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作者 | ZeR0编辑 | 漠影受 Google 谷歌邀请，智东西到新加坡现场观看了 2024 年国际象棋世界冠军赛，深度体验了一把 AI 技术与棋艺的碰撞。这次行程收获颇丰，我们闭门观看了 Google DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 的自传电影《The Thinking Game》、听了 Google DeepMind 资深科学家 Nenad Tomašev 探讨 AlphaZero 发展的演讲，还在 AI 体验区畅玩生成式 AI 设计棋子。这次谷歌作为大赛冠名赞助商，把 AI 和国际象棋的融合鼓捣出花，让 AI 既做设计，又当起专业国际象棋解说。因为对蛋白质结构预测的重大贡献，Google DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 和 Google DeepMind 高级研究科学家 John Jumper 共同获得了 2024 年诺贝尔化学奖，电影里回顾了两人带领团队用 AI 改变科研方式的幕后故事。了解 AI 发展史的朋友想必都知道，AI 和棋类游戏是一对 " 初恋 CP"。AI 产业革命就是被 2016 年 AlphaGo 打败世界围棋冠军李世石给唤醒的。这次观影会，就带领我们回顾了一手造就这对 CP 的过程。据介绍这部自传电影的拍摄耗时 5 年，一路跟拍 Demis Hassabis 和 Google DeepMind 团队，揭秘了很多细节，比如 Demis Hassabis 为啥会从国际象棋选手变成开发游戏的，为啥在 17 岁时放弃 100 万美元坚决要去读大学，又为啥在 AI 很冷门时就毅然要创办一家 AI 公司，还选择研究 AI 下棋这条古怪赛道。就是这样一个看起来完全不知道怎么盈利的创业方向，在近几年为全人类创造了无法估量的价值——加速破解生命密码、治愈疑难杂症的进程。我们也跟随镜头回到了 AI 产业革命的起点，看到 Demis Hassabis 早期对游戏和战略思维的热情为他未来在 AI 领域的开创性工作奠定基础，看到世界顶级 AI 研究机构如何破釜沉舟、不懈追求创造出在各种任务上能媲美或超过人类能力的 AI。一群技术理想主义者在前景模糊时选择坚定地往前走，最终赢得了世界的掌声。一、Demis Hassabis 自传：回首 AGI 来时路，在挫折中坚持片名《The Thinking Game》是整部影片的主线。Demis Hassabis 从小在国际象棋上天赋异禀，将这种脑力竞技视作一种 " 思维游戏《The Thinking Game》"。他琢磨的 " 思维游戏 "，在 8 岁时变成了写代码和制作游戏，日后又变成了 AI。他将构建 AGI（通用人工智能）视作人类踏上的最令人兴奋的旅程，想要终其一生进行探索，使用 AI 作为最终工具来解决世界上复杂的科学问题。影片带领观众一起穿越时空，走进 Google DeepMind 实验室，通过快节奏的故事展开和高密度的对话补充，回顾这个时代最重要的科学冒险之一。1、天才的觉醒国际象棋的对决是顶尖脑力的碰撞。Demis Hassabis 在 4 岁接触国际象棋时就已经展现出天赋，他在孩提时期就在思索：大脑是怎么做到的？在 12 岁参加一场锦标赛时，他突然产生了一个直觉：如果把这栋楼所有人的脑力插到一个系统里，能用来解决癌症问题。这使他觉察到国际象棋不是他一生该做的事。17 岁的 Demis Hassabis 被剑桥大学录取时，因为年纪太小没达到入学标准。于是他加入了一家游戏开发公司 Bullfrog Games，参与开发了史上最成功的游戏之一——模仿人类行为的《主题公园》（Theme Park），展现了 AI 如何能带来改变。后来 Bullfrog 老板愿掏 100 万美元，让 Demis Hassabis 不要继续上大学。在 20 世纪 90 年代，对于一个 17 岁的穷小子来说，100 万是一笔相当大的诱惑。但被拒绝了，他对上剑桥大学意向坚决，想成为解决 AI 的人。1997 年，IBM" 深蓝 " 击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫。令 Demis Hassabis 印象深刻的不是 AI 系统 " 深蓝 "，而是卡斯帕罗夫的头脑，他可以跟顶尖 AI 对弈，也可以做其他很多 " 深蓝 " 不会的事情。" 通用 "，才是真正智能的关键。用 AI 解决生物医学问题的萌芽，则跟一个热衷于蛋白质折叠问题的朋友有关。朋友痴迷的讨论触发 Demis Hassabis 的思考，他认为这可以用 AI 改变。2、秘密的启航Demis Hassabis 刚开始研究 AI 时，在学术圈得不到什么支持。那会儿 AI 研究还是几乎尴尬的存在，甚至不被认为是门严肃的科学。做 AI 将需要大量的资金、大量的计算，顶着巨大的风险。但他相信，一旦成功，这将是有史以来的一件大事！为这个项目寻找初始资金异常困难，他们四处推销，告诉投资人这是有史以来最重要的事情，然后听到经典问题：你的产品是什么？怎么赚钱？2010 年，Demis Hassabis 等人创办 DeepMind，并坚持将 DeepMind 总部设在英国伦敦。他认为真正了不起的人在剑桥、牛津、UCL 等高校；而硅谷每年投大量公司，不见效就立刻换新的，这种风气不利于长期研究挑战。创立头两年，DeepMind 没有出现在公众视野，一切都很模糊，没建网站，办公室在一个秘密地点，一度被来应聘者的家人担心是骗子公司。后来有两家公司参与了收购 DeepMind 的谈判。Demis Hassabis 很纠结。他希望收购方意识到研究的重要性，给足够的研究时间、不紧盯商业利益。最终，DeepMind 被谷歌以 4 亿英镑收购了。DeepMind 团队也没有搬去硅谷，仍在伦敦独立运营。3、从战胜人类到改变科研在 Demis Hassabis 看来，游戏是 AI 的完美训练场。DeepMind 将强化学习和深度学习结合，想要训练 AI 最多能玩上千种不同的雅达利游戏。一开始 AI 玩游戏总是丢分，经过几百场比赛后，它突然能玩得像人类一样好。通用智能的雏形出现了。DeepMind 的团队又将挑战的目标转向围棋，让 AI 围棋系统 AlphaGo 看了 10 万场比赛，然后模仿人类选手。最终在举世瞩目的人机对决上，AlphaGo 击败了世界围棋冠军李世石。第二年，AlphaGo 又战胜了代表围棋顶级战力的中国选手柯洁。随后，DeepMind 发现了一种更优雅的方法，剥离了所有人类知识，让 AI 完全从零开始自学。能够掌握三种不同复杂游戏的 AlphaZero 由此诞生，它自学了国际象棋、将棋、围棋，并都击败了世界冠军程序，标明单一算法可以学习如何在各种环境中发现新知识。▲ AlphaZero 仅用 4 小时就首次超越了国际象棋程序 Stockfish，仅用 2 小时首次超越 Elmo，仅用 30 小时首次超越 AlphaGo 版本下一个挑战是让 AI 打《星际争霸》游戏。一开始 AlphaStar 连业余选手都打不过，但最终它做到与《星际争霸》职业选手展开了一场精彩的对决。几次人机大战背后，Google DeepMind 团队都顶着失败和不被看好的压力。一旦 AI 输了，团队就会回到桌前进行改进。Demis Hassabis 随即转向更大的挑战——用 AI 解决蛋白质折叠问题。尽管第一代 AlphaFold 赢得了国际蛋白质结构预测竞赛，但它远不够解决现实科研问题。Demis Hassabis 大胆指定年轻资浅的 John Jumper 当突击组组长，并补充了计算生物学家成员。Jumper 突击小组将 AI 算法完全推倒重来，在疫情居家办公的艰难环境中，成功研发出革命性的 AlphaFold2，破解了 50 年来的蛋白质折叠难题，拉开了整个蛋白质结构世界的帘幕，大举加速新药开发的进程。（Demis Hassabis 和 Jumper 因此斩获 2024 年诺贝尔化学奖）Google DeepMind 还在探索更广泛的智能。在影片结尾，Demis Hassabis 拿着手机将镜头扫过桌面上的棋盘、铅笔雕塑 ……，向 AI 发问，AI 则能毫不费力地对答如流。从创立到现在，Google DeepMind 一直在做探索无人区的研究，换言之没有人知道这是不是一条有生之年会成功的路，但团队中的成员们都认可相同的目标，而且坚持往前走。这在被追问商业盈利前景的现实创业环境中很难得，谷歌确实给了 Google DeepMind 很大的自由和底气。影片也有稍显遗憾之处。这部虽然叫 Demis Hassabis 的自传电影，看起来更像是 Google DeepMind 成长的纪录片，但对 Demis Hassabis 的刻画却显得封闭而内敛。在影片中，他像个缄默的天才。观众只能听到他宣之于口的观点，却很难感受到他的内心世界。2、AI 体验区：将 AI 引入国际象棋，带给棋迷智能新工具这次多谢谷歌邀请，现场观看了一场世界棋王丁立人和印度特级大师古克什的对垒。将现场的局势拍给 Gemini，它则能对棋局进行分析和预测。谷歌通过 Gemini 打造了 Chatting Chess 体验，可以用生动有趣的语言，深入浅出地讲解国际象棋中各种复杂概念，比如解释开局策略、棋子结构抑或是科普国际象棋冠军赛的一些关键里程碑。看 AI 分析棋局还是有一定门槛的。谷歌推出的另一个互动项目 GenChess 则更轻松易玩——用生成式 AI 设计国际象棋棋子。这也是我在 AI 体验区驻留最久的展位。上手很轻松，输入关键词，选 " 经典 " 或 " 创意 " 风格，AI 就能按照你的关键词来创作出一组个性化的棋子。生成过程快到只有几秒钟，背后是 Imagen 3 和 Gemini Flash* 模型在发挥作用。在体验区可将自己钟意的棋子设计打印出来。具体实现方法是：输入关键词后，Gemini Flash 会将其增强为详细且富有创意的提示词，每个提示词对应于象棋中的 6 个棋子之一。然后 Imagen 3 基于这些被增强的提示词，生成一套独特的国际象棋。在新加坡，我也在线上体验了这个项目（部分 Google 技术仅适用于出海技术开发者）。功能更丰富，点击 "Generate Opponent"，它会自动根据你输入关键词的对立主题来生成对手棋，比如 " 奶酪 " 对应 " 红酒 "、"Meme" 对应 "Reality"。然后就可以来一盘国际象棋比试了。用自己和 AI 联合设计的棋子来下棋，格外愉快。游戏提供了三种难度选项（简单、中等、困难）和两种计时选项（5/3 和 10/0）。除了 AI 设计棋子、跟 AI 下棋外，谷歌还在国际象棋世界冠军赛期间推出很多有意思的 AI 项目，比如与国际棋联合作在全球最大 AI/ML 开源社区 Kaggle 上举办国际象棋 AI 编程挑战赛。在 AI+ 国际象棋领域整活儿，还得是谷歌。三、Google DeepMind 大牛硬核分享：破译 AlphaZero 与游戏创造性除了轻松的体验环节外，我们还有幸听了一堂关于 AI 国际象棋算法的大师课。演讲者是 Google DeepMind 资深研究科学家 Nenad Tomašev。他不仅深度参与了 AlphaZero 的开发，也是一名国际象棋选手。在超过 1 小时的演讲及 Q&A 环节，他深度分享了 AI 与游戏的关联、AlphaZero 的发展历程、AI 在下棋时的 " 大脑 " 内部运行机制等内容。通过这场演讲，我们对 Demis Hassabis 所说的 " 游戏是 AI 的完美训练场 " 有了更清晰的认知。游戏设置的清晰目标有助于衡量进展，多样化挑战可激励智能，模拟环境能测试大量想法，而且可将 AI 性能量化并与人类能力对比，从游戏中获取的算法设计经验也可以复用于在其他领域构建 AI 系统。这提供了开发和测试 AI 算法的绝佳环境。传统国际象棋引擎依赖于人类玩家的经验与规则。前代用深度神经网络设计的下棋程序也需从人类比赛中学习。AlphaZero 则采用了完全不同的方法，从随机游戏开始训练，在没获取任何人类先验知识的情况下自学成才。这种算法设计思路使 AlphaZero 不受人类游戏规则约束，具备重新学习每一种游戏的能力，因此掌握了更强的 " 通用性 "。Nenad Tomašev 提到 AlphaZero 在搜索棋路时优先考虑质量，而非数量，不用传统搜索算法也能构建出更强大的网络。传统方法用子力价值进行快速位置评估。AlphaZero 则不太重视子力价值，而是愿意在游戏初期牺牲子力，以获取长期战略优势。其初步评估偏离了人类感知，但随着训练推进而收敛，它展示了一个平行于人类战略进化的学习曲线。该模型的偏好从子力丰富转向位置优势，表明国际象棋理解的成熟类似于人类玩家。国际象棋的美妙之处在于找到规则的例外。由于计算限制，AI 必须通过创造性地解决问题。AlphaZero 能发现与传统人类游戏玩法不一致的新颖复杂概念，做出不明显但有利的选择，拓展对策略游戏中 AI 认知的理解界限。AI 还有助于给人类棋手的策略带来新启发，丰富了数百年来对国际象棋策略的思考。DeepMind 探索了在 AlphaZero 引入 " 多重人格 " 的方法，希望让 AI 能平等考虑所有选择，从而优化决策过程。他们打造了一个由不同 AlphaZero 组成的单一网络，相当于有一个多元化的团队，取决于 AlphaZero 扮演哪个玩家，每个玩家的策略都不同，有一个目标来激励不同参与者的不同策略的多样性，这些策略会以某种方式组合，产生最终的行动。多个 AlphaZero 算法与不同策略集的方法，最初可能涉及较少的最优解，但最终通过创造性的适应和迭代带来更好的性能。引入策略变化可以使国际象棋中的 AI Agent 更强大、更具创造力。关于破译深度学习黑盒的问题，Nenad Tomašev 认为，这个问题永远不会得到完全解答，因为人类也并不能完全理解自己，会因为非常模糊的原因、基于自己并不完全理解的直觉做出很多决定。Gemini、ChatGPT 等系统也是这样，它们可以告诉你给出这些答案的思考过程，但这些答案不会 100% 准确。据 Nenad Tomašev 分享，一种受 AlphaZero 启发的新方法正在医疗健康领域探索。特别是一个对话诊断系统，通过模拟训练，语言模型承担医生和患者的角色，通过提出适当的问题和进行鉴别诊断，进而提高诊断准确性。该方法处于概念验证阶段，尚未在真实患者身上测试，但初步人体试验已显示出有希望的结果，在很大一部分病例中表现优于人类医生。结语：AI 在棋盘上的探索远无止境棋类游戏是 AI 走进大众视野的第一站。从 AlphaGo 系列与人类高手的切磋，再到后来预测蛋白质结构的 AlphaFold、加速数学研究的 AlphaProof、发现全新算法的 AlphaDev，AI 发展日新月异，对生活、行业及科研都产生了不可逆转的积极影响。从无人问津之时，Google DeepMind 团队已经为自己立下一个不图功利的远大目标，谷歌也为其提供了源源不断的资源支持和宽松优越的研发环境。在他们证明了 AI 具备突破智力极限的潜能后，深度学习革命才一夜席卷大江南北，帮助人类解决从日常琐事到复杂的科学难题。今天，AI 下国际象棋不再稀奇，但 AI+ 国际象棋的探索空间远无止境，既在棋盘之上，又超越棋盘，将自主学习机制及改进方法用于探索新药发现、医疗健康、量子计算等更多领域，助力人类探索科学进步和创造力的更高峰。* 部分 Google 技术仅适用于出海开发者

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编辑:胡宝善

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