导语： 英国《卫报》本周刊文，介绍了DeepMind及其创始人和领导者德米斯 哈萨比斯。DeepMind开发的 人工智能 系统AlphaGo将于本月挑战韩国顶尖围棋选手李世石。 人工智能 能否在全球最复杂的棋战中击败人类高手，这已经引起了全球的密切关注。那么，DeepMind和哈萨比斯是如何取得了今天的成就？
以下为文章全文：
德米斯 哈萨比斯(Demis Hassabis)看起来很谦虚，但当他对我说，他的使命是 解决智能问题，随后利用这一技术去解决所有一切 时，他显得非常认真。如果这种说法来自其他人，那么毫无疑问很可笑，但放在哈萨比斯身上，情况并非如此。哈萨比斯是一名39岁的前国际象棋大师以及一名电子游戏设计师。他的 人工智能 创业公司DeepMind于2014年被谷歌收购，当时谷歌的出价据称为6.25亿美元。他来自一个移民家庭，拥有剑桥大学和伦敦大学学院的计算机科学和认知神经科学学位。用同事的话来说，哈萨比斯是一名 有远见的 经理。哈萨比斯也承认，他已经找到一种方式， 让科学研究更高效 。他自称正在 领导21世纪的阿波罗项目 。放在大街上，哈萨比斯相貌平平，你可能不会想再看第二眼。不过蒂姆 伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)曾表示，哈萨比斯是这个星球上最聪明的人物之一。
人工智能 正在包围我们，我们使用的Siri以及Android语音助手即是如此。在短期内，谷歌的产品将会从哈萨比斯的研究中受益，即使个性化、搜索、YouTube，以及语音和面部识别技术并未被标榜为 人工智能 。而从长期来看，哈萨比斯的研究意义远远不止是情感 机器人 和更智能的手机，而受益者也不止是谷歌，以及投入数十亿美元、招揽大批博士从事 人工智能 研究的Facebook、微软和苹果等其他巨头。这将使我们的梦想成为现实，甚至实现我们难以想象的应用。
听起来，这一项目有着远大的目标。此前，许多 人工智能 系统都很 狭隘 ：研究者训练预先被编程的 人工智能 主体，使其掌握某种特定技能，仅此而已。因此，IBM的超级计算机 深蓝 能击败国际象棋大师卡斯帕罗夫，但却无法在幼儿园游戏中胜过三岁小孩。哈萨比斯希望 人工智能 借鉴人脑，开发出首款 通用型学习机 。这将是单一的自适应 算法 ，具备自学能力，只需获得原始数据即可从零开始掌握某项技能。这正是生物的学习方式。
这就是 通用 人工智能 ，而 通用 是其中的关键词。在哈萨比斯看来，未来超级智能机器将可以与人类专家携手合作，解决任何问题。他表示： 癌症、气候变化、能源、基因、宏观经济、金融系统、物理学，我们正试图掌握的许多系统都变得越来越复杂。我们正遭遇信息过载，因此即使是最聪明的人才穷尽一生也难以掌握所有一切。我们要如何分析这些数据，从中获得有用信息？可以这样看待通用 人工智能 ：这可以自动将非结构化信息转换为可操作的知识对象。我们正在开发的可能是一种针对任何问题的通用解决方案。
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