几天前，联合国收到一封由马斯克与DeepMind公司联合创始人之一穆斯塔法·苏莱曼，以及116位人工智能专家共同发出的公开信。

公开信中指出，联合国必须警惕人工智能武器，这将是一个打开了无法关上的“潘多拉魔盒”。

人工智能宛若一把双刃剑，许多人恐惧它尖锐的一面，也欢呼它的诞生。

例如DeepMnd公司研发的“Alphago”，还未尽力便在围棋上彻底挫败了人类。

但阿老师在围棋上落子的创新，同时也引导了围棋选手们去尝试改变。

想来大家也感兴趣Alphago的缔造者，会是怎么一个人？

他曾被英国《卫报》称作：人工智能超级英雄。

万维网发明者Tim Berners-Lee也曾说，他是这个星球上最聪明的人之一。

他就是DeepMind的创始人，杰米斯·哈萨比斯。

杰米斯·哈萨比斯

1976年7月27日，哈萨比斯出生在伦敦一个教师家庭。

他的父母不怎么喜欢计算机，属于技术恐惧者，弟弟和妹妹则是喜欢作曲或写作。

哈萨比斯则对棋类游戏有着浓烈的兴趣和极强的天赋，特别是国际象棋。

在他4岁时，他偶然间看见父亲和叔叔下国际象棋，便爱上了这项棋类游戏。

大约学棋两周后，他便能够在对局中战胜大人。

9岁成为了英国11岁以下国家象棋队队长，13岁时已经是国际象棋的棋联大师*。

就论等级分，他只比当时的世界第一波尔加·朱迪低35分而已。

*注：国际象棋采用由匈牙利裔美国物理学家Arpad Elo创建的ELO等级分制度，是当今对弈水平评估的公认的权威方法，规定2300~2399分为棋联大师，2400-2499分为国际大师，2500分以上为国际特级大师。

波尔加·朱迪

国际象棋不仅使哈萨比斯能够比其他孩子更加稳重，同时也让他开始思考人脑是如何完成复杂的工作，而电脑又能不能办得到？

他接触电脑是在8岁，他用比赛挣来的200英镑买了人生中第一台计算机——ZXSpectrum。

拥有电脑后，他便开始自学编程、玩游戏。

ZXSpectrum高端玩法

如果说围棋对于哈萨比斯而言是一种锻炼，那么电脑编程和游戏就是他的道路。

作为学霸，哈萨比斯是玩着游戏把书读好：他提前两年完成了他的所有考试。

随后他向剑桥大学提交了申请，并成功通过，但因为年龄方才16岁，还不够上学年龄，需要在家窝一年。

闲置在家的一年他也没有闲着，他加入了传奇游戏设计师彼得·莫尼诺的牛蛙制作室。

超传奇游戏设计师彼得·莫尼诺

与彼得一起工作的这段时间里，哈萨比斯参与制作了经典模拟类游戏《主题公园》。

《主题公园》在1994年发行，游戏最终卖出了数百万份，同一年哈萨比斯离开了工作室回归校园。

值得一提的是这游戏包含了一定的人工智能元素。

《主题公园》

哈萨比斯选择剑桥大学的主要原因是，剑桥大学拥有世界上第一个本科计算机科学课程。

哈萨比斯在大学的主要学习内容便与AI相关，也是在这期间，他接触到了围棋。

3年后，他从剑桥大学毕业，再次加入了彼得的新工作室——狮心工作室。

狮心工作室

工作一年后，哈萨比斯离开了狮心，成立了自己的Elixir工作室。

工作室巅峰时期雇佣足有60人，与大型出版商Vivendi环球和微软都签署了协约。

由哈萨比斯设计并发行的游戏，《共和国：革命》、《邪恶天才》两款模拟游戏也被提名“英国奥斯卡”BAFTA奖。

只是两款游戏在公众中反应却不是特别火爆。

《共和国：革命》

在游戏行业耕耘数年已经算是颇有经验的老江湖，但他仍是希望做一些以AI为主的事情。

2005年，他关闭了工作室，出售所有游戏的知识产权和专利，再次回到校园攻读神经科学博士学位。

值得一提的是，2009年，因为哈萨比斯对游戏产业的贡献，他被选为皇家艺术协会的成员。

在人工智能的报道之中，我们时常能够听到深度学习。

事实上，常听说的人工智能还属于狭义AI，只具备着单一类问题的解决能力，而不能举一反三。

在一个方向上有着惊人的深度，但却无法拓展到其他领域。

那么如何让人工智能学会举一反三？哈萨比斯提出了深度强化学习。

一个智能体拥有经验，还能利用经验，这样的例子现存只有一个——我们的大脑。

通过研究神经系统进而研究出高智能的“通用用途人工智能”，这便是哈萨比斯选择精研神经科学的原因。

在伦敦大学攻读博士学位时，他的主要研究方向是自传体记忆*和海马体。

经过几年的研究，哈萨比斯提交了PhD论文《支持情景记忆的神经过程》。

2007年的《科学》杂志将这份研究评作那一年的十大科学突破。

*注：自传体记忆是指对个人复杂生活事件的混合记忆。世界上有这么一群人，他们拥有超凡的记忆能力，可以毫不费劲的回忆起大约 10 岁以后生活中的每个细节。这群人也被称为自传体记忆人群。

哈萨比斯随后还在波士顿大学、哈佛大学、麻省理工学院分别度过了一段研究时光。

2010年，他开创了DeepMind公司，开始了新的征途。

DeepMind的另外两位创始人也绝非泛泛之辈。

童年老友Suleyman曾担任伦敦市长的政策官，而Legg则同是伦敦大学神经科学组的博士后。

而公司早期的投资者名头也响亮，包括特斯拉亿万富翁ElonMusk，以及Skype联合创始人JaanTallinn，华人富豪李嘉诚。

为了区分于那些狭义AI，DeepMind的自学习算法有一股“神经科学”味。

在训练上，DeepMind的人工智能们也颇为艰辛：它们只能和我们一样通过观察屏幕上的像素点，从0开始掌握任何一种任务。

2013年12月，DeepMind兴奋地宣布他们的人工智能在玩雅达利游戏*上已经超过了人类水平。

他们的人工智能通过上百次地体验失败，总算取得了突破。

*注：雅达利（Atari）是美国诺兰·布什内尔在1972年成立的电脑公司，街机、家用电子游戏机和家用电脑的早期拓荒者。

次年，DeepMind便被Google收购，收购金额高达4亿英镑。

也是这个时期，哈萨比斯的眼睛盯上了围棋，着力于开发Alphago。

他在今年乌镇的演讲上，曾提到围棋在AI领域的神圣地位。

一场还未开始的围棋，有着无数种可能的结局，这些可能庞大到，全世界的计算机一起用暴力穷举法算上几百万年也不一定能算完。

哈萨比斯还提到了IBM的“深蓝”与国际象棋界老大哥卡斯帕罗夫的对战。

“深蓝”依靠其每秒种两亿棋步的运算速度，足以计算出更高胜率的走法。

相比“深蓝”，Alphago的任务更为艰难，它不仅需要夸张的运算速度，还要可以运用经验、推理、思考。

2016年时，DeepMind因为Alphago算法的研究论文，登上了Nature封面。

同年的3月份，Alphago与李世石的5局对战，以4:1拿下最终胜利。

这两件事也算是哈萨比斯给坚持AI多年的自己交的一份答卷。

哈萨比斯的坚持当然赢得了令人兴奋的成就，这比任何人想象的AI都要强大得多。

DeepMind的成果也为哈萨比斯赢得了众多荣誉，如2016年《自然》杂志的“年度十大人物”、《时代》的最有影响力的100人之一、亚洲奖颁发的科技卓越成就奖等等。

亚洲奖标志

对于哈萨比斯来说，毫不顾虑的前进便是未来的方向。

在生活中，他就如同普通的父亲、丈夫，每天回家吃饭，陪孩子游戏。

在事业上他也如所有的企业家一样， 每天工作到凌晨3、4点，保持着疯狂的热情和创造力。

一些创举也将在这些平凡的日子里，一点点积累下来。

最近DeepMind居然和暴雪宣布合作，计划使用《星际争霸II》训练出更强大的人工智能。

尽管《星际争霸II》被誉为史上最难的策略游戏，但哈萨比斯说不定能再次创造奇迹。

我们永远不知道下一个被AI攻下的是什么，也许我们应该庆幸现在的AI还只是在玩智力游戏。