在哈萨比斯眼中，未来超级智能机器将与人类专家合作解决一切问题。癌症、气候变迁、能源、基因组学、宏观经济学、金融系统、物理学等，太多我们想掌握的系统知识正变得极其复杂。哈萨比斯指出：“如此巨大的信息量让最聪明的人穷其一生也无法完全掌握。那么，我们如何才能从如此庞大的数据量中筛选出正确的见解呢？而一种通用人工智能思维的方式则是自动将非结构化信息转换为可使用知识的过程。我们所研究的东西可能是针对任何问题的解决方法。”
AlphaGo仅靠自己是无法做到这么多的，但就像已在图像和语音识别上被验证的其他神经网络一样，最新的测试证明了这些系统的可靠性。大部分人工智能系统应用范围都很“窄”，训练预设程序的机器去执行特定任务，除此之外再没什么了。因此，IBM的深蓝能在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫，但却在井字游戏中输给三岁孩童。哈萨比斯正在把他从人脑中得到的启发用于构建首个“通用学习机器”：一套能像生物系统一样学习的灵活、自适应的算法，仅使用原始数据就能从头开始掌握任何任务。
哈萨比斯有一位希腊和塞浦路斯混血的父亲和一位新加坡和中国混血的母亲，是三个兄弟姐妹中最大的一个。他的父母都是教师，他的妹妹是一位作曲家和钢琴家；他的弟弟研究创意写作。他的经历很酷：8岁写出自己的电脑游戏；13岁收获国际象棋大师称号；17岁创造了第一款包含人工智能的视频游戏《主题公园》；20岁以两科优等成绩获得剑桥大学计算机科学学位；不久之后就成立了开创性的视频游戏公司Elixir；之后他在海马体和情景记忆上的开创性学术研究成为他的“最后一块拼图”；2011年成立DeepMind，2014年被谷歌以6.25亿美元收购。
李世石对阿尔法围棋估计不足
日前，李世石在接受采访时被问及是否有五战全胜的信心时，李世石说：“只要输一盘，就会成为人类输给机器的信号弹，而且无论主办方还是大部分棋迷，都会认为输的是我。除非出现不可理喻的低级失误，我绝不会输。”他还表示自己已经分析了三四盘AlphaGO的棋谱，虽说AlphaGO的确是得到飞跃性突破的计算机围棋程序，但是实力还不足以向人类的高手发起挑战。
李世石主要的参考依据仅仅是几个月前樊麾与谷歌围棋软件的对局，李世石曾经表示，他看了当时的棋谱之后觉得樊麾的实力与自己差了两子。除非出现不可理喻的低级失误，自己在接下来的人机大战中是绝不会输的。虽然昨天的新闻发布会上李世石改了口风，提到阿尔法围棋已经颇具实力，并仍在持续提高，但仍然认为自己不会输。李世石显然对阿尔法围棋强大的“自我学习能力”估计不足。
从去年10月到今年3月，阿尔法围棋在5个月的时间内完全有可能取得极大的提升。AlphaGo不仅有着与真人对战的能力，它还有着人类缺乏的强大的记忆功能，能够将曾经对战过的棋局加入自己的数据库中，从而充实自己的数据库。也就是AlphaGo对战的次数越多，它的技术就越强，AlphaGo能够在对战中逐渐变得越来越强大。
