- 德米斯·哈萨比斯，英国博学家、人工智能研究员、前国际象棋神童，联合创立了DeepMind，后被谷歌收购，成为人工智能创新的领军人物。
- 他领导 DeepMind 取得了人工智能突破，包括AlphaGo击败围棋世界冠军，入选《时代》百大人物名单，获得皇家学会荣誉。
- 推进了对人工智能的理解，将人工智能应用于医疗保健、科学和游戏领域，因其在人工智能领域的开创性工作而获得全球认可。
德米斯·哈萨比斯，因其在国际象棋、游戏设计、计算机科学和神经科学等领域近乎传奇般的早期成就而备受赞誉，他编织了一幅卓越的画卷，体现了科学与创造力的融合。
领导 DeepMind 的他，主导着突破性的人工智能研究，揭开了围棋的历史之谜，其研究成果两次登上《自然》杂志封面，创下纪录。
更重要的是，DeepMind 开创了科学探究与创业努力的无缝整合，为协同合作开辟了新路径。随着 DeepMind 积极探索人工智能研究和应用，它也走在全球人工智能伦理研究的前沿。
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哈萨比斯，如同 DeepMind 的 AlphaGo 一样，保持着超人的工作和学习节奏，将人工智能视为终身追求和生命不可或缺的一部分。值得注意的是，他在一次长时间对话中成功说服斯蒂芬·霍金收敛其对人工智能的夸大言论。
对于哈萨比斯和他的 DeepMind 团队来说，其征程持续朝着打造能够解决所有世界问题的通用人工智能的宏伟目标前进，凸显了他们不懈推动人工智能创新边界的坚定承诺。
我们的观点：
德米斯·哈萨比斯是人工智能领域的真正巨人，兼具国际象棋特级大师的战略眼光和技术先驱的计算魔力。如果人工智能是个迷宫，哈萨比斯就是它的代达罗斯，将复杂的神经网络像可能性之线一样编织。
他的智慧结晶 DeepMind 是人工智能承诺的化身——一个从数据之神那里盗取火种的认知普罗米修斯。让哈萨比斯与众不同的不仅是他的智慧，还有他的谦逊——这位人工智能爱好者没有一丝硅谷的傲慢。他是一个可以在国际象棋中击败你，然后教电脑同样做到的人，一边在伦敦喝着茶。
——王菲，BTW 记者
德米斯·哈萨比斯年表
- 1976 年：7 月 27 日出生于英国伦敦。
- 1985 年：9 岁时成为同龄段世界排名第二的国际象棋选手。
- 1992 年：16 岁时开始从事电子游戏工作，成为牛蛙制作公司游戏“主题公园”的首席程序员。
- 1995 年：18 岁时联合创立了电子游戏开发公司 Elixir Studios。
- 2000 年：以计算机科学双科优等的成绩毕业于剑桥大学。
- 2004 年：在伦敦大学学院（UCL）完成认知神经科学博士学位。
- 2005 年：与沙恩·莱格和穆斯塔法·苏莱曼共同创立了英国人工智能公司 DeepMind Technologies。
- 2014 年：据报道，谷歌以 4 亿英镑收购 DeepMind。
- 2016 年：AlphaGo 在围棋比赛中击败世界冠军李世石。
- 2017 年：因对计算机科学的贡献获皇家学会穆拉德奖。
- 2018 年：当选皇家学会会员。
- 2019 年：获 BBVA 基金会信息与通信技术前沿知识奖。
- 2020 年：入选《时代》全球最具影响力百人名单。
- 2021 年：因在科学和技术领域的贡献，在 2021 年新年荣誉中获大英帝国司令勋章（CBE）。
这份年表突显了哈萨比斯从国际象棋神童和电子游戏设计师到人工智能研究和创业领军人物的历程。
小测验
2014 年德米斯·哈萨比斯生活中发生了什么重要事件？
A. 成为 Elixir Studios 公司的联合创始人
B. 获得剑桥大学计算机科学双学士学位
C. 谷歌以约 6.5 亿美元收购 DeepMind
D. 获得 BBVA 基金会信息与通信技术前沿知识奖
正确答案在文章末尾。
天才成为人工智能专家
德米斯·哈萨比斯出生于伦敦，母亲是新加坡华人，父亲是希腊裔塞浦路斯人。他是一位博学家，在国际象棋、计算机编程、电子游戏设计和神经科学方面都表现出色。
他多元化的专业知识最终促成了 2010 年 DeepMind 的创立，合作者包括穆斯塔法·苏莱曼和沙恩·莱格，两人都与哈萨比斯过去相识。2014 年谷歌以约 6.5 亿美元收购 DeepMind，凸显了其重要性。
著名计算机科学家和企业家赫尔曼·豪瑟称赞哈萨比斯拥有罕见的才华组合，形容他思想开明、慷慨、谦逊、毫不傲慢。
哈萨比斯涉足人工智能始于他在剑桥大学攻读计算机科学本科时。对传统的“狭义”人工智能课程感到失望，他渴望开发一种能够处理非结构化数据进行独立决策的“通用”人工智能。
在 DeepMind，工程师们运用神经网络，模拟人脑，使系统能够从错误中学习并执行各种任务，展现其类似人类认知的通用智能。
游戏是测试人工智能程序的理想途径，让研究人员可以衡量系统性能。哈萨比斯本人的国际象棋实力，从他在 13 岁时获得特级大师称号和在智力运动奥林匹克中获胜可见一斑，凸显了他对掌握人工智能潜力的执着。
击败人类玩家的突破性技术
游戏是测试这类人工智能程序的理想方式，可以让研究人员根据既定目标衡量性能。德米斯·哈萨比斯是训练计算机的理想人选。他曾赢得扑克锦标赛，并表示自己热爱这项游戏，因为玩家可能做出了所有正确决定却仍然输掉。“我了解围棋足以欣赏它的美，”哈萨比斯说，“但它不是我擅长的游戏之一，所以我实际上没有亲自与 AlphaGo 对弈，因为它几乎从一开始就超越了我的能力。”
计算机早已“解决”了其他游戏，如双陆棋和西洋跳棋。1997 年，IBM 的“深蓝”超级计算机击败了当时的世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。
通过“深蓝”，程序员构建了一个系统，试图分析每一步可能走法的所有可能结果。但围棋比国际象棋复杂得多。围棋棋盘上的可能排列数比宇宙中的原子数还多。即使最强大的超级计算机也无法处理那么多信息。击败最好的人类玩家将需要前所未有的技术突破。
我以为 AlphaGo 是基于概率计算，它仅仅是一台机器。但当我看到这一步棋时，我改变了想法。AlphaGo 肯定是具有创造性的。
李世石，18 次世界围棋冠军得主
李世石是围棋世界冠军。古老的中国围棋游戏一直被认为是最复杂的。AlphaGo 程序击败了李世石，在五轮比赛中赢了前三轮。
“我们在人工智能领域取得的惊人进展中，一个有趣的现象是，我们似乎有了一个围棋世界冠军，却没有一台能实际移动围棋棋子的计算机。”
德米斯·哈萨比斯，DeepMind 创始人，游戏开发者，神经科学家，人工智能企业家
对德米斯·哈萨比斯来说，创造在游戏中击败人类的机器只是一个试验场，之后将释放 DeepMind 的技术去应对“现实世界的挑战”，例如让智能手机助手更智能，并利用它帮助科学家解决未来社会中一些最紧迫的问题，如医疗保健和其他领域。
研究仍在演进
德米斯·哈萨比斯曾说过，国际象棋是面对对手无情压力下决策艺术的缩影。这一观点支撑着他对领导力和创新的态度。无论是规划组织战略、设计产品还是深入进行研究，哈萨比斯都主张对未来进行周密规划。对他来说，设想完美的终极状态是基石，然后他精心制定实现每个目标所需的连续步骤。这一哲学不仅塑造了他的个人努力，也在领导力和开创性研究领域产生了深远共鸣。
谷歌的人工智能技术不仅应用于面向消费者的产品，还应用于人们几乎察觉不到的底层系统。德米斯·哈萨比斯说：“例如，我们最初将人工智能系统应用于谷歌数据中心的冷却系统，将能耗降低了近 30%，这是一个巨大的好处。事实上，有许多底层技术应用人工智能来不断提高系统效率。当前的产品不是最终状态，仍处于过渡阶段。像聊天机器人这样的系统最终将演变成全能的个人助理，而当前的聊天机器人距离实现这一目标还有很长的路要走，需要补充规划、推理和记忆等元素。未来将出现的技术创新远比今天的聊天机器人更令人兴奋。”
德米斯·哈萨比斯说：“真正的研究从来不是一条直线，不可能在开始研究前就知道答案，研究总是伴随着不确定性，我们无法准确预测实现通用人工智能的时间线。”
但说实话，我们都在关注这个正向我们走来的新概念。
正确答案是 C。
2014 年，据报道 DeepMind 被谷歌以 6.5 亿美元收购，Facebook 也曾向他示好。