近日，《自然》杂志在其官网评选出2016年十大影响力人物，其中一位是DemisHassabis，站在人工智能机器人AlphaGo背后的是谷歌DeepMind联合创始人。即使对于4岁开始学习国际象棋的神童DemisHassabis来说，今年3月AlphaGo与李世石的人机大战也是他经历过的最严酷的比赛之一，但与之前的比赛略有不同。以前的。是：他不是真正的参赛者，而是参赛者的老板。当然，结果值得庆祝：AlphaGo以4-1击败围棋世界冠军李世石。这场胜利不仅是人工智能领域里程碑式的胜利，也为哈萨比斯自己的棋手“生涯”再添冠军头衔。在赛后的采访中，哈萨比斯既激动又平静。他说：“感觉我们的第一个月球探测器发射成功了！”但对于哈萨比斯来说，围棋界的胜利还不够。他想向世界展示的是，机器学习技术在人类生产生活中具有更强大的潜力，可以帮助人类解决更棘手的全球性问题。事实上，这个想法在哈萨比斯十几岁的时候就开始成形了。从小棋手到人工智能哈萨比斯从4岁起就开始学习下棋，很快成为当地知名的天才棋手。从那以后，哈萨比斯开始思考人脑是如何完成复杂任务的。提前两年完成高中学业后，哈萨比斯来到英国著名游戏设计师彼得·莫利纽克斯手下工作。17岁那年，哈萨比斯负责经典模拟游戏《主题公园》的开发。这款游戏一经推出便大受欢迎。除了销量百万的好成绩外，这款游戏还获得了年度金摇杆。奖项（金摇杆奖）。受这款游戏的影响，哈萨比斯以全校第一的成绩从剑桥大学计算机学院毕业后开始了自己的游戏开发事业，并取得了成功。但简单的编程和游戏开发似乎并不是哈萨比斯真正想做的事情。于是30岁的哈萨比斯回到了伦敦大学，开始攻读认知神经学博士学位，真正研究人脑解决问题的工作机制。2010年，成功获得博士学位后，哈萨比斯和朋友创立了DeepMind，开始从事人工智能相关算法的研究。2014年被谷歌以6.5亿收购。在被收购之前，DeepMind的主要工作是利用深度学习算法来控制视频游戏的运行。最值得注意的是，2013年12月，DeepMind开发的名为DeepQ-Network（DQN）的人工智能程序首次以“超人”难度通过Atari开发的像素游戏。将AI技术应用于实际问题在DeepMind内部，Hassabis在他的认知神经科学课程中学到的知识经常成为团队的灵感来源。在被谷歌收购后，DeepMind团队进行了一系列引人瞩目的尝试，比如用人工智能来解读人类的语音，用机器学习来处理伦敦地铁的高峰时段。哈萨比斯表示，虽然团队内部实现的算法看似复杂，但实际上里面的每一个小细节都是基于前人已经发表的研究成果。当时DeepMind的人工智能技术已经实现了计算机图像识别，就是训练机器利用这些视觉信息来规划和判断后续的动作。而更重要的是，DeepMind研发的机器学习算法已经应用到谷歌数据中心的节电项目中，这意味着人工智能已经开始处理生活中的实际问题，哈萨比斯的理想也在一定程度上实现了.事实上，除了省电之外，DeepMind在人工智能方面的研究在很多领域都得到了实际应用。包括与牛津大学联合开发的结合深度学习技术的唇读程序LipNet；与英国国家医疗服务系统NHS合作，推出名为“Streams”的综合医疗辅助APP（Streams可以分析患者的所有医疗数据，并分析病情，并将结果推送到医生手中）；与Moorfields眼科医院合作，利用深度学习技术辅助眼科疾病诊断等。由于研发成果的保密以及医疗大数据的使用，DeepMind一度饱受诟病。有人认为学术研究成果应该公开，也有人认为使用医院医疗大数据侵犯了个人隐私。但在更多科学家眼中，DeepMind仍然是一家有吸引力的公司，他们纷纷表示愿意加入DeepMind进行人工智能研究。现在，哈萨比斯除了要做人工智能算法的研究，还要抽出一定的时间来维持公司的运转，不过他并不介意这些杂务占用了他宝贵的科研时间。哈萨比斯说：“我坚信，DeepMind正在做的研究对人类的未来至关重要，值得做出一些牺牲。”
