在一起去推動人工智慧的發展，使其成為人工智慧領域的阿波羅計劃。

我們通過兩步走計劃來實現這一目標：第一步是了解什麼是智能，第二步是利用這些技術去解決通用性的問題。我們希望這種通用型的人工智慧技術能成為人類發明的最偉大的技術之一。

具體來說，在管理上，我們建立了一個新的組織方式，其中包括科學實驗室的前沿思維和初創公司的特質。在實現的方法上，最核心的概念就是「學習」。我們的所有技術都能自我學習，通過已有的經驗，對從未接觸過的新問題提出解決方案。要實現這種強人工智慧，具體的技術方案包括深度學習和強化學習。

目前的人工智慧都比較弱，它們只是利用預設的方式去解決問題。例如，儘管20年前「深藍」就已經在國際象棋中戰勝了世界冠軍卡斯帕羅夫，但它只是一套預設的系統——程序員將所有可能的對策輸入程序中。這種預設置的方式只能說明程序員的大腦是很有創造性的，但卻無法證實電腦的創造性。

為什麼是AlphaGo

過去兩年，DeepMind用一個龐大的團隊專門用來研究AlphaGo，這個程序的功能就是玩圍棋。一直以來，圍棋就被認為是傳統遊戲中對人工智慧最具挑戰性的項目。一方面，它在演算法上的難度太大，遠遠超過簡單的啟發式演算法，同時又包含了龐大的搜索空間；另一方面，它的評估太難，很難計算出黑子還是白子獲勝了。

與國際象棋相比，圍棋是建設性的遊戲，需要盤算未來，國際象棋則是解構性的遊戲；圍棋中，一個棋子可能會影響全局，它非常深邃非常美，而國際象棋沒有這樣的特質。而且和國際象棋相比，圍棋不是依靠計算而是依靠直覺。直覺可以幫助人獲得知識，但是因此獲得的經驗是沒辦法言傳的，所以只能通過不同的測試來檢驗他是不是獲得了這種直覺，而圍棋就是這種測試。

在我看來，AlphaGo目前一定是有創造力的，而且它已經表現出了這種創造力——當然，這種創造力仍然局限於圍棋。我們希望可以創造出一個完美的阿爾法狗，因為我們的第一個版本還是有缺陷的。

與去年戰勝李世石的版本相比，我們在監督式學習的基礎上添加了強化式學習，現在我們已經可以熟練使用這兩種演算法。與去年相比，由於獲得了更好的數據，AlphaGo的運算能力得以大幅提升，其所需的硬體大幅減少，可以在單個tpu上運算。而這些「更好的數據」的來源，正是第一代的AlphaGo。也就是說，AlphaGo自己成為了自己的老師。

當然，對於DeepMind來說，玩遊戲顯然不是終極目標。AlphaGo就像哈勃太空望遠鏡一樣，它們都是工具，把這種技術應用在能源、醫療、教育和建築能等方向上，可以幫助我們探討科學的世界，幫助我們在醫學和科學領域取得進步。

在下午的採訪中，穆斯塔法進一步談到了DeepMind在醫療領域的進展。

穆斯塔法

穆斯塔法表示，DeepMind目前最成功的應用就是醫療。去年7月，deepMind與英國國家醫療服務體系（NHS）開展了一項合作，它將與Moorfields眼科醫院共同開發一套用於早期識別視覺疾病的機器學習系統，通過對眼球掃描圖像的分析，發現糖尿病視網膜病變、老年性黃斑病變的早期癥狀。穆斯塔法在接受早期採訪時稱：「糖尿病患者失明的可能性是正常人的25倍。如果我們可以檢測並且預警，那麼其中98%的視力喪失是可以預防的。」

目前，該項目仍處於研究階段，但DeepMind卻因為所採用的患者醫療信息而遭受質疑。有人指出，DeepMind涉嫌非法使用160萬NHS患者的病歷，這也讓眾人對患者信息的隱私性表示了擔憂。對此，穆斯塔法承認，在新技術應用的過程中，確實出現了和現有監管機制不匹配的情況。但他也表示：「我們希望醫生和病患能更信賴我們的技術。首先，我們的技術可以節約時間金錢並且能挽救生命；第二，我們的所有操作都接受監管，絕對保證我們的數據不會和谷歌的資料庫連接，也不會交給其他的商業公司。」

對於DeepMind選擇進入醫療領域的原因，穆斯塔法給出了解釋：「我們主要從兩點出發選擇應用領域：第一，是否有助於提升我們的基礎研究能力；其次，是否有助於我們承擔我們的社會責任。例如，醫療領域的低效眾所周知，而全社會的醫療支出卻不斷增長，說明很多資金並沒有應用在最重要的創新領域。」而對AlphaGo的訓練，或許正是DeepMind在實現醫學創新道路上的重要一步。

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