問：這些或許是唾手可得的果實(shí)。你是否會將人工智能的技術(shù)進(jìn)步應(yīng)用在今天的游戲中?

哈薩比斯：我認(rèn)為將會很有趣。實(shí)際上，近期EA也有人聯(lián)系我，我們應(yīng)該去做這件事。但現(xiàn)在的情況是，我們有很多事情可做！這些技術(shù)通用性很強(qiáng)，我愿意去做這件事，但問題是人的精力有限。目前，我們的關(guān)注重點(diǎn)是醫(yī)療和推薦系統(tǒng)，以及諸如此類的應(yīng)用。但或許未來我們會去做游戲，這對我來說這形成一個閉環(huán)。實(shí)際上，在游戲中設(shè)計(jì)自適應(yīng)的人工智能對手將創(chuàng)造一個巨大的市場。我認(rèn)為，相對于為每款游戲開發(fā)新的人工智能技術(shù)，開發(fā)者會更喜歡這種模式?；蛟S他們只需要針對每款游戲去訓(xùn)練通用的人工智能即可。

問：我可以想象，當(dāng)你在家里打電子游戲時，相對于我，游戲中虛擬人物的表現(xiàn)會更讓你失望。

哈薩比斯：是的，大型多人游戲和其他類似游戲總是令我感覺失望。我從來都無法真正融入游戲，因?yàn)樘摂M人物看起來傻傻的。他們沒有記憶，不會改變，也與環(huán)境無關(guān)。如果有學(xué)習(xí)型人工智能，那么游戲質(zhì)量將提升至新的水平。

關(guān)于醫(yī)療

問：本周你談到，人工智能未來的主要用途將是醫(yī)療、智能助理和機(jī)器人。能否詳細(xì)談?wù)?。例如關(guān)于醫(yī)療，IBM“沃森”已經(jīng)在癌癥診斷領(lǐng)域有過一些嘗試。那么，DeepMind能帶來些什么?

哈薩比斯：目前還處于起步階段。幾周前，我們宣布了與NHS(英國國民醫(yī)療系統(tǒng))的合作，但我們最開始將建設(shè)支持機(jī)器學(xué)習(xí)的平臺。根據(jù)我的理解，沃森與我們所做的工作有很大不同，更像是一個專家系統(tǒng)。因此，這是一種類型完全不同的人工智能。這類人工智能所做的是基于醫(yī)療圖像的診斷，或是追蹤生命指標(biāo)，以及長期的“量化自我”，幫助人們養(yǎng)成健康的生活習(xí)慣。我認(rèn)為，強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常適合這一領(lǐng)域。

問：關(guān)于與NHS的合作，你們宣布了一款應(yīng)用，但這款應(yīng)用似乎沒有用到太多的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。背后的考量是什么?NHS為何要用你們的應(yīng)用，而不是其他公司的軟件?

哈薩比斯：據(jù)我所知，NHS的軟件相當(dāng)糟糕，因此我們要做的第一步就是讓軟件具備21世紀(jì)的設(shè)計(jì)。這些軟件并不存在于移動端，與用戶目前習(xí)以為常的產(chǎn)品也很不相同。我認(rèn)為，這令醫(yī)生和護(hù)士們感到失望，也妨礙了他們的工作進(jìn)度。因此，第一步是幫他們獲得更實(shí)用的工具，例如可視化和基本的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。我們將開發(fā)這樣的工具，看看我們的狀況，隨后再引入更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

問：銷售難度會有多大?很明顯，在英國，醫(yī)療資金是一個持續(xù)討論的話題。

哈薩比斯：我們目前是免費(fèi)去做，因此推廣難度不大。這與大部分軟件公司都有所不同。目前，開發(fā)這類軟件的大多是跨國公司，因此它們并不是非常關(guān)心用戶。我們的開發(fā)方式更類似于創(chuàng)業(yè)公司，你會去傾聽用戶的反饋，并與他們共同設(shè)計(jì)。

關(guān)于智能手機(jī)助手

問：讓我們來談?wù)勚悄苁謾C(jī)助手。我看到你在演講幻燈片中貼出了一張來自電影《她》的劇照。這代表了最終目標(biāo)?

哈薩比斯：不是這樣。我的意思是，電影《她》是主流人群看待智能助手的一種簡單方式。我們需要智能手機(jī)助手變得更智能，更好地理解環(huán)境，并對你正在從事的工作有更深的理解。目前，大部分這類系統(tǒng)還很簡單：一旦你脫開預(yù)設(shè)的模板，它們就變得毫無用處。因此關(guān)鍵在于讓這樣的助手具有更好的適應(yīng)性、靈活性，同時更強(qiáng)大。

問：這方面的發(fā)展需要什么樣的突破?我們?yōu)楹尾荒芰⒓粗秩プ鲞@件事?

哈薩比斯：實(shí)際上我們可以，你所需的只是不同的方法。這里再次出現(xiàn)了預(yù)編程和后天學(xué)習(xí)的不同。目前，許多智能手機(jī)助手針對專門的應(yīng)用場景進(jìn)行預(yù)編程，因此只能處理預(yù)編程范圍內(nèi)的邏輯。現(xiàn)實(shí)世界非常復(fù)雜，用戶會從事各種各樣難以預(yù)料的事，你不可能提前預(yù)測。DeepMind認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)智能的唯一方法在于從頭開始學(xué)習(xí)，并確保通用性。這也是我們生存的基本法則。

問：在起步之初，AlphaGo被教給了許多棋型模式。考慮到用戶的輸入信息多種多樣，這種技術(shù)將如何應(yīng)用至智能手機(jī)?

哈薩比斯：是的，數(shù)據(jù)量很大，你可以利用數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)。但就AlphaGo的算法而言，我們認(rèn)為可以不再規(guī)定受控的學(xué)習(xí)起點(diǎn)，完全放手讓其自學(xué)，從零起步。我們將在未來幾個月進(jìn)行這樣的嘗試。這會花更長的時間，可能是幾個月，因?yàn)椴话雌遄V隨機(jī)下棋意味著更多的嘗試和試錯。但我們認(rèn)為，這種純粹依靠自學(xué)的模式是可行的。

問：出現(xiàn)這樣的可能性是否是由于算法已發(fā)展到目前的程度?

哈薩比斯：不是的。我們之前也可以這樣做。這樣做不會讓程序更強(qiáng)大，這只是為了嘗試純粹的自學(xué)，擺脫人為控制的部分。我們認(rèn)為，這一算法可以在不受控的情況下運(yùn)轉(zhuǎn)。我們?nèi)ツ曜屓斯ぶ悄苋ネ鍭tari的游戲，人工智能從像素點(diǎn)的研究起步，這其中沒有摻雜任何人類知識。人工智能從屏幕上的隨機(jī)像素開始。

問：讓人工智能玩游戲更簡單，這是否因?yàn)橛螒蛑械氖l件很明顯?

哈薩比斯：玩游戲更簡單是因?yàn)榉謹(jǐn)?shù)更有規(guī)律。在圍棋比賽中，你只能得到一個分?jǐn)?shù)，這就是結(jié)束時勝負(fù)。這被稱作“信度分配問題”。在圍棋比賽中，你做出數(shù)百次行為，但卻不知道哪一次會帶來勝利或失敗，因此信號強(qiáng)度很弱。在Atari的游戲中，你所做的大部分操作都會帶來得分，因此你會有更多的信息反饋，幫你知道如何去做。

問：能否給一個時間表，即人工智能何時能給普通人使用的手機(jī)帶來明顯不同?

哈薩比斯：在未來2到3年里，你就會看到這些。不過，起步之初的情況可能會比較微妙，某些方面還需要改進(jìn)。而在4年、5年，或是5年之后，你將看到性能的大幅提升。

關(guān)于谷歌

問：在你提到的未來所有可能性中，智能手機(jī)助手與谷歌整體的關(guān)聯(lián)度最大?

哈薩比斯：是的。

問：谷歌是否暗示過你們，期望你們的技術(shù)如何融入谷歌的產(chǎn)品路線圖，或是整體商業(yè)模式?

哈薩比斯：不，我們有很高的自由度，可以按照我們自己的意愿去優(yōu)化研究進(jìn)展。這是我們的使命，也是我們加入谷歌的原因。加入谷歌使我們得到加速，過去幾年的情況已然如此。當(dāng)然，我們會開發(fā)谷歌的許多內(nèi)部產(chǎn)品，但這些產(chǎn)品都處于極早期的階段，因此還沒有到討論的時機(jī)。我認(rèn)為，智能手機(jī)助手將是非常核心的產(chǎn)品，而谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊(Sundar Pichai)也說過，這將是谷歌未來的最核心。

問：谷歌也有Google Brain等其他項(xiàng)目，同時也推出了諸如Google Photos搜索等面向用戶的機(jī)器學(xué)習(xí)功能。

哈薩比斯：這類技術(shù)無處不在。

問：你們是否與Google Brain有過互動，雙方的關(guān)注點(diǎn)有沒有重合之處?

哈薩比斯：我們的互補(bǔ)性很強(qiáng)，每周都會溝通。Google Brain專注于深度學(xué)習(xí)，而他們有杰出的工程師，例如杰夫·迪恩(Jeff Dean)，因此他們將技術(shù)傳播至公司的每個角落。這也是為何我們看到Google Photos搜索等強(qiáng)大產(chǎn)品的原因。他們的工作成果是現(xiàn)象級的。他們常駐加州山景城，因此與產(chǎn)品集團(tuán)的聯(lián)系更多，并采用12至18個月的研發(fā)周期，而我們更多地關(guān)注算法開發(fā)，周期通常為2到3年，且我們在起步之初并不直接關(guān)注產(chǎn)品。

問：谷歌對AlphaGo的支持有多重要?如果沒有谷歌，你們還能不能取得這一成就?

哈薩比斯：非常重要。AlphaGo在比賽中并沒有使用龐大的硬件，但我們需要大量的硬件資源去訓(xùn)練它，并制造多個版本，讓它們在云計(jì)算平臺上對弈。只有獲得龐大的硬件資源才能高效地做到這一點(diǎn)。因此如果沒有谷歌的資源，我們不可能在當(dāng)前這個時間段就取得這樣的成果。

關(guān)于機(jī)器人

問：關(guān)于機(jī)器人。我常駐日本，而日本自認(rèn)為是機(jī)器人的精神家園。在日本，我看到機(jī)器人的用途有兩方面。一方面，發(fā)那科制造了工業(yè)機(jī)器人，被用于多種場合。另一方面，我們也看到了類似軟銀Pepper的禮賓機(jī)器人，這些機(jī)器人有著遠(yuǎn)大的目標(biāo)，但使用場景很有限。對于這一領(lǐng)域，你的看法是什么?

哈薩比斯：正如你所說，發(fā)那科的機(jī)器人在“肢體”上非常強(qiáng)大，所欠缺的是“智力”。禮賓機(jī)器人則有點(diǎn)類似智能助手。不過我所見到的這些機(jī)器人都經(jīng)過預(yù)編程，只是按照模板做出響應(yīng)。如果超出模板，那么機(jī)器人就不知所措。

問：我感覺，最顯而易見的問題就是，機(jī)器學(xué)習(xí)之類的技術(shù)將如何提高機(jī)器人的能力。

哈薩比斯：這將是一種完全不同的方式。你需要從頭開發(fā)，讓機(jī)器人學(xué)習(xí)新東西，處理不可預(yù)期的事件。我認(rèn)為，這才是在現(xiàn)實(shí)世界中機(jī)器人和軟件與真實(shí)用戶互動的方式。它們需要這類能力，從而發(fā)揮用處。因此，應(yīng)當(dāng)為機(jī)器人制定適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)路線。

問：你認(rèn)為，學(xué)習(xí)型機(jī)器人短期內(nèi)會有什么樣的使用場景?

哈薩比斯：我們還沒有太多地思考這一問題。很明顯，無人駕駛汽車就是一種機(jī)器人，但目前這基本是一種狹義人工智能。不過，計(jì)算機(jī)視覺利用了學(xué)習(xí)型人工智能的某些方面，例如特斯拉就采用了基于深度學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。我可以肯定，日本已經(jīng)在思考諸如老人看護(hù)機(jī)器人，或家政機(jī)器人之類的產(chǎn)品，這對社會，尤其是老齡化社會來說很有意義。

問：對于這些使用場景，基于學(xué)習(xí)的方式為何更適合?

哈薩比斯：你只要想想這些問題：為什么我們還沒有這樣的技術(shù)?為什么我們還不能讓機(jī)器人來幫你打掃衛(wèi)生?問題在于，每個人的家中布局和家具都不相同。而即使是同一所屋子，每天的狀態(tài)也在改變。某些時候亂糟糟，某些時候又很整潔。因此沒有任何一種方式可以對機(jī)器人進(jìn)行預(yù)先編程，針對你的屋子提供解決方案。你甚至還希望加入自己的偏好，例如你希望衣服怎么疊放。這是一個非常復(fù)雜的問題。這些事對人來說很簡單，但實(shí)際上這些任務(wù)相當(dāng)復(fù)雜。

問：問個個人問題，你用掃地機(jī)器人嗎?

哈薩比斯：我們有一個，但用處不是太大。

問：我自己有一個，確實(shí)不是非常有用。我會去看看它掃的不干凈的地方，并再去打掃。因此我很好奇，我們何時會看到更先進(jìn)的機(jī)器人，所謂“足夠好”的轉(zhuǎn)折點(diǎn)將于何時出現(xiàn)?

哈薩比斯：是的，我是說有可能。我認(rèn)為，所有人都會以合理價(jià)格買一臺機(jī)器人，幫他們收拾盤子洗碗。這種簡單的掃地機(jī)器人很流行。實(shí)際上它們并沒有任何智能性。我認(rèn)為，在這一發(fā)展道路上的每一步都是有用的。

問：未來，對于人類、機(jī)器人和人工智能之間的互動，你有什么樣的預(yù)期?很明顯，人們會想到科幻小說中的場景。

哈薩比斯：我個人不是很關(guān)注機(jī)器人。我關(guān)心的是將這樣的人工智能應(yīng)用至科學(xué)，推動科學(xué)更快地進(jìn)步。我想看看由人工智能輔助的科學(xué)研究。屆時人工智能將成為研究助手，去完成大量冗繁的工作，找出有趣的文章，在海量數(shù)據(jù)中找到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將這些信息呈現(xiàn)給人類專家和科學(xué)家，幫助他們更快地取得突破。幾個月前，我曾向歐洲粒子物理研究所(CERN)做過一次演講：相對于地球上的其他人，他們制造出了更多數(shù)據(jù)。我們都知道，在這些海量數(shù)據(jù)中可能會蘊(yùn)藏新粒子的信息，但由于數(shù)據(jù)量太大，沒有人能完成分析。因此我認(rèn)為，如果某天人工智能可以參與尋找新粒子，那么將會很酷。