由中国围棋协会主办的人工智能论坛今天上午在浙江桐乡召开，开发出人工智能围棋程序AlphaGo的DeepMind公司CEO戴密斯-哈萨比斯（Demis Hassabis）在论坛上介绍了AlphaGo的研发过程和基本原理。DeepMind公司创立于2010年，在2014年被谷歌收购。哈萨比斯表示，DeepMind的目标是制造出通用的人工智能，帮助人类解决所有问题。他进一步解释称，通用人工智能就是，利用非人工预设的程序，用一套系统解决多种问题。而通用人工智能就是所谓的强人工智能。

哈萨比斯
除了能解决围棋问题外，DeepMind还用人工智能去解决了雅达利的“打砖块”游戏。在人工智能学习300次游戏后，AI已经能够掌握游戏规则。在500次游戏后，AI已经发现了这款游戏的最优解决方案。
哈萨比斯说，为何计算机在解决围棋问题时遇到困难，是因为围棋的复杂度让穷举搜索难以解决。要解决围棋需要克服两大难题：一是很难写出写出评估程序以判定围棋谁赢，二是围棋的搜索空间太过庞大。
哈萨比斯以上个世纪打败国际象棋世界冠军的卡斯帕罗夫的“深蓝”作为对比，他认为“深蓝”属于一种弱人工智能。围棋和国际象棋的差距在于需要棋手的直觉，需要盘算未来，不能像象棋只要了解当下的情况做出决定；而且围棋的棋子没有等级，一个棋子可以牵动全局。为此谷歌为AlphaGo开发出策略网络和估值网络来解决围棋问题，策略网络帮助AlphaGo减少搜索的空间，估值网络用来判定计算机的胜率。
至于人工智能是否“杀死”了围棋这项运动，哈萨比斯用实际数据打消了这一疑虑。去年AlphaGo战胜人类顶尖棋手李世石反而帮助了围棋这项运动的普及，那场比赛吸引了全球2.8亿观众，棋盘的销量也增长了10倍。
哈萨比斯认为AI和人类不是竞争关系，AI是人类的一种工具，就像望远镜一样可以帮助人类探索世界，人类的智慧在利用AI工具后将会被放大。
最后，哈萨比斯展望了AI在围棋之外的应用领域，比如在教育、医疗、智能手机等方面。实际上，DeepMind已经用AI帮助谷歌解决了一些实际问题，他们的AI程序帮助谷歌的数据中心节约了15%的能源。