文章|海中田李世石是围棋世界冠军。
人们一直认为中国古代围棋是最复杂的游戏。
本周，谷歌旗下英国公司 DeepMind 开发的 AlphaGo 围棋程序在五回合的前三场击败了李世石。
这次胜利背后有一位人类主谋——DeepMind 联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis。
杰米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis) 将李世石形容为“围棋界的罗杰·费德勒 (瑞士网球巨星)”。
DeepMind的成功相当于一个机器人站在温布尔登的草坪上，击败了传奇的网球巨星。
“我认为胜利意义重大，但最终将由历史来评判。
”哈萨比斯在首尔接受采访时说道。
“很多人预测至少需要10年才能取得胜利，现在我们已经达到了一个里程碑，这确实令人兴奋。
”39岁的哈萨比斯等待这一刻已经很久了。
他的野心并不满足于围棋。
他的目标是让机器变得智能。
” 多面手到人工智能专家 哈萨比斯出生于伦敦，母亲是新加坡华裔，父亲是希腊裔塞浦路斯人。
纵观他的职业生涯，不难发现哈萨比斯是一位多面手。
国际象棋硕士，计算机编程大师，同时也是一名视频游戏设计师和神经科学家，由于经验丰富，Hassabis 于 2010 年创立了 DeepMind；他与同为技术专家的 Mustafa Suleyman 合作，从小就和 Hassabis 一起长大。
; 和Shane Legg，他们还是伦敦大学的神经科学家时我们就认识了，2016年，谷歌斥资4亿收购了DeepMind。
计算机科学家、企业家赫尔曼·豪瑟（Hermann Hauser）表示，“他是一个非常开放、慷慨和谦逊的人，一点也不傲慢。
”剑桥大学计算机科学学士学位。
这位讲师坚持教授“狭义”的人工智能课程，其中程序员必须将“标签”与数据连接起来，以便计算机能够理解信息的含义。
哈萨比斯对这种做法并不满意。
他希望创建一个“通用”人工智能系统，可以利用环境中的“非结构化”信息来做出独立的决策和预测。
在 DeepMind，工程师使用模仿人脑建模的神经网络编写程序。
系统会犯错误，但它会随着时间的推移而学习。
该系统还可以用来玩其他游戏和执行其他任务，因此它的智能是通用的，而不是特定的。
这样的人工智能可以像人类一样思考。
游戏是测试类人工智能程序的理想方式，研究人员可以设定目标来测试系统性能。
哈萨比斯对培训计算机感兴趣。
13岁时，哈萨比斯成为国际象棋大师，并参加智力运动奥林匹克竞赛，并同时击败了不同的竞争对手。
组织者称赞他说：“可能是历史上最好的球员。
”在其他领域，人工智能还远远落后。
哈萨比斯先生喜欢人类随机游戏。
他曾经赢得了一场扑克锦标赛，并且热爱这项游戏，因为玩家可以正确地做出每一步，但仍然会输。
他喜欢外交。
这个游戏的规则很宽松，玩家需要谈判、与他人结盟，并使用各种手段来维持自己的统治地位。
围棋是人工智能的“圣杯”。
Go 早在几年前就诞生在中国。
全球有数以万计的玩家，其中包括著名的职业玩家。
“我非常擅长围棋，我可以充分欣赏它的美丽，”哈萨比斯说。
“但这不是我最好的比赛，所以我从未真正与 AlphaGo 交手过，因为它从一开始就超越了我。
”围棋比国际象棋复杂得多，它可以通过多种方式进行配置，而且信息量太大，即使是最强大的超级计算机也无法处理。
如果我们想要击败人类玩家，技术就必须实现前所未有的突破。
周三，经过三个半小时的激战，李世石向 AlphaGo 投降。
李世石输球后感到震惊。
第二天AlphaGo又赢了，第三局还是一样。
尽管取得了令人瞩目的成就，豪瑟提醒我们，人工智能在机器人等其他领域仍然存在很大差距。
“虽然我们在人工智能技术方面取得了非凡的进步，但有一点很奇怪：人工智能可以成为世界围棋冠军，但计算机实际上无法移动围棋棋子。
”费德勒说道。
对于哈萨比斯来说，DeepMind 技术在围棋上的成功只是一个考验。
未来，该技术还将面临现实世界的挑战，例如让智能手机虚拟助手变得更加智能，帮助科学家理解更复杂的问题。