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标题: 天才也勤奋！哈萨比斯自述：每天工作至凌晨4点 [打印本页]

作者: 天马行空 时间: 2018-12-18 13:53 标题: 天才也勤奋！哈萨比斯自述：每天工作至凌晨4点

2018年12月18日 09:37 新浪体育

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哈萨比斯

　　来源公众号：量子位

　　乾明编译整理量子位出品 | 公众号 QbitAI

　　你见过凌晨4点的伦敦吗？

　　哈萨比斯天天见。这位DeepMind创始人、AlphaGo之父，一直是全球赞颂的当世天才，但每天要到凌晨4点，才能睡下。

　　这是哈萨比斯最新采访中透露的作息时间，他告诉《星期日泰晤士报》：

　　他的一天24小时，有两个工作日。

　　第一个工作日，是到DeepMind的办公室中，引导公司700名员工（400名拥有博士学位）的工作，来保持DeepMind作为世界领先人工智能公司的地位。

　　然后在晚上7点半准时回家，和妻子及两个孩子共进晚餐。等到孩子们晚上10点上床睡觉后，他就开始了第二个工作日。

　　“我一般会熬夜到凌晨4点左右，”他说。“有时候是4点半，看情况而定。”

　　或许，这也能够从侧面证明，DeepMind何以成为当今最瞩目的AI重镇。

　　最近，DeepMind又爆发出了耀眼的光芒，宣告自己的霸主地位：

AlphaZero登上了《科学》封面，只用一个算法，就在围棋、国际象棋和将棋领域奠定了霸主地位；

AlphaFold能根据基因序列来预测蛋白质的3D结构，在有“蛋白质结构预测奥运会”之称的CASP比赛中夺冠，力压其他97个参赛者。

　　它们是怎么诞生的？未来将会向何处发展？

　　在接受采访时，哈萨比斯也讲述了这背后的故事。

　　围棋领域的霸主？远远不够

　　DeepMind为外界所知，始于2016年AlphaGo大胜世界围棋冠军李世乭。之后，DeepMind推出AlphaGo Zero，一举在围棋领域奠定了霸主地位。

　　它与之前的程序有很大不同。1999年，击败国际象棋冠军的深蓝，需要国际象棋大师和程序员组成团队，来教它下棋的技巧。

　　但AlphaGo Zero不需要任何东西。它就像一个出生在围棋世界的婴儿，所拥有的只是一块棋盘和对规则的了解，以及目标：要赢。

　　就像婴儿学习走路一样，经过成千上万的自我对抗，完善自我的理解与认知，有了直觉。

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　　慢慢地，它不仅能掌握人类大师下棋的技能，还会自己发现一些下棋的技能。最后，用这些技能摧毁人类智慧的壁垒。

　　但哈萨比斯知道，只做到这一步，远远不够。

　　谷歌收购DeepMind，是希望它能够设计出能够擅长处理很多事的程序，能够推进通用人工智能的落地，然后解决科学和商业上的问题。

　　事实上，DeepMind已经做了一些事情，比如提供软件完善了Google Play的推荐购买系统，大幅降低谷歌服务器机房的能耗等等。

　　但是，哈萨比斯发现，向世界证明程序具备通用智能的最好方法是游戏。

　　在DeepMind的程序成为围棋领域的霸主后，哈萨比斯去参加了一个会议，来讲解他的成就。

　　曾经是深蓝团队成员默里·坎贝尔（Murray Campbell）问他：“如果去下国际象棋，会怎么样？”

　　对于一个传统的项目来说，需要从头开始设计一个新系统。但对于AlphaZero来说，只是需要经历一个不同的“婴儿期”而已。

　　然后，AlphaZero诞生了，再次进入由黑与白组成的世界。

　　但这一次，棋盘上不再是围棋的黑白子纵横交织，而是国际象棋的骑士、国王、主教和王后。

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　　“从早上完全随机地开始游戏，到了下午茶的时间，AlphaZero就可以达到超人类的水平，”哈萨比斯说。“到晚餐时，它就会成为有史以来最强的实体。”

　　在AlphaZero论文登上《科学》封面时，《科学》杂志评价称，能够解决多个复杂问题的单一算法，是创建通用机器学习系统，解决实际问题的重要一步。

　　还有很多事情要做

　　的确，打造通用人工智能，只是“攻克”几种棋类游戏是远远不够的。国际象棋虽然很复杂，但它也非常简单。它有明确的规则，明确的结果，每个人都知道正在发生什么。

　　现实生活中也有类似的情况，解决方案就是在许多不同的可能组合中选择正确的路径。

　　就在两周前，DeepMind的AlphaFold在有“蛋白质结构预测奥运会”之称的CASP比赛中夺冠，这对于研发新药至关重要。

　　但生活中大多数情况都并非如此。

　　关于人工智能程序，一个最奇怪的事情就是人类创造了它们，但却不理解它们。一旦它们开始运行、学习和迭代，它们的工作方式就像我们自己的大脑一样，始终笼罩着一层迷雾。

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　　对哈萨比斯来说，国际象棋是他观察AlphaZero运行的一种方式。在棋盘上，你可以看到代码显现出来。 “我可以感受到棋盘上发生的优化过程，”他说。

　　让程序解决一个他能理解的问题，比如国际象棋。哈萨比斯从中可以获得新的理解，并将其运用到其他自己不了解的问题中，比如蛋白质结构预测。

　　“如果骑士当前的位置不是最好的，AlphaZero可能会将它移动六步，来寻找最佳发动攻击的位置。如果你精通国际象棋，你会有种在AlphaZero大脑中的感觉。”

　　哈萨比斯有更大的计划。他认为，在可以预见的将来，人工智能会像科学家一样工作，提出假设，并设计实验来验证假设，然后“取得可能获得诺贝尔奖的重大突破”。

　　但是，在前进的道路中，有一个如影随形的“世界末日”问题。一些人认为，与怀疑我们是否能够开发出真正的人工智能相比，要开始考虑我们是否应该开发它们了。

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　　和这个领域的大多数人一样，对于这个问题，哈萨比斯事先已经有了答案：人工智能确实存在道德问题，但是这些问题是可以解决的。而且，与人工智能可能引起的困难相比，人工智能可能解决的困难多人类更具吸引力。

　　“如果我不知道像人工智能这样能够改变游戏规则的东西正在出现，我会对世界未来的走向更加悲观，”他表示。

　　“从老年痴呆症到气候变化，这个世界有太多的问题存在，在解决方法上，我们似乎没有取得任何进展。要么人类的行为出现指数级的发展，要么技术出现指数级的发展进，而前者似乎并没有什么变化。”

　　“骑士”哈萨比斯

　　现在，哈萨比斯并没有关注所谓的“世界末日”问题。相反，他正在享受当前的一切，它不仅关乎未来，也关乎过去。

　　13岁时，哈萨比斯做了一个计算。尽管知道自己有机会成为世界上最好的棋手，他还是放弃了下棋。

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　　然后，他选择了一条他自认为很随意的道路。就像国际象棋中的骑士一样，AlphaZero为了让它能够在正确的位置发动攻击，先让它走了六步。

　　哈萨比斯已经朝着某种不可避免的方向前进了。

　　— 完 —

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