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贈書|第一個拿到諾貝爾獎的億萬富翁,哈薩比斯如何煉成谷歌AI之腦?

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《哈薩比斯:谷歌AI之腦》

作者: 塞巴斯蒂安·馬拉比

譯者:周健工

出版社:浙江科學技術出版社

出版方:湛廬文化

世界讀書日,和大家聊一本很精彩的人物傳記。

塞巴斯蒂安·馬拉比為德米斯·哈薩比斯寫的——《哈薩比斯:谷歌AI之腦》。

讀人物傳記,其實最看作者,塞巴斯蒂安·馬拉比,就是一位我很偏愛的傳記作者。

他是《經濟學人》和《華盛頓郵報》的專欄作家,曾兩次入圍普利策獎,筆下的文字既有記者的敏銳,又有學者的深度。

很多人可能都讀過他的《富可敵國》,將喬治·索羅斯、朱利安·羅伯遜這些對沖基金大佬的傳奇寫得酣暢淋漓,被彭博資訊列為“必讀的50本商務書”,這本書也奠定了馬拉比在金融寫作圈子里的招牌地位。

這一次,馬拉比把筆對準了AI時代最具傳奇色彩的人物——德米斯·哈薩比斯。

這本書的翻譯也找得很好,中文譯者是我以前報社的領導周健工老師。早在AlphaGo戰勝李世石的第二年,他就專訪過哈薩比斯。由他來翻譯這本書,猶如量身定制,精準的翻譯、對人物情緒的精妙把握,給閱讀體驗增色不少。

作者和譯者決定了閱讀的質量,而人物本身,則是傳記的絕對靈魂,而哈薩比斯本身,就是這個時代的不二傳說。

閱讀《哈薩比斯:谷歌AI之腦》,我覺得有三個很有吸引力的維度。

  • 維度一:哈薩比斯是誰?

  • 維度二:誰在信仰哈薩比斯?

  • 維度三:哈薩比斯會將AI帶往何方?

01

哈薩比斯是誰?

德米斯·哈薩比斯有很多傳奇的身份。

他的母親是新加坡華人,父親是希臘裔塞浦路斯人。

他是霍金口中,“地球上最聰明的人之一”。

也是谷歌高管精準預言過的,人類歷史上首位,既躋身億富翁行列,又斬獲諾貝爾獎的人物。

1976年出生的哈薩比斯,是一個標準的神童。4歲看大人下國際象棋,玩了幾周,就能輕松擊敗成年人。

13歲時,哈薩比斯已經是國際象棋大師,在全球同年齡段選手中排名第二。

父親為了他辭掉工作,常年開著一輛紅色的大眾面包車,送他到各地參加比賽。

但真正的天才,對自己的天賦是不屑一顧的。

11歲的時候,哈薩比斯輸掉了一場耗時10小時的棋局,當時,他看著錦標賽大廳擠滿了聰明絕頂的人群,突然間就頓悟了:

這樣巨大的集體智力投入,難道不應該用在更崇高的事業上嗎?

從那一刻起,他對國際象棋的興趣,開始轉移到了計算機上。

12歲的時候,哈薩比斯就用計算機編寫了一個“黑白棋”的游戲程序,這是他對AGI的初次嘗試,當時這個下棋程序的智能程度,可以擊敗哈薩比斯5歲的弟弟。雖然這在當時看來并不起眼,但這個情景,似乎是多年之后,AlphaGo戰勝人類頂級智慧的某種預演。

15歲,哈薩比斯進入歐洲頂尖的游戲公司,參與游戲的開發,贏得了游戲大亨彼得·莫利紐克斯的青睞。

當時,哈薩比斯參與開發了一款叫《主題公園》的模擬游戲,那是第一款植入人工智能元素的商業游戲。也是在這段經歷中,哈薩比斯找到了自己人生的目標:

AI。

為了進行AI研究,17歲的哈薩比斯拒絕了莫利紐克斯開出的50英鎊的支票,毅然前往劍橋大學開始他的學業。

在劍橋大學期間,哈薩比斯又經歷了一次頓悟時刻,他意識到,AI是理解現實最強大的工具,強大的AI能夠應對一系列宏大的挑戰,包括癌癥、氣候變化、能源問題、基因組學、宏觀經濟學以及金融系統。

他甚至認為,一臺模擬有限世界的電腦,可以被視為一個有限的上帝;而一臺未來的電腦,一臺強大的AI,或許會是無限的、無所不能的。

哈薩比斯想要對“上帝”進行“逆工程化”。

2009年,哈薩比斯創立了DeepMind,這個名字既致敬了AI學派中的“深度學習”(Deep Learning),也致敬了擊敗國際象棋世界冠軍的計算機“深藍”(Deep Blue),同時還致敬了《銀河系漫游指南》中的超級計算機“深思”(Deep Thought)。

在商業計劃書里,DeepMind引用了比爾·蓋茨的一句話:

“在AI領域實現突破性進展,讓機器具備學習能力,其價值將相當于10個微軟?!?/p>

2014年1月底,谷歌以6.5億美元的價格收購了DeepMind,哈薩比斯凈賺1.36美元,并從漫長而痛苦的融資歷程中解脫出來,在谷歌強大的平臺實力支持下,終于可以全身心投入到AI的研究當中。

兩年后,哈薩比斯真的,震撼了世界。

2016年3月,韓國首爾,AlphaGo擊敗李世石。

當時,AlphaGo下出了極具創造力的第37步棋,超乎了人類圍棋史的經驗,更被視為AI自我意識的覺醒時刻。

AlphaGo的勝利,終結了AI領域謙遜低調的純真時代。它向世界宣告:

在圍棋這個曾經被認為AI無法攻克的領域,超級智能已經來臨。

2020年,哈薩比斯團隊推出了AlphaFold。

它像一臺“上帝的打字機”。短短幾個月,它就把人類花了幾十年才破解的幾萬個蛋白質結構,擴充到了2億個。

在此之前,科學家研究超級細菌的耐藥性,解析一種酶蛋白需要好幾年;而用AlphaFold,只需要短短幾分鐘。

2024年,瑞典皇家科學院把諾貝爾化學獎頒給了哈薩比斯。頒獎詞里說,他們解決了一個困擾科學界50年的老問題

至此,哈薩比斯成為第一位手握諾貝爾獎的億萬富翁。

02

誰在信仰哈薩比斯?

這本傳記中,除了哈薩比斯的故事,還藏著很多非常有意思的副線彩蛋。

比如,哈薩比斯和馬斯克從好友到對手的反轉,DeepMind和Open AI背后的糾葛和淵源,還有當下AI圈最核心的科學家、創業者、資本大佬,在這本書里,都能找到一些有趣的小細節,八卦力拉滿。

其中最耐人尋味的一條線,就是哈薩比斯的投資人。

到底是什么樣的人和資金,在AI看起來還是“白日夢”的時候,就選擇了信仰哈薩比斯?

DeepMind的第一位投資人,是哈薩比斯在麻省理工學院的導師,波吉奧教授。

教授投資了哈薩比斯15萬美元,原因不是什么AI信仰,真正拍板的人,是他的妻子——一位心理學家。她跟丈夫說:“無論那個充滿魅力的英國人要做什么,都絕對應該支持?!?/p>

最早期的投資人中,還有一位古怪的金融家

他的投資動機,一點也不“單純”。在他眼里,AGI不只是一項技術,而是有著深厚的宗教意義,相當于在尋找上帝的算法。他之所以下注哈薩比斯,就是想要參與到推動世界進步的進程當中。

真正意義上的早期投資人,是風險投資機構Founders Fund

這家機構的創始人彼得·蒂爾是硅谷有名的風投大佬,也是Facebook和馬斯克的早期投資人。但在當時,對于是否投資DeepMind,Founders Fund內部爭議很大。

蒂爾認為,哈薩比斯的項目在科學層面是頂級的,但商業模式可能是最差的。在他眼里,哈薩比斯是創業者里的另類,他不是那種渴望通過初創公司暴富的人,而是那種罕見的、由使命感驅動型的企業家。

當時,DeepMind的第一間辦公室,位于倫敦羅素廣場,隔壁是倫敦數學學會——當年圖靈就是在這里,發表了人類關于人工智能的第一次公開演講。不遠處的人行橫道上,匈牙利物理學家利奧·西拉德,萌發了核鏈式反應的想法。

哈薩比斯說,自己每次穿過那條馬路,都會想到,AGI的重要性,和原子彈不相上下。

但哈薩比斯對倫敦的堅持,也差一點讓他與這筆投資擦肩而過。

風投圈有個不成文的信條:任何值得投資的初創公司,都應該在斯坦福大學45分鐘車程范圍內。

Founders Fund在討論DeepMind項目時,團隊甚至開玩笑說:

投資英國,跟投資索馬里沒什么區別。

大多數風險投資機構都是靠投票決定投資,但對于哈薩比斯的項目,蒂爾直接選擇了“一言堂”。他的理由很簡單,風險投資的所有利潤,都來自少數幾個看似不可能、卻十分成功的大膽投資,DeepMind應該是其中一個。

后來,埃隆·馬斯克、周凱旋也都一度投資過DeepMind。

周凱旋管理著李嘉誠的財富,每年有一次特權,可以進行一次預期回報為零的投資。在跟哈薩比斯聊了15分鐘之后,她就爽快地答應出錢。

而馬斯克對哈薩比斯的感情,就復雜多了,堪稱“愛恨交織”。

在得知哈薩比斯要接受谷歌的收購時,他急得沖到衣帽間打電話,表示自己也可以出錢。被哈薩比斯拒絕后,馬斯克惱羞成怒,將哈撒比斯稱為“邪惡天才”。

搞笑的是,谷歌總裁佩奇之所以知道哈薩比斯,還是馬斯克搭的線。馬斯克在飛機上跟佩奇炫耀,說,“只有一家AI能成功,而我就是那家公司——DeepMind的投資者”,當時,佩奇默不出聲,悄悄掏出手機,記下了這家公司的名字。

馬斯克之后決定自己下場干,“既然無法成為打造AI的人,也不希望任何人成功”,這才有了后來的Open AI。

這段小插曲在書里描寫得非常有意思,馬斯克高度自我、霸道強硬、超強行動力的“斗雞”形象躍然紙上。

不過,就像蒂爾當初預見的那樣,哈薩比斯從來不是想靠初創公司暴富的人。2014年,為了能有更充足的時間、更自由的空間、更優質的條件去追逐AGI夢想,他接受了谷歌的收購邀約,這筆交易總價6.5億美元,哈薩比斯本人獲得1.36億美元。

為什么是谷歌?

當時,谷歌總裁佩奇對哈薩比斯說,

或許你能創辦一家像谷歌這樣的公司,但這會耗費你職業生涯的大部分時間。如果你真正的使命是打造AGI,那為什么不利用谷歌已經積累的所有資源,少走彎路呢?

這句話,精準擊中了哈薩比斯的初心。對他來說,比起創辦一家價值數十億美元的公司,破解AI的奧秘、實現AGI的夢想,才是更有吸引力的事。

03

哈薩比斯會將AI帶往何方?

先問一個問題:你知道“AGI”(人工通用智能)這個詞,是誰發明的嗎?

答案是:沙恩·萊格。DeepMind創始三人組之一、哈薩比斯的合伙人。

在蓋茨比計算神經科學中心,哈薩比斯和萊格一拍即合,開啟了AGI的創業之路,這也是全球AGI運動的起點。

在學術界,AGI的技術路徑有兩個方向,一個是深度學習(Deep Learning),一個是強化學習(Reinforcement Learning)。

深度學習就是大家熟悉的大模型,通過喂數據,對AI進行大量現成的數據訓練,數據越多、越全,它學得就越好,就像我們靠刷題掌握知識一樣,離不開“題庫”的支撐。

強化學習則是讓AI靠“試錯”成長。系統里面的“獎勵信號”,就像人類大腦里的多巴胺,做對了就給獎勵,做錯了就調整,慢慢摸索出最優方法,相當于讓AI自己在“世界里摸爬滾打”,自己收集經驗、積累數據。

在DeepMind之前,這兩個學派可以說是“水火不容”。

哈薩比斯最早偏向強化學習的路線,DeepMind后來的爆款——AlphaGo、AlphaZero,就是這條路線的“封神之作”。當年AlphaGo擊敗李世石,不僅讓全世界看到了AI的潛力,更證明了強化學習的可行性。

但大語言模型的崛起,ChatGPT的超車,也讓哈薩比斯意識到,在深度學習的路線下,語言,可能也是解鎖通用智能的關鍵鑰匙。

在雖遲但到的大模型競賽中,哈薩比斯試圖融合這兩大技術路線,在Gemini項目中,他們將DeepMind在強化學習上的深厚積累與大語言模型的通識能力相結合,打了一場翻身仗。

在馬拉比的筆下,哈薩比斯不只是一名AI創業者,更是一位帶著使命感的科學家,從創辦DeepMind的第一天起,他就已經意識到,AI的能量堪比原子彈。所以,他一直致力于打造“安全的AI”,哪怕后來被谷歌收購,條款之一也是要讓DeepMind保持獨立性。

對哈薩比斯來說,DeepMind更應該是一家開放式的、注重長期的、跨學科的AGI研究機構:

解決AI,再用AI解決一切。

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