AlphaGo背後團隊Deepmind有多牛 核心團隊成員資料介紹

2021-01-18 閩南網

　　在這一為世界矚目的人機大戰上，李世石與AlphaGo的首場「約棋」【為什麼是圍棋】卻以落敗告終。

　　在今天賽後的發布會上，AlphaGo的靈魂人物戴密斯·哈薩比斯再度強調，團隊所努力的方向並不是提升硬體能力，而是改進算法。眾所周知，此前也曾與人類對弈的機器人「深藍」靠的是窮舉這種笨方法。可AlphaGo卻代表了一種新的技術方向——讓機器真正地能夠去「學習」。

　　Deepmind官方網站也報導了今天的人機大戰

　　鑑於此次AlphaGo戰勝的是圍棋界一等一的高手，更重要的是這背後延伸出來的意義——機器已經擁有類人般的學習能力，並且能夠據此戰勝人類。雖然結果未必會以電影《終結者》當中那樣，以人機之間的暴力衝突收場。

　　

　　影片《終結者》系列描繪了一幅「人機衝突」的圖景

　　可無論如何，對於人工智慧的大跨步發展，其可能帶來的顛覆性，人類必須開始認真考慮了。

　　從左至右：Deepmind負責人哈薩比斯、李世石與谷歌總裁施密特

　　於是乎問題就來了——作為孕育巨大變革種子的AlphaGo，其背後到底又有個怎樣牛叉的團隊呢？

　　2010年在英國首都倫敦，三位年輕的極客首度建立Deepmind團隊，這便是戴密斯·哈薩比斯、塞恩·雷格和穆斯塔法·蘇萊曼。2014年，在谷歌和臉譜兩家巨頭之間為Deepmind曾展開過激烈競爭。最終，谷歌以5億英鎊的高價，贏得了這家在人工智慧領域領先世界的公司。

　　目前，Deepmind擁有一個人數達140人的團隊。2015年，美國財經網站「商業內幕」曾經盤點了其中14位最頂尖的工程師和科學家。恰恰是在這樣一個牛叉的團隊帶領下，AlphaGo才取得了今天的成績。

以下為Deepmind的核心團隊成員：

戴密斯·哈薩比斯

　　發表論文數：4

　　官方職位：聯合創始人、工程副總裁

　　Demis Hassabis是個西洋棋天才，13歲以Elo 2300分的成績獲得大師級別。2005年，他開始在倫敦大學學院開始攻讀神經科學博士學位。2007年，他的一項研究被《科學》雜誌評為「年度突破」。2011年創立DeepMind。

塞恩·雷格

　　發表論文數：3

　　官方職位：聯合創始人、高級研究科學家

　　塞恩·雷格此前是DeepMind的首席科學官，擔被谷歌收購後，他變成了研究科學家。

穆斯塔法·蘇萊曼

　　發表論文數：4

　　官方職位：聯合創始人、應用型人工智慧部門負責人

　　蘇萊曼在19歲時從牛津大學退學，並創辦了一個面向年輕人的諮詢服務網站Muslim Youth Helpline。他同時也作為政策官員為前倫敦市長利文斯通工作。

大衛·休沃

　　發表論文數：10

　　官方職位：研究科學家

　　大衛·休沃在劍橋大學獲得計算機科學學士和碩士學位，在阿爾伯塔大學獲得哲學博士學位。他是英國皇家社會成員，就職於谷歌 DeepMind的同時還在倫敦大學學院進行研究工作。他參與了多項研究，在個人主頁上有29項發表論文列表。

相關焦點

  • DeepMind 推出 AlphaGo 圍棋教學工具,圍棋學習新紀元來啦?
    AlphaGo 的搜索有隨機性，因此 AlphaGo 在不同的搜索可能會選擇勝率接近的另一種下法。除了官網上的簡單介紹，作為 DeepMind 圍棋大使、AlphaGo 的「教練」，樊麾也在其個人微博上宣布「AlphaGo 教學工具終於上線。」
  • AlphaGo 圍棋教學工具已發布
    在Deepmind所謂的「教學工具」發布之前，小編曾在腦海出現萬千猜想……但今天揭底才知道，原來只是一個平平淡淡的網頁……（建議複製到電腦上打開，因為據有的棋友反映手機打不開，小編這裡實測手機能打開，只是讀取了較長時間）
  • 從AlphaGo到蛋白質摺疊,Deepmind在不斷捅破AI領域的天花板!
    遊戲意味著有規則可循，所以在有一定規律可循的事情上，Deepmind可以發現其中的規律，並比人類做得更出色。因而，通過Deepmind開發的Alophafold發現蛋白質摺疊規律並成功預測，顯然也在情理之中。
  • 谷歌團隊發布AlphaGo Zero:柯潔稱人類太多餘了
    【中關村在線新聞資訊】10月19日消息，今天谷歌旗下人工智慧團隊DeepMind在今天對外發布了一款全新的AlphaGo程序。這款軟體名為AlphaGo Zero，與之前擊敗了李世石的AlphaGo Master進行對弈，勝率高達100%。
  • 深度學習之Google Deepmind的Alphago人工智慧算法技術演變歷程
    最近大家比較關心的圍棋人機大戰（Alphago vs 李世石）中，deep mind基於Nature2016文章的Alphago在5局制的比賽中已經取得了4-1的獲勝。這兩篇文章都是蒙特卡洛搜索樹+DCNN，效果Google的Alphago優於facebook的方法，剛好藉此機會將之前看到的deep mind該領域的文章捋了一下。
  • Deepmind新一代AlphaGo Zero自學3天打敗AlphaGo
    今天凌晨，谷歌旗下Deepmind人工智慧團隊發布了一篇轟動AI界的論文，《Mastering the game of Go without human knowledge》（在沒有人類知識的情況下掌握圍棋），一句話總結這篇論文，他們研發的AlphaGo大表哥AlphaGo Zero能夠在沒有人類圍棋對弈數據的情況下
  • AlphaGo 打敗了人類,DeepMind 卻輸給了金錢
    DeepMind Health 的第一款產品是名為 Streams 的移動應用，最初旨在幫助醫生鑑定有急性腎損傷風險的患者。但是，這一應用也讓 DeepMind 多次陷入爭議。據英國政府此前發布的資料，DeepMind 的「管理服務費」需 4110 萬英鎊，包括不動產和計算機系統運行和維護。另外，在「員工工資和其它相關成本」上，包括工資、差旅、辦公軟硬體等，DeepMind 耗資達1.047 億英鎊（約 1.37 億美元）。
  • Google DeepMind 團隊發布新算法,下一個被 AI 虐哭的是誰?
    賽後，DeepMInd 團隊宣布 AlphaGo 退役，但相關研究不會停止。在那之後，AlphaGo 團隊獨孤求敗，淡出江湖。此後， DeepMind 在蛋白質摺疊等方面也做出 AlphaFold 等令人矚目的成就。誰能想到，僅僅淡出了兩年，DeepMInd 團隊帶著 AlphaGo 的後輩——— MuZero 新重出江湖。MuZero 通過自我比賽以及和 AlphaZero 進行比賽，利用多項常規和殘局訓練，實現了算法的升級突破。
  • DeepMind 團隊:我們希望AlphaGo 的故事僅僅只是一個開始!
    【TechWeb報導】5月29日消息，隨著人機圍棋大戰的結束，DeepMind團隊也發布博客，公布了AlphaGo的下一步。在公開的博文中，DeepMind團隊稱，我們始終堅信 A.I. 擁有幫助全社會探索新知識的潛能，並讓我們從中受益。博文中還表示，而 AlphaGo 則讓我們真切的感受到了這一點。
  • Deepmind AMA:關於最強ALphaGo如何煉成的真心話,都在這裡了!
    雷鋒網(公眾號：雷鋒網)從今天Deepmind的AMA中選取了一些代表性的問題，整理如下：關於論文與技術細節Q: Deepmind Zero的訓練為什麼如此穩定？雖然我不是100%理解圍棋的規則，但8個層看起來也多了點吧？Q2：由於整個通道使用自我對局與最近的/最好的模型進行比較，你們覺得這對於採用參數空間的特定SGD驅動軌跡對否會有過擬合的風險？David Silver：說起來使用表徵可能比現在用的8層堆疊的做法更好！
  • 科研團隊成員揭秘「天使粒子」發現的背後
    新華社上海７月２５日電　題：科研團隊成員揭秘「天使粒子」發現的背後　　新華社「新華視點」記者 王琳琳、周琳　　近日，美國《科學》雜誌報告說，多位華人科學家領銜的團隊，首次發現了被稱為「天使粒子」的馬約拉納費米子的存在證據
  • 高解析度資料同化與數值天氣模式攻關團隊
    高解析度資料同化與數值天氣模式攻關團隊（以下簡稱「攻關團隊」）就是最具代表性的團隊之一。　　攻關團隊自2015年組建以來，在團隊首席科學家沈學順帶領下，各研究方向首席和團隊成員密切合作、協同攻關，建立了我國自主發展完整鏈條的數值預報業務體系，現有GRAPES系統的預報能力與國際先進水平的差距明顯減小，構建了從局地公裡尺度到全球25公裡尺度的GRAPES氣象災害精細化數值預報體系。
  • 南方周末:南科大籌建團隊核心成員為何退出
    南方周末：南科大籌建團隊核心成員為何退出，從事人才引進、學科架構與課程體系設計、薪酬體系制定、招生考試等工作。為什麼南科大還沒有實質性開辦就已經問題重重？為什麼南科大沒有受到任何體制機制上的審視、質疑、監察和問責？ 我們也許從與香港科大的籌建過程的對比中得到某些啟示和答案。 在香港科大的籌建階段，香港政府首先要做的是任命一個由政府代表、社會賢達、學界專家組成的董事會。董事會不僅直接負責校長的遴選和任命，而且在校長上任後直接負責對校長的問責和監管。
  • AlphaGo之後,DeepMind重磅推出AlphaFold:基因序列預測蛋白質結構
    因此在過去幾年中，依賴於基因組數據的預測問題正越來越多地藉助深度學習方法。DeepMind 非常關注這一問題，並提出了 AlphaFold，這一項工作目前已經提交到了Critical Assessment of Structure Prediction (CASP）。
  • 谷歌DeepMind 的可微分神經計算機 DNC 怎麼樣?看 Facebook AI...
    田淵棟，卡耐基梅隆大學機器人系博士學位、上海交通大學碩士學位和學士學位，前谷歌無人車項目組成員那麼我們究竟該如何看待谷歌 Deepmind 團隊最新發布的可微分神經計算機 DNC 呢？果然，已經有人在知乎上提出這個問題。編者註：該知乎提問中「谷歌deeplearning團隊」實際上應該指的是「谷歌Deepmind團隊」。
  • 谷歌阿爾法圍棋AlphaGo背景資料照片 兩個大腦介紹(圖)
    昨天，李世石【李世石資料】比賽輸了，人工智慧逆襲了？人類真的敗給人工智慧了嗎？　　接下來，就讓我們了解一下，這個逆天的谷歌人工智慧AlphaGo【背後團隊Deepmind有多牛】到底是為何物？
  • 中大羅俊團隊核心成員揭秘最精確萬有引力常數G測量過程
    昨日，南方日報記者趕赴珠海，在中山大學天琴中心採訪該團隊核心成員，揭秘這一項世界級成果的研究歷程。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp論文共同第一作者、中山大學天琴中心特聘副研究員薛超說：「這次的研究成果，把萬有引力常數G的精確度從小數點後3位，推進到了小數點後4位。就是這一位數，凝結了團隊成員們30多年的時光。」
  • 能贏AlphaGo的只有它自己 柯潔回應新版問世:人類太多餘了
    谷歌人工智慧團隊DeepMind團隊在國際學術期刊《自然》（Nature）上發表論文，宣布新版AlphaGo——AlphaGo Zero可以在沒有人類指導的情況下學習，其水平超過此前所有AlphaGo（阿爾法狗）。
  • 生物版AlphaGo發威!DeepMind抗疫:預測新冠病毒相關蛋白結構
    在2018年的「蛋白質結構預測奧運會」CASP比賽中，力壓其他97個參賽者，是第二名成績的8倍還要多。所以在華盛頓大學利用蛋白質遊戲Foldit，集眾智對抗新冠病毒之後，不少人紛紛發問：為什麼AlphaFold沒有出現？現在，它來了。
  • 如何打造史上最強AlphaGo?DeepMind團隊是這樣回答的-虎嗅網
    比較關注AlphaGo的朋友對其中一位應該不會陌生，David Silver是AlphaGo團隊負責人，也是上一代此前DeepMind關於AlphaGo和《星際2》的研究論文中，Schrittwieser也都有參與。背景就介紹到這裡，以下問答經過量子位（QbitAI）編輯整理。