Alphago 之父:我從來沒有工作與生活對立的問題,因為這是我最有熱情的事物

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透過 DeepMind,Demis Hassabis 正在領導著 Google 的一個計畫:創造比人類大腦更強力的軟體。但是,這對於人類的未來而言,意味著什麼?

Demis Hassabis 有著謙遜低調的風度和平易近人的神情,但是當他告訴我他正在為「解開智力的謎團,隨後將之用於解決其他一切問題」的使命而努力時,他看上去無比嚴肅。如果從其他人—幾乎任何人—口中聽到這句話,可能都會讓人發笑,但是從他口中聽到就沒那麼讓人想笑了。

39 歲的 Hassabis,他的人工智慧研究新創公司 DeepMind 於 2014 年,被 Google 以 6.25 億美元收購。父母都是移民,他在 Finchley 讀一所州立綜合學校,再從劍橋大學和倫敦大學學院(UCL)獲得電腦科學和認知科學的學位。一位「空想家」,與他一起工作的人們如此評價他。他是那種你在街上看到也不會留下印象的傢伙,但是 Tim Berners-Lee 曾說,他是地球上最聰明的人之一。

  • 他做的不只是人工智慧,而是可以從 0 開始的人工「通用」智慧

人工智慧已經到來,每當我們詢問 Siri 或是從 Android 上看到推薦資訊時,背後都有人工智慧的影子。短期內 Google 產品肯定會從 Hassabis 的研究中獲益,即使個人化、搜索、YouTube、語音和臉部辨識看起來都沒有「AI」這個詞(「於是這只是軟體,對吧?」他笑,「這只是某種能派上用場的東西。」)。

不過,從長遠來看,他正在研發的技術所具有的意義,不會僅止於有情感的機器人、更智慧的手機、甚至不會止步於 Google、Facebook、微軟、蘋果、以及其他正在搜刮 AI 相關技術,以在接下來的科技軍備競賽中砸重本投資的矽谷巨頭們。它關係著我們能想像得到的一切,以及更多我們想像不到的東西。

大多數 AI 系統都是狹隘的,從訓練事前編寫好程式的代理(agent)掌握某種特定的任務,此外並沒有太多其他的能力了。所以 DeepBlue 可以在西洋棋上擊敗 Gary Kasparov,卻無法和一個三歲小孩對戰井字遊戲。Hassabis 站在另一邊: 他從人類大腦中獲取靈感,試圖創造第一台「通用的學習機器」,一組靈活的、適應能力強的演算法,就像生物系統那樣,用原始資料學習,如何從頭開始掌握任何一種任務。

這就是人工通用智慧(AGI),重點在於「通用」。在 Hassabis 憧憬的未來中,超級智慧的機器將會與人類專家共同協作,差不多能解決任何問題。「癌症、氣候變化、能源、基因科技、總體經濟、金融系統、物理學,我們想要掌握的系統中有許多都在變得日益複雜,」他說,「資訊太過氾濫,即使是對於最聰明的人類來說,要在有限的生命中掌握這些也正變得越來越艱難。我們要如何篩選這些鋪天蓋地的資料、從中找到正確的洞見?人工通用智慧可以被當作某種自動將非結構資訊轉化為有行動意義(actionable)的知識的過程。」

解決方案可能仍然有數十年的路要走,但是它似乎正在不可避免地漸漸來臨。2015 年 2 月,全球頂尖的科學雜誌《Nature》在封面上刊登了 8-bit 遊戲《Space Invaders》的圖片,在文字說明寫著「自我學習的 AI 軟體」、「人類級別的影音遊戲表現」,雜誌內來自 DeepMind 的論文描述了第一個成功的通用「端對端」(End-to-End)學習系統,,其中他們的人工代理(agent),一個被稱作 Deep-Q 網路的演算法學會如何處理螢幕上的輸入,理解輸入的意義,然後做出決策來達到希望的結果。這個突破在科技界引起轟動。

今年初,DeepMind 第二次登上了《Nature》封面,這次它略過 70 年代和 80 年代的復古街機遊戲,回溯到更久以前選擇遊戲,圍棋。圍棋的分支因數非常龐大,它可能的行動步數超過宇宙原子數量。與象棋不同,它無法通過暴力計算來破解,也不可能為它寫出一個評估函數。取而代之的是,圍棋需要旗手具備某種類似「直覺」的東西:當被問起為何做出某個落子的決定時,專業棋手們往往說出類似的話:「這樣做感覺比較對。」

  • 為什麼是圍棋?人工智慧的超級挑戰:直覺

顯然電腦一直以來在做這種判斷方面都不太在行。因此,對於 AI 來說,圍棋始終被視為偉大挑戰之一,大部分研究者預期至少還需要 10 年才能看到機器破解圍棋的希望。

但是經過嚴格的同行評審的證據就擺在面前:DeepMind 的最新人工智慧演算法,AlphaGo,不僅完勝蟬聯三屆歐洲圍棋冠軍的樊麾,在與圍棋九段棋士李世石的對戰,最終也取得 4 比 1 的勝績。帝國理工學院認知機器人學教授 Murray Shanahan 描述,「一個重要的里程碑」,超人類主義哲學家 Nick Bostrom 表示贊同。在 Bostrom 位於牛津大學人類未來研究所的辦公室中,Google 工程主管 Ray Kurzweil 說,AlphaGo 的出現讓過去幾年間機器學習領域的進展一下子變得引人注目起來。

當時我們約在 Hassabis 的辦公室見面,討論與樊輝對弈的勝利。像往常一樣,他穿著不倫不類的黑色上衣、褲子、以及鞋子:你覺得他是一個實習生也無像,但傳言 Google 的收購讓他個人獲益 8000 萬歐元。「圍棋就是終極:它是所有遊戲的頂峰,需要的智力深度(intellectual depth)也最高。它讓人目眩神迷,而令我們感到激動的,不只是我們掌握了這個遊戲,還有我們在其中使用的神奇有趣的演算法。」

比起科學,下圍棋更像一種藝術,他堅持道,「而 AlphaGo 的下棋方法與人類非常像,因為它是像人類一樣學習圍棋、接著通過不斷下棋變得日益強大的,就像你我會做的那樣。」Hassabis 看上去還像個學生,但是他現在笑得像是為孩子感到自豪的家長。AlphaGo 是他在職業生涯中獲得的最讓人興奮的成就。「這個量級超出了任何人的想像,」他津津樂道,「對於我們來說,這不是一個使用手工寫下規則的專家系統。使用通用用途的機器學習技術,它可以自己學習並精通這個遊戲。最終,我們希望將這些技術應用於現實世界的問題,比如氣候建模或是複雜病症分析,對吧?開始想像它可能下一步會解決什麼問題是非常激動人心的。」

「我很容易感到厭倦,而這個世界是那麼有趣,有那麼多很棒的事情可以做,」Hassabis 保持著蟬聯 5 屆腦力奧林匹克運動會全能腦力王(Pentamind)稱號,「如果我是一個體育運動員,我一定會想要成為一個十項全能選手。」Hassabis 從 4 歲開始下象棋,僅用一年就在國內立於不敗之地,並在不久之後世界無敵。想必這很明顯地預示了他日後的生命將以腦力為重心。

1976 年的倫敦北部,他誕生在一個有希臘 – 賽普勒斯混血的父親和新加坡 – 中國混血的母親的家庭中,是 3 個孩子中的老大。他的父母都是教師,曾經開過玩具店。他的妹妹是一位作曲家和鋼琴家;他的弟弟研究的是創造性寫作。對科技的熱情並沒有盤踞在這個家庭中。

「在我家,我絕對是一頭奇怪的黑羊,」他開了一個玩笑,回憶起小時候如何將西洋棋賽的獎金花在當時的個人電腦 ZX Spectrum 48K 和 Commodore Amiga 上。「我的父母都是不喜歡新科技的人。他們不怎麼喜歡電腦。他們有一些像波西米亞人。我的妹妹和弟弟也都走了藝術家的路線。他們沒有一個人真的對數學或是科學有興趣,」他聳了聳肩,有些抱歉的意思,「所以,好吧,這有些怪異,我不太確定這一切是從哪兒來的。」

  • 離職率 0%,地球上最聰明的人都想在這工作:DeepMind

他的公司在 Google 收購時只有 50 名員工,現在已經雇了接近 200 人;他們來自超過 45 個國家,將位於倫敦國王十字地區一角的大樓的 6 個樓層都坐滿。Hassabis 下定決心要讓他的公司接近他的根源,無論受到何種搬遷的壓力。

「倫敦北部生養了我,我絕對熱愛這座城市,這就是為什麼我堅持留在這裡:我不覺得有什麼理由說倫敦不能擁有一個世界頂級 AI 研究所。而且我對於我們所在的地方感到非常自豪。」所有的房間都以智力上的巨人命名:特斯拉、柏拉圖、費曼、亞里斯多德。

儘管有許多 Google 的對手們都越來越多地重視起 AI,更不用說全球的一流大學了,但是毫無疑問,地球上最聰明的人們都在排著隊想進入這裡工作,到現在為止離職率還是漂亮的 0%。

「我們真的很幸運,」Hassabis 說,「毫不誇張地說,我們都能夠從每個國家獲得最好的科學家。所以我們將會有,比如說,波蘭的奧林匹克物理冠軍,法國的頂尖數學博士。

我們已經有的想法比我們已經有的研究人員還要多,不過與此同時,青睞我們的優秀人才數量也比我們能接收的還要多。所以我們正處在一個非常幸運的位置。唯一的局限是,在不傷害公司文化的前提下,我們能吸收的人員數量。」

Hassabis 堅持不讓 Google 的收購以任何方式影響他自己的研究路徑,他估計自己花費「至少和思考演算法一樣多的時間來思考 DeepMind 的運轉效率」,並將這家公司描述為「調和了最好的學術圈與最激動人心的初創企業,擁有令人難以置信的能量來為創造力和成就助力。」

他好幾次提到「創造力」。雖然他接受的正式訓練都來自於科學領域,但是他本能地站在創造力或是直覺的一側。對於 DeepMind 的構造來說至關重要的,是被他稱作「膠水大腦(glue minds)」的人才:能夠在相當程度上理解無數科學領域、並用特別的方式找到不同領域間的連接點、再迅速鑒別出有前途的交叉領域連接可能是什麼,這樣的博學者。

符合標準以後,這些像膠水一樣的人才可以每隔幾周在工作中的小組中登記資訊,隨後快速靈活地在需要時調用資源和工程師。「如果你有一個讓人吃驚的天才研究員,那麼幾乎立刻會有三四個來自其他領域的人可以接過他的指揮棒、將自己的智慧添加進去,這會導致令人震驚的結果的產出速度非常迅速。」啟動於僅僅 18 個月前的 AlphaGo 項目,就是對這一點的完美闡釋。

  • 「也許連在夢裡,我也還在思考這些東西,因為它是如此令人興奮」

每天晚上,Hassabis 都要登上北線列車,及時回家與家人團聚、享用晚餐。他們居住在 Higate,離他長大的地方不遠。他的妻子是一位義大利分子生物學家,研究的是阿茲海默。他們的兩個兒子一個 7 歲,一個 9 歲。Hassabis 會與他們一起玩遊戲、讀書,或是幫他們一起做作業,「他們都以自己的方式發揮著聰明才智,但是他們幾乎就像我對立的兩面,一面是科學,一面是創造」。

他會帶他們上床睡覺,就像任何一個普通的父親。到了晚上 11 點,當大部分人即將就寢,他會開始他自己說的「第二天」,與美國方面的常規 Skype 通話將會持續到淩晨 1 點,之後是純粹思考的時間。「直到淩晨 3 點或是 4 點之前,那是我用來思考的時間:思考研究,思考我們的下一個挑戰,或是寫演算法設計文件」。

並沒有太多真正的 AI 代碼,他承認,「因為我的數學現在已經不行了。這更像是直覺性的思考。或者可能是對公司的策略性思考:如何擴張它,如何管理好它。或者可能只是我從一篇文章裡讀到的東西、或是那一天從新聞裡看到的東西,我會思考我們的研究能如何與它相連。」

這讓我想起了 AlphaGo,它就在 Google 強大到難以想像的計算雲中,不停地下棋、下棋、下棋,每一天的每一分每一秒都在自我提升,因為它學習的唯一方式就是繼續不停地做下去…

「它休息過嗎?」我問。

「沒有。永無止息!它甚至沒有聖誕假期。」

我猶豫了一下。「它需要休息嗎?」

「也許它就喜歡這樣,」他駁回了我的話,眼神閃亮。

Hassabis 自己呢?「絕對是超人,」他的一位同事順口告訴過我。他關機休息過嗎?他能夠讓自己關機休息嗎?「這很難,」他承認,「我從來沒有真的感到過工作與生活對立的問題;它們像是在同一張畫布。我的確喜歡讀書、看電影、聽音樂,但這些都傾向於和我做的事有所關聯。我的大腦就是為它而運轉的。

那孩子、朋友、還有日常生活呢?「當然,我在試圖保持腳踏實地,否則我會變得有點瘋狂。關於孩子,最神奇的一點是,他們是唯一能讓你以類似的方式度過時間的存在。」

他和自己的朋友們保持著親密的關係:他在 UCL 讀博士的時候遇到了 DeepMind 的聯合創始人之 Shane Legg,另一位 Muatafa Suleyman 則是他的從小到大的朋友。他在劍橋大學時與本科同學 Dave Silver 成為朋友,隨後在空閒時教他如何下棋,包括某種古老的中國遊戲。

二十年後,David Silver 是 DeepMind 裡圍棋項目的主要工程師,也是最近這篇《Nature》論文的第一作者。「是的,Dave 和我認識很久了,」Hassabis 笑著說,「我們曾經夢想在未來做這件事情,所以 19 歲的我們可能對於現在取得的這個成就感到非常欣慰。」

他沉思了一下,補充道「雖然如此,但我真的沒有多少日常生活。在所有醒著的時刻,我都在思考這些東西,也許在我夢裡也是這樣。因為它是如此讓人興奮,如此重要,也是我最有熱情的事情。」他的眼裡有一種神采,像個孩子一樣天真。「我覺得太幸運了。我想不出比我正在研究的更有趣的問題,而且我也可以每天思考這些問題。時時刻刻,我都在致力於做那些我有信心的事。否則的話,生命如此短暫,為何還要做這些不確定的事呢?」

  • Hassabis 看反 AI 陣營 的恐懼想像:人工智慧需要負責而合乎倫理的使用

如果 Stephen Hawking、Bill Gates、Elon Musk、Jaan Tllinn、Nick Bostrom 對於 AI 的恐懼成真了,那麼我們的生命可能會比我們預期的要短很多。機器的智慧超越人腦的智慧,超越控制。若預言可能為真,那退出 AI 軍備競賽顯然是必要的。

「好吧,我希望不會這樣,」Hassabis 面不改色地說。在他看來,大眾對人工通用智慧危言聳聽的態度,模糊了它近期巨大的潛力和價值,而且在根本上就錯位,尤其是在時間上。「我們距離任何類似人類水準的通用智慧的東西都還有幾十年的時間,」他提醒我,「我們還踩在梯子的第一格。我們不過是在遊戲。」他承認有些「應該現在就考慮起來的法律風險」,但是他堅定地認為,至少那不會是科幻小說中,人類被人工智慧無情消滅的反烏托邦場景。

我讓 Hassabis 列出他認為的未來主要的長期挑戰。「隨著這些系統變得越來越複雜,我們需要開始思考它們能怎樣做出優化、能對什麼做出優化,」他回答,「技術本身是中性的,但它是一個學習系統,所以,不可避免地,它們會帶有一些設計者的價值體系和文化背景的印記,所以我們對於價值觀的思考必須非常謹慎小心。」

關於超級智慧,他說:「我們需要確保設定的目標是正確指明,且其中沒有任何模棱兩可的東西,即使時間推移也依舊穩定。在我們所有的系統中,最高級的目標仍然要由它的設計者們指定。系統會已自己的方法實現目標,但是它自己是不會創造一個自己的目標。」

他用毫無動搖的語調寬慰我。「看,這些都是既有趣又困難的挑戰。隨著配備上所有新穎強大的技術,人工智慧需要被負責地、符合倫理地使用,而這就是為什麼我們現在正積極地呼籲對這個問題展開辯論和研究,那麼當時候到來時,我們才會準備充足。」

什麼時候到來?機器變得超級智慧的時候,還是它們超越人類的時候?他笑了起來,「不,不,不,我指的是還要在那些之前!」Hassabis 澄清,「我的意思是,當這些系統強大到不只是會玩遊戲時,我們放任它們處理更現實、更重要的事,比如醫療。然後我們需要確保我們知道它們將會有怎樣的能力。」他笑,「那將會阻止機器掌管世界的情景成真。」

Elon Musk 曾如此評論人工智慧,「如果存在一個任何方面都大大超過人類的數字智慧,『助手』這個詞就不是一個正確的描述了。」他將發展 AI 技術形容為召喚惡魔,「我投資 DeepMind 的原因僅僅是因為想對 AI 的進展與威脅有更好的理解。如果我們對 AI 不夠小心,讓一些不好的事情發生了,到那時銀行存款將變得毫無意義。」

「總體來說,我發現了那些不真正在 AI 領域工作的人,對於 AI 的理解都是不完全的。他們通常都沒有與許多 AI 專家交談過,所以他們腦袋裡的思想實驗總是把他們帶偏,因為這些想法都是基於一些我認為即將被證明是錯誤的假設。」Hassabis 再一次提到,他組織的內部倫理委員會和諮詢委員會,將會管理未來任何的人工通用智慧技術的應用。

他毫不動搖地堅持現階段不公開進程的決定。「之前沒有任何人嘗試做過類似的東西,所以在我們對於公眾揣測我們在 Twitter 或者其他什麼東西上做了什麼能有額外的審查之前,我們還有許多事情需要探索,從第一天就要開始。」

這個初始階段,他說,是關於「提供最新的消息,這樣我們才能準備好討論實際的演算法和應用。對於許多參與其中的人來說,這不是他們的核心領域。我們需要他們的專業知識,但是他們必須弄清楚將會發生什麼事。」

Hawking 作為一個「得到最新消息」意味著什麼的榜樣,被引以為鑒。Hassabis 最近邀請 Hawking 進行私人會談。「我們本來只安排 1 個小時,但是他提出了那麼多的問題,以至於我們最後談了 4 個小時。他錯過了午餐,所以他的陪同人員不大喜歡我。」

Hassabis 指出,霍金在會面後便不曾在媒體報導時提及任何關於 AI 的有煽動性的言論,在他上個月的 BBC Reith 講座上,他列出會對人類產生威脅的列表,上面沒有 AI 技術。「聽到更多關於實用性、更多關於我們可能建立的真實的系統,以及我們對這些系統能夠有的監察和控制的討論,的確起到了作用。」Hassabis 大膽地猜想道。

他真的相信霍金轉變了思想嗎?「我想,在談話的最後,是的,他寬慰了不少。他擁有這種好笑的、乾巴巴的幽默感,在我離開之前,我問『所以你怎麼想呢?』,然後他打出這樣的字,『我祝你好運』。隨後,他眼裡閃爍著光芒,又補充,『但是不要太多。』」Hassabis 給了我一個勝利的微笑,說:「我當時想,『我會把這當做是勝利的宣告』。」

(本文獲《新智元》授權轉載刊登,圖片來源: 蘋果日報 ,未經授權請勿轉載。)

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