柯洁败了，奇怪吗？看看AlphaGo之父的开挂人生就明白了。。。
要说最近的热点是什么，那么一定非AlphaGo和柯洁的人机大战莫属了。如果你还不知道这件事，那你一定out了。
5月27日，中国围棋峰会人机大战三番棋第三局结束，柯洁九段执白对阵DeepMind人工智能AlphaGo。最终，弈至209手，柯洁拿起两颗棋子盘上示意认负。至此，人机大战三番棋结束，柯洁0：3负于AlphaGo。自从去年3月首尔那场载入史册的比赛以来，AlphaGo超越人类棋手固有思维和套路的招法，对围棋界可谓造成了前所未有的冲击。用DemisHassabis 的话说，“就像人们利用哈勃望远镜发现新的宇宙空间一样。AlphaGo就是围棋界的‘哈勃天文望远镜’。”
既然提到Demis Hassabis，那我们就继续今天的主题，一起去了解一下这位AlphaGo背后的男人！
Demis Hassabis出生于1976年7月27日，现年不足41岁。他是著名人工智能实验室DeepMind的联合创始人，被全球公认为是该领域最聪明的思想家之一，《卫报》也授予其“人工智能超级英雄”的称号。
Deepmind位于伦敦国王十字火车站附近一栋不起眼的楼房中。从外部看，一点都看不出来这家公司有什么特别之处，值得谷歌和Facebook争相购买。2014年1月，谷歌胜出，以6.6亿美元买下了这家AI公司。随后，这位亿万富豪也以人工智能设计师的身份加入了谷歌公司。
天才少年的“开挂”人生
4岁时，开始对国际象棋表现出浓厚的兴趣；
8岁时，在多场国际象棋的对弈中荣获胜利，被封为“神童”，并编写了自己的计算机游戏；
13岁时，获得了“国际象棋大师”的称号；
17岁时，开发了首款引入人工智能元素的电子游戏《主题公园》，并大获成功；
20岁时，在剑桥大学计算机科学系获得了两门学科优等成绩，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双学位；
22岁时，创建了自己的电子游戏公司Elixir；
29岁时，在伦敦大学学院攻读神经科学博士学位，并完成了关于大脑海马体和情景记忆的前沿性学术研究；
34岁时，创立了DeepMind公司，在此之前，他还在哈佛大学和麻省理工学院取得了博士后学位；
2014年I 月，公司被谷歌以4亿英镑收购，这是谷歌有史以来在欧洲最大的一笔收购；
2016年，人工智能项目AlphaGo面世，并频繁挑战人类棋手（包括樊麾、李世石、柯洁等），引发社会热议；
如今，他又将注意力转向将算法应用于可以使人类受益的领域，包括医疗保健和气候变化等；
神奇人生是怎样炼成的？
1976年7月的一天，Hassabis出生在伦敦北部，父亲是希腊和塞浦路斯混血儿，母亲是华裔新加坡人，他们都并非科技行业从业者，只是普普通通的人民教师。
Hassabis是三个兄弟姐妹中最为年长的，根据《卫报》报道称，他的妹妹是一名钢琴家和作曲家，而他的弟弟则正在学习写作，立志成为作家。
Hassabis在接收卫报采访时表示，“我的父母都是技术大白，他们对电脑不感兴趣，而我的兄弟姐妹也都从事的是文艺路线，没有人跟数学或科学有任何关系，所以很奇怪，我也不知道自己的兴趣从何而来。”
现在，Hassabis自己也有了两个机灵可爱的儿子。
回想起小时候，Hassabis表示自己一开始就对棋盘游戏饱有很大的热情和天赋，尤其是国际象棋。在只有4岁的时候，Hassabis无意中看到了爸爸和叔叔在玩棋牌游戏，两个星期后，他就可以在比赛中把大人们杀的片甲不留。
【左下角的孩子是Hassabis】
到了5岁，他便开始全国各地到处参加比赛，并在6岁时赢了伦敦“8岁以下组”的冠军。9岁时，他已经能够在“11岁以下组”中拔得头筹。
当时年仅8岁的Hassabis还用在国际象棋比赛中赢得的200英镑奖金，买了人生中第一台电脑，也就是ZX Spectrum。
Hassabis说，“那时候，这台电脑带给我的神奇之处是，我可以用它开始自己的编程生涯。我会和爸爸一起去Foyles书店，查找电脑编程方面的书籍，学习如何在游戏中给自己一个无限的生命。我的直觉清晰的告诉我，这是一个神奇的设备，它可以释放我的创造力。”
11岁时，人工智能闯入他的视线。他编写了一个黑白棋游戏的程序，该程序还顺利地战胜了他的弟弟。
到了13岁时，Hassabis已经达到了“国际象棋大师”水平，成为当时“14岁以下”年龄段排名第二的少年天才。
14岁时，他比同龄人早两年完成了GCSE课程（英国学生完成第一阶段中等教育所参加的主要会考，相当于中国国内的初中毕业考试文凭）。15岁时，他的数学成绩开始保持在A级水平，16岁时，除了数学继续保持A级水平外，他的物理和化学也始终名列前茅。
之后，他向剑桥大学提出了入学申请，但是因为当时他才仅仅16岁，所以剑桥拒绝了他的请求，他也因此选择休息了一年。
游戏开发者的生涯
正如Hassabis自己所说，探求理解和创造智能之路让他经历了三种职业：游戏开发者、神经科学家以及人工智能创业者。
在提前两年完成高中学业后，Hassabis从著名的英国游戏设计师Peter Molyneux（Bullfrog创始人）那里得到了一份工作。在Bullfrog，年仅17岁的Hassabis就共同设计并领导了经典的模拟游戏Theme Park（主题公园，1994年推出）的开发工作。
在回忆过往岁月时，Hassabis讲到：“我在游戏开发中感到最有趣的就属90年代初在Bullfrog的那段时光了，我也很庆幸在那里度过了自己最黄金的时光，它所开发的一个又一个经典游戏将使其在英国的创业史册中永垂不朽。”
而谈到最初的“伯乐” Peter Molyneux，他说，“我想我们对彼此的影响都很大，我们多年来一直保持密切的合作关系，很难具体地说是谁影响谁更多，只能说这段经历对我的人生非常重要。”
神经科学家的求学之路
1994年，Hassabis选择离开了Bullfrog公司，重新开启自己的求学之旅，在剑桥大学学习计算机科学专业。而之前负责开发的Theme Park游戏正式面市后大获全胜，高达数百万份的销量也使得Hassabis获得了足够的资金来完成学业。
大学期间，老师教授的主要是“狭义人工智能”方面的知识，教授学生如何执行具体的任务，但是Hassabis却对该教学课程有所质疑，他更钟情开发“强人工智能”，即人类级别的人工智能。
回忆起大学时光，他表示，“我清楚地记得，在一堂课上，我对身边的朋友说：‘不要听这些，他们在给我们洗脑。’但是因为我的声音有点大，老师听到后说：‘如果你什么都知道，以后就别来上课了。’”
当时，他立即起身走出教室，并下定决心毕业后要创办一家人工智能研究公司。终于，在1997年，20岁的Hassabis在剑桥大学计算机科学系以两门学科均是优等的成绩，获得了剑桥大学和伦敦大学学院的计算机科学和认知神经科学双学位。
人工智能创业者的身份
1997年毕业之后，Hassabis再次回到Molyneux的公司工作，并为标志性的上帝游戏“黑与白”开发了早期的AI原型版本。
一年后，他离开了Molyneux的公司，并成立了自己的电子游戏公司Elixir Studios，为全球发行商如Vivendi Universal 和Microsoft 创造了一批屡获殊荣的游戏。
在发展高峰期时，Elixir雇用了大约60名员工，制作了AI 模拟游戏，如“共和国：革命”和“邪恶天才”等，这些都曾获得过BAFTA 提名。
之后，Hassabis将Elixir公司5％的股权出售给了创建了LaraCroft“古墓丽影”系列的Eidos。当时出售的股价为60 万英镑，公司估值为1200 万英镑。
在电子游戏初创公司待了十年之后，Hassabis于2005 年再次回到了伦敦大学学院（UCL）继续深造，在那里他完成了四年的认知神经科学博士学位。
在他读博期间，其关于记忆与想象力的研究被列入“2007年十大科学突破”之列。
2009 年，Hassabis获得了HenryWellcome 博士后研究奖学金，继续留在 UCL 进行学术研究。此外，他还在波士顿、哈佛和MIT 度过了一段求学深造时光。
创建DeepMind，成就辉煌
2010年，Hassabis成立了自己迄今为止最大的公司：DeepMind。
DeepMind 是一家位于伦敦的创业公司，希望利用人工智能来“使世界变得更美好”。
该公司正在开发复杂的自学习算法，可以在给定数据集面前自我学习，胜任特定任务。这些算法是混合了来自神经科学和机器学习的研究和专业知识创建而成。
到目前为止，这些算法已被用于击败了世界围棋冠军，帮助Google削减了巨额的电费。DeepMind 还将其算法应用于许多NHS（英国国家医疗服务体系）项目中。
DeepMind公司是Hassabis和童年好友Mustafa Suleyman 共同创建而成。
Suleyman 是 DeepMind 应用AI 方面的负责人，同时也是 DeepMind Health 部门的负责人，该部门目前正在与NHS在许多项目上展开合作。
Suleyman 同样很聪明，他曾在牛津大学学习哲学和神学，但第二年就选择了退学，当时他才19岁，退学后他就创立了穆斯林青年帮助热线。后来，Suleyman 还担任了伦敦市长Ken Livingstone 的政策官。此后，他创立了“变革实验室（Change Labs）”，旨在提供解决复杂问题的咨询服务。
新西兰人 Shane Legg是另一名创始人，他也是 UCL 盖茨比计算神经科学部门的博士后。
Legg 主要担任DeepMind的首席科学家。他在瑞士 DalleMolle人工智能研究所（IDSIA）获得了博士学位，是超智能机器理论模型专家 Marcus Hutter 教授的得意门生。
现年43岁的 Legg 与Hassabis共同领导DeepMind 的研究工作。Legg的大部分时间都致力于招聘人才和决定DeepMind 下一步应该重点关注什么等方面。更重要的是，Legg 还负责DeepMind 人工智能安全方面的相关工作，包括开发一个“巨大的红色按钮”，以便在机器失控时可以按下按钮关闭机器。
与 DeepMind 其他联合创始人相比，Legg 显得更为低调，接受媒体采访的次数更少。所以很难在许多有关DeepMind的故事中发现Legg 的身影。
DeepMind盛名在外，但是也不是所有项目都非常有名。在被 Google 收购之前，该公司还做过一个运用 AI技术 的时尚网站 KITSEE。
KITSEE 使用 AI 技术向用户推荐衣服，然后用户可以选择继续浏览和购买。该网站还提供了一系列由 DeepMind 文案团队创作的时尚文章。
但当 DeepMind 被 Google 收购时，KITSEE 似乎已经被放弃了，这说明Google这一搜索巨头可能对此并不感兴趣。
2013年12月，DeepMind 透露称，通过使用屏幕上的原始像素作为输入训练软件玩Atari游戏，其水平已经超过了人类，这是 DeepMind 取得的一项突破进展。
2014年，DeepMind 正式被 Google 收购，据悉，当时的收购金额为4亿英镑，而当时DeepMind公司的员工约有50名。
如今，DeepMind已经隶属Google母公司Alphabet 旗下，公司位于伦敦国王十字车展附近，拥有约400名员工。此外，DeepMind 还在加州山景城的Google总部有一个小团队，该团队致力于将 DeepMind 的技术应用于Google产品中。但是，它仍然是一个独立的组织。
作为Google收购协议的一部分，Hassabis及其联合创始团队与Google成立了“AI伦理委员会”。不过谁是这个委员会的领导人暂未公开。
2015年，DeepMind 发表了有关学习掌握Atari 游戏的算法的论文，登上了 Nature 杂志的封面——这是许多科学家梦寐以求的。
AlphaGo问世，问鼎棋坛
突破Atari 游戏后，Hassabis和他迅速扩张的团队开始把注意力转移到古老的中国棋盘游戏中——一个被广泛认为是 AI 领域“圣杯”的游戏。
围棋有着3000多年的悠久历史，属于双人棋盘游戏，表面上看起来相对简单——每个玩家轮流落一子，目的是用自己的子围住对方的棋子。
然而，任何一次落子都会带来很多可能，它其实是人类开发的最复杂的游戏之一，AI科学家们研究了几十年一直无法突破。
AlphaGo也是通过在无数次的游戏中总结经验，不断学习才达到了如今的成就。
2016年3月，DeepMind 让它的围棋算法“AlphaGo”和围棋世界冠军李世乭进行了一场比赛。
这场比赛在韩国首尔的五星级四季酒店举行，Google联合创始人和Alphabet总裁Sergey Brin也前来观战。此次比赛共分五局，结果DeepMind的“AlphaGo”赢了4局，获得了最终的胜利。
李世乭可能受到了冲击，但自那以后他还没有输过一场比赛。自从输给 AlphaGo 之后，他一直通过与 AlphaGo 算法交手来提高自己的棋艺。
编写“AlphaGo” 算法的主要程序员是David Silver，他和Hassabis同是在剑桥大学念的本科。
在DeepMind 创立之前，Silver也曾和Hassabis一起在Elixir 工作。Hassabis在接受采访时表示：“Dave和我交情深厚，我们曾梦想一生都在这个领域工作，所以可以对19岁时的我们说‘放心吧，我们做到了。’”
AlphaGo 现在正在中国——这个发明围棋的国家中最厉害的棋手们进行对弈。
包括牛津大学教授Nick Bostrom在内的许多AI专家都认为，DeepMind 将在这场AI竞赛中赢得头筹，领先于Facebook和Amazon等公司。
Hassabis一生荣获许多荣誉，包括今年5月份获得“亚洲奖”年度科技最佳贡献奖。
2014年，他还获得了英国皇家学会颁发的“穆拉德奖”，并在2016年被Nature杂志评为“年度十大人物”。2017年被《时代》杂志提名为“全球最具影响力100人”之一。
家庭生活的“暖男”属性
从事“高冷”的人工智能设计，像上了发条一样停不下来，生活中他是一名顾家“暖男”，每天坐地铁回家与妻儿吃晚饭。
Hassabis对自己出生、成长的伦敦颇有感情。一家四口目前住在伦敦北郊海格特地区。每天晚上，Hassabis都会乘坐北线地铁按时到家与家人共进晚餐。他的妻子是一名研究阿尔茨海默症的意大利分子生物学家。
他们有两个儿子，一个7岁；一个9岁。同许多爸爸一样，Hassabis下班后会陪儿子玩游戏、看书，还要辅导家庭作业。
Hassabis认为，编程应该列入学校教学课程，以保证英国能够培养出新一代优秀程序员。但他表示，不会给自己的孩子施加太多压力。无论儿子成为音乐家，还是子承父业研究人工智能，他都一样开心。他说，“我认为，应该鼓励孩子追随内心的渴望，如果他们还没找到，就尽可能多地去探索，直到发现真正热爱的事情，然后尽力做到最好。这样的生活才会幸福、充实。”
Demis Hassabis告诉记者称，AlphaGo 的高效算法是一种通用型的算法，也可以推广到其他算法，把人工智能运用到各种各样的领域，如将AI用到材料设计、新药研制上，还有现实生活中的应用，如医疗、智能手机、教育等。
他曾举例，通过与人类专家的合作，可以找到各种各样的创新方式，包括从“其中一种变体应用于医疗行业，我们正在着力解决蛋白质折叠的问题，用来治疗各种疾病。”
他说，“人机合作可以达到1+1大于2的效果，人类的智慧将被人工智能放大。人工智能和AlphaGo都是工具，就像哈勃望远镜一样，可以推进人类文明的进步。”
但是他也坦言，围绕AlphaGo背后的技术包括图像处理、大数据分析等目前在其它领域的使用还在早期探索阶段，只在AlphaGo研究的中间环节某些领域应用，但是在未来肯定会在多个领域推广相关的技术。
Demis Hassabis还表示，目前信息过载和系统冗杂是人类面临的巨大挑战，希望利用AI找到元解决方案。他说，“人工智能和所有强大的新技术一样，在伦理和责任的约束中造福人类。这意味着，人工智能应该是应用于科学、制药等领域，而不是应用于研发武器、战争上；此外，人工智能也不能只为少数几家公司使用，而应该为全人类所共享。”
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