揭密AlphaGO开发历程！Google：要创造卓越的智慧科技
针对此次的人工智慧科技 AlphaGO 与天才棋王李世乭的对决，稍早DeepMind 执行长 Demis Hassabis接受台湾与中国媒体访问时，透露自己开发 AlphaGO 的初衷与未来愿景，目标并不是锁定在 2020 年，而是更长远的未来。
Demis Hassabis 为 DeepMind 共同创办人暨执行长，DeepMind 作为受神经科学启发的人工智慧公司，于 2014 年 1 月被 Google 收购，传闻收购金额达 4 亿美元，成为迄今最庞大的欧洲收购案。
Demis 目前担任 Google DeepMind 的工程部副总，带领 Google 团队积极投入人工智慧的研发。Demis 小时候是一个西洋棋神童，仅仅 13 岁棋艺已达大师等级。当时 Demis 的棋艺仅次于国际特级大师波尔加·朱迪(Polgár Judit),为世界段位第二高的棋手。在提前两年完成 A-Level 考试之前，17 岁的 Demis 已编写好了销售超过数百万的「主题公园」(Theme Park)模拟游戏。
谈到开发 AlphaGO 的初衷，DeepMind 执行长 Demis Hassabis 提到他小时候很喜欢西洋棋，到了大学时期跟朋友疯狂玩围棋，那时候用的就是 IBM 开发的深蓝，那时候就觉得要开发一个可以学习下棋的机器。因此这个概念从 20 年前就有了，但是直到两年前才开始做。
目前 AlphaGO 的开发团队一共有 9 个人，3 个人是 Google 内部员工、3 个人是DeepMind、另外三位则是业界人士，而之所以会从中国的围棋出发，Demis Hassabis 表示，是因为中国的规则让电脑比较容易懂、容易吸收。
而 AlphaGO 以一套名为「蒙地卡罗」的运算技术为基础，搭配类神经网路，从世界棋手、人类专家的技术细节，进行像是象棋、围棋等棋局对弈的研究，然后透过两个阶段的机器学习，第一段是人工喂资料给电脑去运算，第二阶段是给予电脑在比赛过程中去学习的程序，不管是赢还是输输，每次比赛过程都会把经验学进去。这个第二阶段采用的技术，叫做类神经网路，主要是透过云端运算的方式，进行深度学习，然后进行「策略网络 (Policynetwork)」与「价值网络 (Valuenetwork)」的分析，程序就像人类的大脑一般，会有自己的思考模式，这也是为什么 AlphaGO 可以持续进化。
Demis Hassabis 表示，AlphaGO 的正式比赛只有在 2015 年 10 月跟欧洲围棋冠军对弈过，会找专业的人的原因，主要是希望能够把AlphaGO的名声流传下去，把它创造成一个事件，让大家记住这个事件，而在李世乭之后，不排除会找其他更多新秀来对战。
Demis Hassabis 强调，人类学习跟机器学习的差异都是一种演算的方式，人类或许可以做得更好，因为他们不用去过滤、处理这么多资料，而且可以从其他人指导，但是 Deep mind 只能自我学习，自己去想像可能发生的状况。因此他认为，或许 10 月份的 AlphaGO 打不过李世乭，但是经过机器学习的模式与调整，现在的AlphaGO反应已经更快、更聪明，所以要让大家期待明天的比赛。
谈到 DeepMind 的终极目标，Demis Hassabis 表示，首先是要创造出更卓越的智慧科技，当然，从 Google 角度就是要要聪明解决人们碰到的问题，帮助人类打造更好的生活环境。