造就譯 | 人工智慧的「超級英雄」：李世石真正的對手其實是他

本文翻譯自《衛報》

「The superhero of artificial intelligence: can this genius keep it in check?」一文。

德米斯·哈薩比斯

德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）這人很謙遜，沒什麼架子，但他一本正經地跟我說，他的志向是「先破解智能的奧秘，再用它破解其他的一切」。要是別人這樣說，我們聽過也就罷了。

但哈薩比斯何許人也？他少年時期就拿到西洋棋大師頭銜，自己動手設計過遊戲，後來創辦了一家研究人工智慧的初創企業，名叫DeepMind，2014年作價6.25億美元賣給谷歌。他還拿到劍橋和倫敦大學學院的計算機科學和認知科學文憑。

和他共事過的人都說，他這個人「高瞻遠矚」。他自己也說，有辦法讓科研變得很有效率，還說他領導著一個21世紀的阿波羅計劃。這個人其實貌不驚人，走在街上你都不會多瞧他一眼，但網際網路發明者蒂姆·伯納斯·李（Tim Berners-Lee）說過，地球上最聰明的人中就包括哈薩比斯。

其實人工智慧技術在當下已經無處不在。你每次「審問」Siri的時候，安卓每次給你推薦東西的時候，其實都是人工智慧在工作。眼下谷歌旗下產品都多多少少地得益於哈薩比斯的研究——雖說個人定製、搜索、YouTube、語音和面部識別都不是以「AI」之名示人。

從更遠的角度來看，他在開發的這種技術可不只是情感機器人和更智能的手機這麼簡單。它大過谷歌，大過Facebook、微軟、蘋果等一眾科技巨頭。它囊括了我們所能想像到的一切，還有很多我們想像不到的東西。

這野心是不是忒大了點兒？確實。當前的大多數AI系統都還很「狹隘」，最典型的就是訓練一套預編程的軟硬體，讓它掌握某項特定的任務，其它的則什麼都不會。

所以，IBM的「深藍」能打敗西洋棋大師加裡·卡斯帕羅夫（Gary Kasparov），但你讓它跟三歲小孩兒下五子棋，它就又傻眼了。哈薩比斯的做法不一樣，他想用從人腦中得到的啟發，首開先河地打造一種「通用學習機器」，也就是一套靈活的自適應算法，可以像生物系統一樣，從零開始學習任務，其間只用到原始數據這一種東西。

這就是通用人工智慧（AGI），重點在「通用」。他認為，在未來，超智能機器會跟人類專家協同工作，攻克一切難題。「癌症、氣候變化、能源、基因組學、宏觀經濟學、金融體系、物理學，」他說，「我們想要精通的很多知識領域都變得越來越複雜，信息量爆棚，哪怕是最最聰明的人，窮其一生也難以融會貫通。」怎麼樣才能在這股數據的洪流裡淘金，得出真正的見地呢？

哈薩比斯給出的答案，就是一種能把非結構化的信息自動轉化成可操作的知識，一種也許能解決所有問題的「元解決方案」。雖然全完實現這個目標可能還要等上幾十年，但現在，它已經有種勢不可擋的感覺。

2015年2月，《自然》雜誌在封面上宣布人工智慧在電子遊戲競技中趕上人類，配圖古老的街機遊戲《太空侵略者》。DeepMind在這期雜誌上刊登了一篇論文，描述了第一款成功的「端對端」通用學習系統，其中的AI名叫Deep-Q Network，它學會了如何處理遊戲畫面中的信息，進行解讀並進行操控。這個成果讓整個科技界為之一振。

今年1月，DeepMind在《自然》雜誌發表了第二篇文章——這麼短的時間裡兩次登上《自然》雜誌封面，這本身就是一項了不起的成就。這一次，它挑戰的對象是比古董街機遊戲還要古老，那就是圍棋。

它的「分支因子」無窮無盡，走法可能比全宇宙的原子數量還要多；而且和西洋棋不同的是，它無法通過暴力計算來求解。甚至連編制函數來蘋果當前棋局的勝率都很難。它需要棋手擁有某種「直覺」——如果問一個專業圍棋手為什麼這樣落子，他常常會回答說：「憑感覺。」

可是計算機歷來不善於做這種模糊的判斷，原因不言而喻。所以，圍棋一直被認為是人工智慧沒翻過去的一座大山，之前大多數研究人員預計，AI想要攻克這個難題，還要再等十年。

但現在，證據擺在我們面前，DeepMind的最新AI算法AlphaGo，在一場閉門比賽中挑戰三屆歐洲圍棋冠軍樊麾，並以五比零完勝後者，就在今天它還將與韓國圍棋國手李世石展開五輪大戰。倫敦帝國學院機器認知學教授穆雷·沙納漢（Murray Shanahan）稱之為「驚人成就」，超人主義哲學家尼克·博斯特羅姆（Nick Bostrom）也說這是機器學習領域裡的一個重大裡程碑。

「是挺酷的。」哈薩比斯說得無比淡定。日前他接受了記者採訪，探討了這項技術的最新成果。據說谷歌收購DeepMind，讓他個人進帳8000萬英鎊，但他還是和往常一樣，一身不起眼的黑色上衣、褲子和鞋子。如果你把他錯認成實習生，那也不是你的錯。

「圍棋是終極挑戰，它是遊戲金字塔的最頂端，需要無與倫比的智慧。它充滿了魅力，而且振奮人心的是，我們不僅掌握了它，而且用了一種極為有趣的算法。」他認為，圍棋在更大程度上是一種藝術，而不是科學，「而且AlphaGo的棋風跟人類很像，因為它會像人一樣去學，而且在下棋的過程中變得越來越強大，你我都是這麼學的。」

「它的數量級超過任何人的想像，」他激動地說道，「我們最看重的一點是，它不是用手動指定的規則形成的專家系統，而是使用通用機器學習技巧，自學掌握了圍棋。最終，我們希望把這些技巧應用到重要的現實問題中去，比如對氣候進行建模或複雜疾病的分析。所以，它下一步會攻克什麼呢？想想就讓人興奮。」

對氣候進行建模或複雜疾病的分析——它下一步會攻克什麼呢？想想就讓人興奮。

— 德米斯·哈薩比斯

從DeepMind被收購以來，他從當初的「谷歌AI天才」，一步步蛻變成如今這位話語中充滿自信的溝通者。他可以把他那極其複雜的工作，以及它的重要性，以一種極富感染力的熱情，有效地解釋給我這個門外漢聽。比如說，他們是怎麼把新舊AI技巧結合起來的。

在DeepQ當中，他們結合了深神經網絡和類似訓練小白鼠的「強化學習」技術。對於AlphaGo，他們更進一步，加入了一個更深層次的強化學習系統，負責長期計劃。下一步就是集成記憶等功能，直到從理論上把所有的智能研究重要課題一一攻克。「至於這樣的智能究竟有多少，路線圖怎麼規劃，我們有一個大致的概念，」哈薩比斯說。「關鍵是怎麼把所有不同領域結合起來，因為我們希望，算法能把它從一個領域學到的知識應用到別的領域。」

這有點像是哈薩比斯本人。乍一看他的履歷，這人好像對什麼都有一點淺嘗輒止的好奇心，從棋盤遊戲到電子遊戲，再到計算機編程，再到認知神經科學，最終走到人工智慧。看似東一榔頭西一錘，但他能走到今天這一步，是因為它們背後有一個核心的焦點，而本錢正是他那幾十年一遇的天才大腦，再搭配以學科方向上的不斷校準。

讓我們回顧一下他的人生亮點：8歲編寫出自己的第一個計算機遊戲；13歲達到西洋棋大師級水平；17歲創造最先集成AI的電子遊戲《主題公園》；20歲以雙優成績從劍橋大學計算機科學畢業；隨即創辦突破性的電子遊戲公司Elixir；開始海馬體和情景記憶方面的開拓性學術探究，以此作為「拼圖」的最後一塊，繼而於2011年創辦DeepMind。順帶說一句，他還在腦力奧運會精英項目「全能腦力王」中五次奪冠。

「我很容對一件事感到厭倦，世界這麼豐富多彩，那麼多有趣的事情可以去做，」他坦言。 「如果我是一名體育運動員，那我就想成為一名十項全能選手。」

歐洲圍棋冠軍樊麾挑戰AlphaGo系統。

但體育界始終沒有向他發出召喚。雖然他也喜歡觀看各種體育賽事，但很小的時候其實就明確了要走腦力路線——4歲就開始學下西洋棋，不出一年就進入英國的全國比賽，之後沒過多久，又晉級國際比賽。

哈薩比斯1976年出生於倫敦，父親是希臘的賽普勒斯裔，母親是新加坡華裔，父母都是老師，開過玩具店。家裡兄弟姐妹三人，哈薩比斯是長兄，妹妹是作曲家和鋼琴家；弟弟研究創意寫作。在科技這一脈，在他家們並不是很突出。

「我絕對是家裡的異類。」他笑說。他說，「我父母都有技術恐懼症。他們不喜歡計算機，有點偏文藝。妹妹和弟弟也都走了文藝路線，都沒有真正去搞數學或科學。」他聳了聳肩，似乎帶著些歉意。「所以挺怪的，我也不知道我怎麼過來的。」

每天晚上，哈薩比斯都會回家和家人吃飯。他的妻子是義大利分子生物學家，研究老年痴呆症。他們有兩個兒子，一個7歲，一個9歲。哈薩比斯會和他們玩遊戲、閱讀書籍，或幫他們做作業。

他會像其他普通老爸一樣，哄他們上床睡覺。但到晚上11點左右，大多數人都洗洗睡的時候，他就開始了自己的「第二天」。和美國之間的Skype通話常常進行到凌晨1點。之後，就是「純粹的思考時間。「直到凌晨三四點，那都是的我的思考時間；思考研究，思考我們的下一個挑戰，或者，我也會寫一篇關於算法設計的隨筆。」

這類隨筆不算是編程，他坦言：「因為我的數學已經太生疏了。它更多的是一種直覺思維。或有關公司的戰略思考：如何擴大，如何管理。或者只是我在文章中讀到、在新聞裡看到的什麼東西，想著怎麼把我們的研究跟它聯繫起來。」

這讓我想起了AlphaGo，它每天的工作就是不停地下棋、下棋、還是下棋，每一天、每一秒都在自我提升，因為對它來說，學習的唯一途徑就是繼續下去……

「它有機會休息嗎？」我問。

「沒有。沒有休息！連聖誕節都不休。」

我有點遲疑。「它就不需要休息一下麼？」

「它想得美。」他逗趣地說道。

好吧。那哈薩比斯自己呢？「他絕對是個超人類，」他的一個同事漫不經心地說。他有沒有把注意力移開的時候？「很難，」哈薩比斯坦言，「生活和工作之間的矛盾，我從沒有遇到過。對我來說，它倆不過是同一種事物的兩面。我也喜歡看書、看電影、聽音樂，但最後都要歸結到我所做的事情。我的大腦已經完全被AI佔據了。」

那孩子、朋友還有正常生活呢？「當然，我會儘量接接地氣，不讓自己太顯得不食人間煙火。說到孩子們，能像AI一樣讓我全神貫注的，也就只有他們了。」

他又若有所思地說：「但我沒有過過太多正常人的生活，這倒是真的。每個清醒的時刻，我都在想著AI，也許夢裡也在想著。因為它太振奮人心、太重要了，它是最讓我熱血沸騰的事情。」

如果有一種數字智能在各個方面都遠超人類智能，這時候你再用『助理』來描述它，就有些不太貼切了。

— 伊隆·馬斯克

他的眼裡煥發出明確而堅定的神採，有一種孩童般的天真。「我覺得自己很幸運。對於我現在研究的問題，我想像不到什麼東西會比它更有趣，而我每天都可以去思索這些問題。每時每刻，我所做的都是我真正信奉的事情。不然又何苦去做呢？生命是如此短暫。」

如果史蒂芬·霍金、比爾·蓋茨、伊隆·馬斯克、揚·塔裡安（Jaan Tallinn）、尼克·博斯特羅姆還有其他無數科學巨人的擔心變成現實，那我們的生命怕是不會長久。一旦他們所擔心的超級智能災難真的降臨，那麼放眼歷史，我們不太可能有足夠的先見之明，去及早地退出AI軍備競賽，到我們反應過來的時候，可能為時已晚。

美國物理學家羅伯特·奧本海默說過這樣一句名言：「看到好的技術就儘管去做，務必先取得成功，再回頭討論該對它做些什麼。」幾十年後的今天，博斯特羅姆也指出：「無論有沒有辦法確保超級AI永不傷害人類，它都會被創造出來。而霍金最近也總結說：「AI的成功創造會是人類歷史上最大的事件。但不幸的是，它也可能是人類歷史上的最後一場事件。」

「好吧，希望不會如此吧。」哈薩比斯說。在他看來，對通用人工智慧的危言聳聽搞得大家人心惶惶，掩蓋了短期內AI可能帶來的巨大助益。這種擔憂是不恰當，不合時宜的。「能夠和人類平起平坐的通用智能要幾十年後才會出現，」他提醒說。

「我們還在梯子的第一級上，還處於學會玩遊戲的階段。」雖然他承認有一些風險確實應該考慮起來，但絕對不會像科幻小說中的反烏託邦場景那樣——超級智能無情地剷除創造它們的人類。

對於超級智能這個問題，他說：「我們要確保目標指定正確，不留曖昧的餘地，不隨時間的推移而轉變。但在我們所有的系統裡面，最頂層的目標還是由設計師指定的。AI也許能自己找出實現這一目標的途徑，但不會自己創建目標。」

他的語氣讓人很釋然。「你看，這些都是有趣又困難的挑戰。就和所有強大的新技術一樣，它的使用必須是合乎倫理、負責任的。我們之所以積極呼籲大家辯論和研究這個問題，就是出於這個原因。這樣，在時機成熟的時候，我們就已經做好準備了。」

什麼時機？機器變得超級智能，還是超越人類？他笑了。「不不不，我的意思是，遠遠在那之前！」

我以為他在開玩笑，但哈薩比斯澄清說：「我的意思是，當這些系統變得更加強大，而不只是會玩遊戲的時候，我們也開始放手，讓它們接管更現實、更重要的東西。這時候，我們就要對應該賦予它們何種程度的能力形成認識，」

他笑了笑說，「這就是掐掉『機器統治世界』的可能性。」

翻譯 / 雁行

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