AlphaGo下个目标是什么：打游戏还是改变世界？|人工智能|谷歌|AlphaGo_新浪科技_新浪网
AlphaGo下个目标是什么：打游戏还是改变世界？
　　导语：美国科技博客The Verge周一刊文，回顾了过去一周AlphaGo与李世石的比赛，并展望了人工智能未来的发展。根据DeepMind的计划，未来人工智能可能将被用于智能手机助手、医疗健康和机器人等领域。
　　以下为文章全文：
　　过去几天，AlphaGo对韩国传奇棋手李世石的胜利是人工智能研究过程中的重要里程碑。围棋由于其复杂性一直被认为是计算机难以攻克的堡垒。然而，DeepMind利用机器学习和神经网络技术使AlphaGo具备了世界级的策略评估和执行能力。
　　不过，全球最聪明的人才从事人工智能开发并不仅仅是为了赢得围棋比赛的胜利。DeepMind的工作对于人工智能的发展有着重要意义，而该公司利用的深度学习技术有可能变革我们所知的一切，无论是使用手机的方式还是开车的方式。
DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯
　　首先，在围棋领域，人工智能还有新的目标需要完成。18岁的中国围棋选手柯洁目前世界排名第一。关于能否战胜AlphaGo，柯洁表示了谨慎的乐观。他预计，自己的胜率能达到60%。许多围棋选手都表示，他们希望尽可能多地了解AlphaGo。在寥寥数场的公开比赛中，AlphaGo展示了非传统的策略。DeepMind最终很可能将公开发布AlphaGo，而未来如果柯洁决定与AlphaGo一较高下，那么也不必吃惊。DeepMind选择李世石作为对手是因为李世石的标志性地位，以及更长的职业生涯。不过，柯洁被认为是当前的全球围棋第一人。DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)也曾表示，在未来的发展中，DeepMind计划抛开所有人工因素，让AlphaGo尝试完全自学。
　　但无论如何，关于计算机能否在围棋领域达到世界级水平，这一争议已经尘埃落定。围棋是一种“完美信息游戏”，即每个人都能看到棋盘上的所有信息。关于这类游戏，计算机已经证明了自我。不过，对于“非完美信息游戏”，例如多人扑克，人工智能似乎仍存在困难。
　　人工智能试图征服的下个领域很可能将是电子游戏。过去几周，有许多消息称，DeepMind人工智能技术的下一项挑战将是即时战略游戏《星际争霸》。考虑到《星际争霸》非常经典，在韩国很流行，因此不难想象，未来人工智能参加电子竞技的盛况。
　　关于用人工智能去玩《星际争霸》，哈萨比斯在上周接受采访时表现出了开放的态度。不过他同时指出，DeepMind只对符合主要研究方向的游戏感兴趣。哈萨比斯表示：“从某种意义上来说，这可以被用作测试载体。在这一平台上，你可以编写算法，测试能力提升的速度，以及最终结果。这确实是一种非常高效的方式。但最终，我们希望利用这项技术去解决现实世界的问题。”
　　这样的问题多种多样，而关键在于利用快速的学习和高效的数据处理去帮助人类决策。机器学习技术和深度神经网络已在谷歌内部得到广泛利用，例如用于搜索和无人驾驶汽车项目。AlphaGo带来的经验将有助于谷歌对这些技术展开进一步优化。或许在你还没有意识到的情况下，这样的进步就已经悄悄发生。
计算机科学家杰夫·迪恩
　　计算机科学家杰夫·迪恩(Jeff Dean)被许多人称作谷歌内部最聪明的人，他目前也负责Google Brain深度学习项目，并将这一概念推广至谷歌内部的多款产品。在谷歌对搜索结果的排序中，第三重要的信号来源就是被称作RankBrain的深度学习神经网络，而迪恩拒绝透露前两大信号来源是什么。谷歌也表示，这一神经网络是谷歌搜索在两年多时间里最大的进步。机器学习也被用在其他更显而易见、面向用户的服务中，例如Google Photos照片搜索，以及Inbox的邮件自动回复。
　　作为一家公司，谷歌的很大一部分收入来自于收集数据，并利用数据去销售广告。人工智能技术将提高数据收集的效率。关于机器学习技术是会加强谷歌的核心业务，还是帮助谷歌开拓新业务的问题，迪恩表示：“我不认为结果会是两者之一。我们将利用这些技术去优化核心产品。在很多情况下，对数据更高层次的理解将帮助我们开发新功能。与此同时，这也有助于我们开发以往不可能做到的有趣的新产品。因此，帮助将同时来自两方面，我认为两方面的重要性差不多。”
　　关于机器学习技术如何帮助谷歌的业务发展，Alphabet董事长埃里克·施密特(Eric Schmidt)表示：“可以认为，谷歌所做的所有事都很有意义。我们完成了许多搜索，投放了许多广告，吸引了许多用户，建立了许多数据中心，有很多人使用谷歌的计算资源和安全软件。如果有很多人使用某件工具，那么我们就可以使用机器智能针对信号进行观察和训练，从而提高效率。”
　　“我并不认为，有什么领域是这一技术不适用的。”施密特同时表示。他列举了谷歌传统的搜索和广告业务、无人驾驶汽车，以及医疗健康部门Verily。“对我而言，这一技术将会被用在Alphabet的每家公司中。”
　　在谷歌内部，DeepMind独立于其他业务，不过该公司与Google Brain有着密切的沟通。哈萨比斯表示：“我们有着很大的自主权，以决定如何优化研究进展。当然，我们也在开发谷歌内部的许多产品，但这些产品还处于初期阶段，目前不是讨论的时机。”他表示，Google Brain的项目周期比DeepMind要短。该部门位于谷歌的加州山景城总部，因此更关注产品。
谷歌母公司Alphabet董事长埃里克·施密特
　　那么，DeepMind下一步将要做什么？重要的一点在乎，AlphaGo并不是该公司唯一，甚至规模最大的项目。在DeepMind的数百名员工中，只有15人直接工作在这一项目上。DeepMind认为，最终目标包括智能手机助手、医疗健康和机器人。而尽管AlphaGo目前只是个下围棋的系统，但哈萨比斯认为，一些基本原理也适用于解决现实世界问题。
　　哈萨比斯认为，我们将在未来几年内看到基于高级机器学习技术的智能手机助手。“在开始阶段，这将会比较微妙，某些方面还可以做得更好。但在4到5年后，你将会看到这方面功能的大幅改变。”
　　“我认为，我们希望智能手机助手更智能，对环境有更多了解，并且更深刻地理解你正在尝试做什么。”哈萨比斯表示。他认为，这种系统的基础应当是类似AlphaGo的学习技术，而不是预先编好的程序。“目前，大部分这类系统都很死板。如果脱开预编程的模板，那么它们几乎毫无用处。因此，关键在于使其具有适应能力、灵活性，并更加强大。”
　　将人工智能用于医疗健康领域还有较长的路要走。DeepMind此前宣布与英国国民医疗服务系统(NHS)展开合作，但到目前为止公布的消息只限于基础的数据追踪应用。哈萨比斯指出，这一合作的首个目标是让NHS用上现代化的移动应用，随后才会引入更先进的工具。
将人工智能用于理疗领域
　　借助沃森“认知学习”平台，IBM也在试水医疗健康市场。沃森采用了与DeepMind不同的技术。沃森最初只是一台用于参加智力竞赛节目《危险边缘》的超级计算机，而随后被移植至云计算平台，并支持预测分析和个性化研究等工具。目前，IBM正在与斯隆凯特琳癌症研究中心合作，帮助泰国和印度两所医院的医生诊断乳腺癌、肺癌和直肠癌。尽管沃森无法独立完成诊断，但可以标记出重要信息，帮助医生做进一步分析，并推荐治疗方案。
　　IBM沃森健康副总裁凯西·麦克格罗迪(Kathy McGroddy)表示：“我们正在训练沃森去观察。沃森对图像分析的学习已有多年时间。我们目前掌握来自已收购的Merge Healthcare的数据，从而加速沃森这一功能的优化。因此，沃森不仅可以识别医疗图像中的异常，还能结合更广泛的信息，例如用户Fitbit手环中的数据，理解这些异常代表了什么。”
　　最后，也是最遥远的一项目标在于，将人工智能用于机器人。谷歌正积极参与机器人市场的发展，例如该公司收购了Boston Dynamics等机器人公司，而谷歌自身也在开发无人驾驶汽车。迪恩表示：“我认为，机器人将是一个展示未来可能性的良好范例。我们收购了多家机器人公司，但如何将深度学习技术应用至机器人将会是未来几年一个很有趣、很重要的方向。”
　　哈萨比斯表示，他目前还没有太多地考虑机器人。“很明显，无人驾驶汽车是一种机器人，但这基本上是一种狭义的人工智能。不过，他们也将学习型人工智能的某些方面用于了计算机视觉。就使用了基于深度学习的标准计算机视觉技术。”他认为，家政清洁和老人看护将是人工智能机器人未来可能的用武之地，但目前看来，这样的概念距离实现还很遥远。
　　AlphaGo的成功正在吸引全球关注，并重新点燃了主流人群对人工智能的兴趣，即使当前的使用场景还很有限。此前许多人认为，计算机无法完成需要人类直觉的任务，而这样的观念已被打破。
　　一些人也对此感到不安。过去一周，对于AlphaGo的成功，人们的反应有的是失望，有的是担心。这样的反应可以理解，但这也是对过去一周所发生事情的误读。人类开发了AlphaGo，解决了人工智能领域最古老、最困难的一项挑战。DeepMind的成就是伟大的，并可能给我们未来的生活带来许多积极影响。
　　正如埃里克·施密特在此次比赛的启动仪式上所说：“无论最终结果是什么，赢家都是人类。”(维金)
此篇文章总结一下目前社区市场的创业情况，在社区市场有创业想法...
从坏处来讲，这意味着我们可能会拥有长达数十年甚至上百年的陈年...
传统行业企业应该毫不犹豫转型或者坚持做电商，要扼制自己的雄心...
截止目前，顺为资本已经投资了一百多个项目，基本以A轮和B轮为主。
尽管3:1落后，李世石依然打足精神进行最后一场比赛，妻女依然相伴左右。一个喜欢把玩mc时快乐的时光分享给大家的人（狗）
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违法不良信息举报电话： 转 3小米电视维修昂贵遭投诉 4999购买要4200元维修
　　2015年，中国质量万里行共收到家电行业(除手机外)投诉4387条，产品质量、售后服务以及宣传欺诈三大问题集中投诉。其中，收到电视投诉一共有1480条，其中电视屏幕质量问题有438例，占到电视投诉的30%。　　随着智能电视的热销，更多的消费者青睐互联网品牌。2015年，凭借自身渠道以及长期以来的口碑营销，小米电视做到了100万台的销量。 “小米电视没有销售上的压力，唯一压力便是我们要不断做出让用户尖叫的产品。”小米电视副总裁戴青松此前接受媒体采访曾自信的说道。　　很多消费者喜欢小米的产品设计，不过最近一段时间，有一些消费者投诉小米电视屏幕问题。　　今年3月6日郑州的王先生买了一台小米3 60英寸的电视，3月10日电视送货上门，准备安装。令王先生没想到的是，安装完成以后插入电源线时，轻轻掀起屏幕底部查看接口，屏幕顿时发生爆裂。新电视还没看，就发生这样的事，这让王先生感到十分郁闷。　　王先生立即联系了小米公司，询问如何处理，小米提出要支付4200元的维修费用，这个价格令王先生无法接受，因为电视的价格才4999元，维修费这么高，并且没有任何依据，他认为小米电视存在质量问题。在前后联系了几次之后，王先生放弃维修，他考虑换个品牌的电视。　　无独有偶，去年9月25日，广州的谢先生刚签收的小米2S电视不到一个小时就黑屏爆裂了。谢先生向小米公司反应，但得到的回应说是外力原因造成不给退换货，一直在推脱责任，说只能申请维修。而维修费用要2 元，而电视才2999元。　　根据《消费者权益保护法》第二十三条规定：“对电视机等耐用商品，消费者自接受商品或者服务之日起六个月内发现瑕疵，发生争议的，由经营者承担有关瑕疵的举证责任。”如果小米售后不能举证电视屏裂的原因，就应该依照三包规定提供保修服务。　　中国质量万里行投诉统计中发现，消费者投诉的小米电视屏裂以及漏液问题的并不少见，而小米售后给消费者做出的回复都是外力导致的，不负责免费维修，这也让很多购买小米电视的消费者不满。来源：中国质量万里行　　北京的刘先生今年春节回来买了一台小米电视，2月26日电视送到，2月28日在小米预定的装挂架服务，师傅过来打开箱子，安上挂架挂上之后通电发现屏幕碎了。刘先生也不知道是哪个过程屏幕碎的，但整个过程都他都在场，并没有发生严重磕碰。刘先生认为小米电视屏幕质量不过关，但小米售后拒绝免费维修，说是只要签收过的发生外力破损都不负责。　　佛山的张先生去年12月30日在小米官网购买了一台小米电视3 55英寸的电视机，今年1月2日收到电视机，前不久看电视的时候，电视屏幕慢慢出现一条黑色线，走近一看是一条裂痕，大约有10厘米长，在右边延伸去中间方向，当时由于是在侧边有裂痕，影响不到屏幕中间的画面，所以就没有理会。在3月6日晚上，电视机突然“噗”的一声，黑屏了，怎么也打不开了。　　张先生多次与小米售后电话联系，小米售后跟他说屏幕裂开是不属于维修范围，要自费维修。由于还没有过保修期，张先生认为小米应该提供免费维修，现在电视的裂痕越裂越大，已经整个屏幕了。　　那么，究竟是小米电视屏幕本身就存在质量问题，还是其他方面的原因。　　有业内人士分析，现在小米电视越做越薄，长途运输很容易裂屏，那些裂屏的不能全是小米电视质量，应该是小规模运输问题。而且小米电视那么大的屏，又超薄，放在物流车上颠簸多，货物与货物之间的碰撞多。10000台碎个几台，应该是正常概率。快递分拣又那么暴力，不轻拿轻放，偶尔收到裂屏也属于正常范围。　　其他品牌的电视运输一般都是一发发一车货给销售商，装车的电视包装规格一样，包装相互都有力作用，相互保护，自然晃动就少，整车都是电视，装卸的时候就会格外小心。所以裂屏概率就低，就算有裂屏，销售商也会在销售前返厂，不会与客户见面，这样的话，就显得质量过硬，无次品。　　据悉，小米电视的销售渠道是网购，个人购买的小米电视一般都是一台，走物流和其他货物混在一起，肯定固定不好，加之快递员习惯了扔来扔去的分拣手，哪会特别小心一台小米电视，所以会出现裂屏现象。　　一些消费者建议，小米电视能不能集中通好点的货运一次运输几百台放在小米之家出售，这样就减少碎屏的几率。　　在中国质量万里行投诉部收到的小米电视投诉中，确实有一些消费者是收到电视就出现屏裂的问题，但也有不少消费者是看了一阵电视出现的屏裂。　　现在有很多消费者质疑，小米在不能证明屏裂是否是质量问题的情况下，售后拒绝保修是否在逃避责任？　　来源：中国质量万里行
　　（来源：综合）
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　新起点，携手实现新梦想！揭秘AlphaGo背后团队：人工智能的下一个目标是什么？
攻克围棋，仅仅是AlphaGo背后Deepmind团队的第一步。
　　近日，Deepmind的创始人Demis Hassabis在接受The Verge的采访时透露， AlphaGo仅仅是谷歌人工智能项目的一个分支。在未来，Deepmind主要目的是“用人工智能解决一切问题”，并将进一步探索人工智能在医疗、机器人以及手机等多个领域的应用。
　　回溯Demis Hassabis的成功之路，从一个获得过5次智力奥林匹克冠军的国际象棋神童，到两科优等成绩获得剑桥大学计算机科学学位的青少年，再到创造了第一款包含人工智能的视频游戏《主题公园》并创立了开创性的视频游戏公司Elixir1，之后离开游戏产业深造神经科学的PhD学位后于2010年创立Deepmind团队，你会发现他的经历十分与众不同。
　　Hassabis接受The Verge采访时正值AlphaGo首胜李世石九段的次日清早，如果说这个时候他把来自媒体的追问抛到九霄云外似乎也无可厚非。然而他却依旧热情友好，当Google方面的代表告诉Hassabis一夕之间有超过3300篇韩国媒体关于他的采访时，Hassabis表示出了明显的诧异：“这真是难以置信，不过看到一个高深莫测的东西在短时间内变得如此受欢迎，还是一件有趣的事情。”
围棋将是永恒的圣杯
　　据Hassabis称：“围棋一直位于完美信息游戏的顶峰之处，在可能性方面围棋比国际象棋复杂得多，所以，尤其是在‘深蓝’之后，围棋对于人工智能来说意味着可望而不可及的圣杯。尽管我们做出了很多的努力，但仍旧没有特别深入地领悟围棋。蒙特卡罗树搜索可以说是十年前的一项重大革新，但是我认为对于AlphaGo的研发更为重要的部分在于我们引入了深度神经网，使得人工智能拥有了所谓的直觉方面的判断力。可以说好的直觉是令顶尖棋手出类拔萃的关键原因，在昨天比赛的实时解说中，当看到麦克o雷蒙九段在计算结果方面表示很难判断的时候，我再次感到写出一套围棋价值判断的程序极其困难。”
　　此外，对于AlphaGo在实战过程中下出的出其不意的招数，Hassabis表示十分震惊：“我相信李世石也会是同样的感觉，从他的面部表情上面可以观察出来，当AlphaGo向左进击李世石的领地时，我承认这的确出人意料。”同时他也认为，AlphaGo的下法极具进攻性，在某种程度上来说，AlphaGo在用李世石的长项来进行对抗。Hassabis说：“李世石以奇招频出和善于把控局势闻名，可以说AlphaGo在第一场比赛中下出了我们想要看到的局面，在开始的时候，它只是在整个棋盘上进行布局并没有实质地占领某块区域。传统的围棋程序之所以具有明显的短板，是因为它们精于计算却缺乏一种大局观。”
为何AlphaGo的胜利意义重大
　　举办这场比赛的初衷在于评估AlphaGo的能力，谈及从AlphaGo的胜利中学到了什么以及未来它的发展方向，Hassabis表示：“通过比赛我们意识到我们目前所处的环节比之前预计的更加先进。对于完美信息游戏，围棋一直位于金字塔尖，还有许多顶级的围棋高手等待对决。此外，还有很多其他的游戏，比如说无限制扑克，因为是不完美信息游戏，因此多人游戏也是一个挑战。显而易见所有人类比机器玩儿得好的电子游戏也可以被考虑其中，比如说《星际争霸》在韩国也是非常受欢迎的。在信息不完美世界里，策略游戏对决策能力有极高的要求，因为能够被看到的仅仅是全局的一部分。而在围棋之中全盘情况都是可视的，这点对于电脑来说会使游戏略微容易一些。”
　　尽管用人工智能进行游戏对战刺激有趣，但是Deepmind团队还是希望将人工智能用于更多主流的项目当中。Hassabis表示他本人对游戏十分感兴趣，也许是曾经写过游戏，但是目前来说，游戏仅仅是提供测试平台用来测试我们的算法并且评估它们的等级的一个行之有效的办法。而Deepmind的终极目标在于用人工智能解决真实世界中的棘手问题。
　　谈及自己过去从事游戏行业的那些经历对现在的影响，Hassabis说：“可以说创立Deepmind一直以来是我的最终目的，我用了近20年筹划这个事情，如果你从一个最终我将要从事人工智能研究的角度审视我的经历，你会发现我的每一步选择都是朝向人工智能的，熟悉我的Bullfrog（英国游戏制作组）员工都知道，我写的所有游戏的核心都是与人工智能相关的。在16岁的时候写《主题公园》游戏的时候我第一次意识到如果我们全力以赴进行研究，人工智能的前景不可估量。这款游戏十分畅销，说明玩家享受其中，因为人工智能十分贴合玩家的心意。因此我继续在游戏领域进行拓展，然而在2000年的时候我感觉到我们已经在‘从后门偷偷逼近’人工智能研究的路上走到了尽头，因为不管怎么样你的最终目标都只是做出一款游戏，所以我转而去学习神经科学，以期在人工智能领域有所进展。”
　　Hassabis认为人工智能在90年代最直观的应用即是体现在游戏行业，那时，学术界的研究没有什么动静，一些诸如增强学习、深度学习、神经网络的新技术都没有得到应用与推广，所以游戏成为人工智能最好的应用领域，当然那时的人工智能与现在大相径庭，当时的人工智能更像是较为复杂的有限状态机（简称FSM），游戏Black &White中应用到了增强学习技术，到目前为止我仍旧认为这是在游戏中应用最复杂的案例。然而到了2004年左右，游戏行业发生了很大的变化，不再像90年代那样只要你有一个不错的点子就可以做一款游戏，游戏行业变得更加注重画面感，并且官方授权也变得十分重要，像FIFA系列游戏就是一个很好的例子。所以我认为做游戏不再像以前那样有趣了，并且我已经在游戏领域积蓄了创立Deepmind所需的信息与经验，这个时候神经科学引起了我的兴趣，我很想从明白大脑解决问题的过程中获得灵感，所以读一个神经科学的PhD再合适不过了。”
人工智能如何改变医疗领域
　　人工智能的主要应用将会在医疗、智能手机助手、机器人科学领域。
　　在医疗方面，目前认知计算系统IBM Watson已经着手进行癌症诊断的项目，据此，Deepmind表示几周之前已经开始了和英国国家医疗服务体系（简称NHS）的合作，构建一个可以应用机器学习智能的平台。Hassabis认为IBM Watson所做的工作与Deepmind团队的工作有所区别，癌症筛查更像是一个专家系统，是另一种形式的人工智能，这类人工智能所能做到的是进行图像方面的医学诊断，自我量化然后进行重要特征的横向比对以及大量筛查，从而指导人们拥有更健康的生活方式。Hassabis认为把增强学习技术用于这个领域较为适宜。
　　对于与NHS的合作，Deepmind推出了一款并未有用到人工智能或是机器学习的应用程序，原因在于NHS软件自身来看较为落后，它们并不是移动端的，完全不适用于目前消费者的使用习惯，并且对于医生和护士来说这个软件十分低效。所以Deepmind首先会改善可视化与基础化信息，借此看清真正的需求，继而将更加熟练的机器运用其中。
未来核心应用领域
　　在第一天发布会的演讲中，Hassabis使用了电影《她》的海报作为讲解的背景，对此他解释道：“关于智能手机助手的样子，《她》是较为盛行的主流观点，我的看法是应该让智能手机助手变得更加‘人性化’，使它能够对你的需求有更加深刻的理解。而目前大部分这样的系统都极为脆弱，一旦偏离了预先编程输入的模版，它们就会变得毫无用处。”
　　正如Hassabis所言，目前基本所有的智能手机助手都属于特殊案例和预编程的，这意味着它们很脆弱，只能做预编程写好的事。然而真实的世界非常混乱，用户们也会在你无法提前知晓的情况下，做着不可预知的事情。所以DeepMind 的信念是：通往人工智能的唯一道路，是从地基开始打起。这也是最根本的原则之一。
　　针对这点该如何改进，Hassabis的看法是：“由于智能手机的输入十分多变，所以或许得输入有‘上万吨’的数据，才可以从中学习到很多东西。根据AlphaGo的算法，我们打算在未来几个月尝试摆脱监督式学习的出发点，让它完全自我发挥，从一无所有的状态开始。它会需要更长的时间，因为当你采用随机方法的时候，其中的审查和错误会需要更多的时间训练，也许是几个月。但是，我们认为有这个可能性，让它从纯粹的学习中起步。”对于何时才能看到人工智能给市场带来显著性差异，Hassabis给出的答案是：“我认为在未来的两到三年会开始看到改善。我的意思是，这些改善在开始的时候是非常微小的，只有很小的部分能看到成效。也许在未来的4 到5 年，或比5 年更长的时间段，你可以看到智能手机在功能上发生大的变化。”
为何选择Google ？
　　事实上，AlphaGo在比赛中并没有使用那么多硬件，然而Deepmind团队需要大量的硬件来训练它，尝试各种不同的版本，并让它们在云端互相比赛。这需要相当多的硬件才能高效完成，所以如果没有这些资源，在短时间内根本无法完成。这也是Deepmind选择与Google合作的原因之一。
　　关于是否期待被纳入Google商业模式与产品路线图，Hassabis认为：“在如何最优化研究进展方面，我们有很强的主导权。这是我们的使命，也是为什么我们加入了Google，这样我们可以给研究进行涡轮增压。这是发生在过去几年的事情。当然，我们实际上也致力于很多Google 内部的产品，但是它们目前还尚未成熟，所以我们也不准备很快公布。当然我认为智能手机助手是非常核心的，我认为Sundar Pichai（Google CEO）已经对此谈了很多，这是Google 未来的核心。”
　　对于与Google Brain是否有合作，Hassabis表示：“其实我们是非常互补的。我们每周都有交谈。Google Brain主要致力于深度学习，他们也有非常卓越的工程师Jeff Dean，所以他们已经铺开到公司的各个角落，这也是为什么我们发明出了令人惊喜的Google图片搜索。他们正在做着现象级的工作。另外，他们的团队在山景城，所以他们离产品团队更近，他们的研究周期也一般控制在12 个月到18 个月。而我们有更多算法开发的工作，我们倾向于为需要两三年研究的事情做研究，而且不需要在开始的时候就有直接的产品焦点。”
未来科学：人工智能的远大前程
　　关于机器人科学目前的发展状况，Hassabis认为，它们或许有漂亮的躯干，但是依然缺乏智慧的“大脑”，与智能手机助手目前的状况相似，机器人目前似乎只能对预先进行编程的情况作出反应，一旦处于状况之外，机器人无疑会无所适从。因此如何通过机器学习强化机器人的能力十分重要。
　　对于可学习机器人，Hassabis举出了一些直接使用的案例：“显然，自动驾驶汽车是一种机器人，但目前来说还是狭义的人工智能，虽然它们应用了计算机视觉里面一些可学习的人工智能——特斯拉采用了一种基于深度学习的标准、现场的计算机视觉方案。我相信日本在老年护理机器人、家庭清洁机器人上面有很多思考，我认为这对社会会非常有用。特别是在一个人口老龄化的社会里，我认为这是一个非常紧迫的问题。“
　　对人类、机器人和人工智能在未来的交互，Hassabis的期望是：“我自己对机器人没多少思考。我自己对人工智能的使用感到兴奋的领域是科学，人工智能能够推动它更快地发展。我想看到人工智能未来能够辅助科学，如果有一个人工智能研究助手，它可以做很多乏味的工作，阅读有趣的论文，从海量的数据中找到结构，并把它们呈现到人类专家和科学家面前，以实现更快的技术突破。我几个月前在欧洲核子研究中心做演讲，很显然那里创造出比地球上任何地方都多的数据，我们都知道在它们海量的硬盘中，可能会有某个新的粒子现身，但没有人能抽出时间做这件事情，因为这里的数据量的确太过庞大。所以我觉得，如果有一天人工智能可以参与并寻找到一个新的粒子，那么是一件非常酷的事。”（作者：高歌　来源：一财网 ）
（文章为作者独立观点，不代表新华网立场）
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AlphaGo的胜利究竟意味着什么？Deepmind的创始人Demis Hassabis在接受采访时提出，人工智能在以围棋为代表的信息游戏中的表现只是一种测试，它们终极的意义是解决真实世界中的棘手问题。
北京大学国家发展研究院教授
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