DeepMind如何助谷歌成为最强AI公司？

照片来自Franck V.的Unsplash

文 | 五矩

近几年来Google DeepMind的AlphaGo可谓是AI界的一枝独秀，曾在2006年以4:1击败韩国围棋九段的李世石，接着次年打败了中国排名第一的职业棋手柯洁，重要的是在此次比赛中，不仅赢得了掌声，而且对手竟也亲切的赞誉它是"已经接近于围棋上帝的AlphaGo"。

而近来，AlphaGo的人生又像开挂了一般，攻势愈加强烈，从脱胎换骨到新一代"AlphaGo Zero"，还在今年年初《星际争霸2》大赛中以5:2优秀战绩战胜了职业电竞选手，一路深入到"敌方水晶"，畅通无阻，捷报连连。

随着"AlphaGo"的名声响遍全球，与"AlphaGo"的争论也随之而来。AlphaGo究竟是怎样诞生的？Google与Google DeepMind又究竟是什么关系？作为人工智能代表的AlphaGo目前还有哪些问题？人工智能真的来了吗？

**牛顿被苹果 "砸"出了万有引力，哈萨比斯在棋盘里中"玩"出了DeepMind **

AlphaGo的创造者并非谷歌，而是和一个名叫杰米斯*哈萨比斯（Demis Hassabis）的人有着千丝万缕的联系。

杰米斯*哈萨比斯是个像"牛顿"一样的人，因为和牛顿一样，他也被苹果砸中过脑袋，然后也和牛顿一样变得十分聪明。

图片来自百度百科

哈萨比斯从4岁就开始下象棋，并且很快就成为了一名天才少年。你可以想象一下，别人家的小孩，四岁的时候是不是每天还在背着满满一书包的零食去上幼儿园呢；一直到8岁时，他在棋盘上的某次胜利促使他开始思考两个至今令他困扰的问题：

第一，人脑是如何学会完成这一系列的复杂任务的？第二，电脑能否做到这一点？

伟人的一生注定是不平凡的，以致于就像牛顿刚好被苹果"砸"出了万有引力，而哈萨比斯也正好成就了DeepMind。

2010年，杰米斯*哈萨比斯在埃隆•马斯克等人的投资下，创立了当下享有盛名的人工智能公司DeepMind，接下来的几年中DeepMind不断发展壮大，尤其是在2013年，DeepMind公司研究出了"人工神经网络"运算模型。

这种运算模型的功能堪称"震撼"，它不仅可以模仿人类的思维而且还可以像人一样学习如何玩电子游戏，因此，当年DeepMind还获得了剑桥大学计算机实验室的"年度公司"奖项，名声大震。

DeepMind公司创立后，就像哈萨比斯八岁时坚持的一样，始终初心未变，而这种坚持注定了DeepMind公司的成功，也注定了哈萨比斯的不平凡。

因为，在哈萨比斯的世界里，他始终认为:AI将有助于解决一些全世界最棘手的问题。

他说："人工智能很有可能令人类震惊，但是它可以加速疾病治疗速度，还能加速各种目前进展较慢的事情"。而DeepMind的诞生，现实意义上为人类的AI发展，撑起了一片"神经网络"的天。

作为"神经网络"领域的顶级团队，DeepMind自然也是资本眼中的香饽饽。但DeepMind不仅没有选择通过资本自主来自立门户，反而还在2014年被谷歌收归旗下。究其原因，与DeepMind有关的利益纠缠也是错综复杂。

**6.5亿美元重金 "彩礼"，我愿娶你愿嫁，携手走过"悲喜交加"的五年 **

在DeepMind被谷歌收入前，基于强大的技术基础，一直都是资本圈的香饽饽。其中微软，亚马逊，Facebook等头牌企业都想将DeepMind收入麾下。

其中，Facebook给出的条件最为诱人。

在与Google建立联系期间，Facebook的首席执行官马克*扎克伯格(Mark Zuckerberg)曾大力向DeepMind示好，他考虑到需要开发更好的AI系统，以便能在社交网络上实现更复杂的产品功能。所以他看上了伦敦的DeepMind独立人工智能实验室，但是他没想到的是他还有个重量级的"竞争者" ----Google。

Google为了这场"AI之战"，直接斥资6.5亿美元。

照片由帕维尔Czerwiński上Unsplash

据国外媒体报道：2014年，谷歌正式收购了英国的人工智能初创企业DeepMind，一直到2019年为止，Google与DeepMind共同携手走过了看似完美的"五年之旅"。

而"Google DeepMind"这个词，也由此活在了每一个热爱AI之人的心里。

但据五矩了解，谷歌与DeepMind的资本联姻远没有表面如此平静。

因为DeepMind虽然一直都致力于解决人工通用智能方面的挑战，在技术上堪称一匹突围的黑马，但DeepMind缺乏持续稳定的营收能力。

用我们普通人的理解就是"太烧钱了"，据五矩调查资料显示：仅2017年一年，DeepMind就亏损3.02亿英镑左右，几乎相当与谷歌当年收入麾下的全部资本。

关键是DeepMind不仅"烧钱"，还要自己说了算，想要与谷歌争夺"控制权"。

因为，DeepMind的创始人哈萨比斯基于儿时的愿望，他心里只想着两件事情：第一，我要打造世界上第一个人工通用智能；第二，还得有人给我钱，但是我只能听我自己的。说白了就是，我很有资本，你 要为我支付全部的生活费，而且还不能干涉我的私生活。

如此一来，谷歌心里也是一万个不愿意，"烧钱"就算了，"控制权"万万不可放任不管。所以对于DeepMind的员工而言，谷歌这位金主也不是那么令人满意。

尽管这两大巨头在"控权之战"上互相看不上眼，但随着Google和DeepMind的强强联手组合----"Google DeepMind"冲破了围棋界战胜了战胜了电竞界，也算是携手走过了悲喜交加的"五年之痒"。

而早已风靡全球的"AlphaGo"就是这最佳拍档----"Google DeepMind"团队致力于AI领域研发的人工智能系统。

**天有不测风云，AI也有旦夕祸福 **

关于"AlphaGo"，有些媒体就直接直译为"阿尔法狗"，这样的称呼似乎"轻视"了AlphaGo。

ALPHA(阿尔法)是希腊语中的第一个字母，是起源、开端的意思。其中有一个著名的例子是在《圣经》的启示录一卷中记载道"我是阿尔法，也是俄梅嘎"(我既是起源，又是终结)。而Go则是围棋的英文名，所以AlphaGo的含义即 ----围棋的开端。单单从这几个字母就能看

出"AlphaGo"的肩膀上承载了来自Google DeepMind的莫大期望。

但强大的Google DeepMind也有失足之时，Google DeepMind团队强大的人工智能系统打倒了围棋名将击败了电竞高手，最后参加高中数学考试却不及格！

据五矩解到，此次考试包含基本算式、几何、概率、测量与微积分在内的高中程度数学题目，一共有40道测试题，结果发现在40题的测试中，仅正确回答只有14题，其中大部分题目都是因为"看不懂"题目而无法再作答，也有小部分题目出现计算错误的现象。

照片来自Franck V.的Unsplash

现在真是不明白这个AI系统是强大还是弱小， 难道此次失误是因为Google DeepMind的AI系统出错了"大招"？

据查阅资料发现，原来这神秘的"大招"就是AI系统背后深藏不漏的"核心算法"。说到这里，就来简单的认识一下这位神秘嘉宾----"核心算法"。

Google DeepMind团队研发的AI系统，所谓AI（Artificial Intelligence），就像拆分英文词组一样，"Artificial"译"人工的，虚假的"，而"Intelligence"译"智力，才智"；意思是让虚假的东西像人一样有人类般的智力 ----即为机器赋予人的智能，他是致力于制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的一项科学工程。

而AI的领域甚广，其中谷歌公司的AlphaGo系统就一直致力于研究AI旗下的ML（machine Learning）----机器学习和DL（deep learning）----深度学习等分支，而在上文提到的"人工神经网络"运算模型以及还未听说过的"蒙特卡洛树"算法都是AlphaGo战胜围棋名将的关键所在。

其实通俗点来讲，Google在AI方向的大框架就是从"AI,ML,DL"开始的。AI就是为机器人赋予人类的智力，而听起来晦涩难懂的机器学习----"ML"其实是一种实现AI的方法，最后深度学习----"DL"是一种实现ML的技术；他们的关系是环环相扣，一层盖一层的。

图片介绍AI,ML,DL关系

我们通常会使用机器算法来解析数据，从数据中学习，然后根据所学知识做出明智的决策。基本上，深度学习用于创建人工"神经网络" ，可以自己学习以及做出明智的决策。因此，可以说深度学习也是机器学习的一个子领域。

（关于更多详细的算法介绍，请及时关注后续篇章）

AI所涉及的领域非常广泛，它包含了自然语言处理、翻译、视觉感知及模式识别等多方面内容。而Google DeepMind在围棋界的独霸亦或是在"学术"上的不及格，单单只是夹起了"AI大祸"中的一小块肉，这仅仅只是刚开始。

科学技术的快速发展，让人工智能成为信息时代的尖端科技。无论是闻名遐迩的Google DeepMind，还是行走在AI医疗之路的IBM----"沃森"，他们都是在整个人类史上推动AI前进的动力，若只有对AI是非关系的担心与质疑，那永远都只是停滞不前，只有敢于突破，人工智能才变得更加智能，而不是被埋没在眼观《终结者》的时代。

如果说，未来10年有一项技术能够颠覆人类社会，那么非人工智能莫属。

更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App

作者暂无likerid, 赞赏暂由本网站代持，当作者有likerid后会全部转账给作者（我们会尽力而为）。


Support author:
Author's Filecoin address:
Or you can use Likecoin to support author: