2010年奇點峰會，DeepMind創(chuàng)始人Demis Hassabis在會上發(fā)表了關(guān)于AGI的演講，演講題目是：建立AGI的系統(tǒng)神經(jīng)學(xué)方法。

　　AGI指通用人工智能，它是一種假設(shè)的計算機(jī)程序，可以和人類一樣執(zhí)行智能任務(wù)，甚至有希望超越人類。AGI將能夠完成離散的任務(wù)，比如識別照片或翻譯。此外，它將會加減運(yùn)算、下棋、說法語，還能理解物理論文、撰寫小說、設(shè)計投資策略、與陌生人談話。它將能夠監(jiān)測核反應(yīng)、管理電網(wǎng)和交通流量，它可以輕易地做任何事情。相比之下，目前最先進(jìn)的AI在AGI面前看起來就簡單得像個便攜式計算器。

　　上述任務(wù)目前只能由人類完成。但是人類智力受到腦容量所限，更受人類渺小脆弱的身體限制。既然AGI在計算機(jī)上運(yùn)行，它就不會受到這些機(jī)體條件限制，其智能水平只受處理器數(shù)量的影響。AGI可能會先從監(jiān)測核反應(yīng)開始。但很快，它在一秒內(nèi)消化的物理論文數(shù)量比一個人在千年內(nèi)消化的還要多，并可以據(jù)此發(fā)現(xiàn)新能源。人類智慧，再加上計算機(jī)的速度和可擴(kuò)展性，將解決目前看來無解的問題。Hassabis預(yù)計AGI將掌握各種學(xué)科，包括癌癥研究、氣候變化、能源、基因組學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)、金融系統(tǒng)等等。

　　AGI將高速地處理信息且高度智能，不斷自我改進(jìn)的系統(tǒng)將急劇提升機(jī)器智能程度。但是AGI的未來難以預(yù)測，沒人知道這一切是好是壞。

　　Hassabis解釋說，到目前為止，科學(xué)家們一直從兩個途徑發(fā)展AGI。第一個途徑是符號AI。研究人員試圖描述編寫一套完整的規(guī)則，使之能像人類一樣思考。這種方法在上世紀(jì)八九十年代很流行，但沒有達(dá)到預(yù)期的結(jié)果。Hassabis認(rèn)為，人類大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)太過微妙，編程模仿是做不到的。第二個途徑是以數(shù)字形式復(fù)制大腦的生物網(wǎng)絡(luò)。這聽起來似乎可行，畢竟大腦是人類智力的中心。但操作起來并不現(xiàn)實，因為這么做就好比繪制宇宙中每一顆恒星的地圖。最根本的問題在于，這種途徑是在錯位研究大腦功能。打個比方，這就像試圖通過打開計算機(jī)并檢查晶體管的交互來理解Microsoft Excel是如何工作的。

　　Hassabis提出了中間立場：AGI應(yīng)該從大腦處理信息的廣泛方法中汲取靈感，而不是在特定情況下應(yīng)用生物系統(tǒng)或特定規(guī)則。換句話說，它應(yīng)該專注于理解大腦的軟件運(yùn)作，而不是大腦的硬件構(gòu)成。功能性磁共振成像等新技術(shù)使人們能夠在大腦活動的同時觀察大腦內(nèi)部，因此理解“大腦的軟件運(yùn)作”漸漸成為可能。最新研究表明，大腦通過在睡眠中重演經(jīng)驗來學(xué)習(xí)，從而得出一般原則。AI研究者應(yīng)該模仿這種系統(tǒng)。

　　當(dāng)年Hassabis參加奇點峰會最重要的目的是募資，DeepMind最終獲得200萬英鎊投資，其中著名風(fēng)險投資人彼得·泰爾投資了140萬英鎊。谷歌在2014年1月以6億美元收購該公司時，Thiel和其他早期投資者的投資回報率高達(dá)5000%。

　　對許多創(chuàng)始人來說，這已經(jīng)算是一個完美的結(jié)局。但對Hassabis來說，被谷歌收購只是他追求AGI過程的一個步驟而已。 2013年，他花費大量時間進(jìn)行協(xié)議條款談判，目的在于保持DeepMind的獨立性。它可以獲得被谷歌收購的好處，比如獲得現(xiàn)金流和計算能力，但是創(chuàng)始人仍然保有對公司的控制權(quán)。

　　Hassabis認(rèn)為DeepMind具備多種優(yōu)勢：擁有創(chuàng)企的動力、頂尖大學(xué)的優(yōu)異人才、大公司的財力支持。可謂萬事俱備，因此AGI的時代會加速到來，從而為人類造福。

　　天才游戲少年

　　Demis Hassabis 1976年出生于倫敦，他4歲開始下國際象棋，13歲時成為了世界上同年齡段中位列第二的棋手。8歲在老式電腦上自學(xué)編程。1992年提前兩年完成高中課程。他在Bullfrog Productions找到一份電子游戲編程的工作，編寫的虛擬游戲Theme Park大賣1500萬張拷貝。

　　十幾歲的時候，Hassabis同時參加國際象棋、拼字游戲、撲克和西洋雙陸棋的比賽。1995年，在劍橋大學(xué)學(xué)習(xí)計算機(jī)科學(xué)時，又參加了學(xué)生圍棋錦標(biāo)賽且成績出色。下棋激發(fā)了Hassabis對人工智能的興趣。當(dāng)他下棋時也在思考，計算機(jī)是否也可以像人類一樣通過經(jīng)驗積累不斷學(xué)習(xí)。游戲提供了脫離現(xiàn)實的完美學(xué)習(xí)環(huán)境。游戲世界純粹又包容，玩游戲不會受到干擾而且可以迅速掌握。