全世界最著名的人工智能公司是哪一家？答案是，DeepMind。如果对这个名字还有一些陌生的话，那么想必你听说过AlphaGo。这个人工智能应用程序在2016年战胜了韩国围棋国手李世石，让人类一下子警醒到了人工智能的能力。DeepMind就是AlphaGo的开发者。
DeepMind的早期投资人包括埃隆·马斯克、彼得·泰尔等硅谷名人。2014年时，谷歌收购了DeepMind。
《经济学人》旗下的杂志《1843》，在三四月合刊中，发表了一篇写DeepMind公司的深度报道。报道通过对25个内部人士的采访，讲述了这家公司开发通用人工智能的想法和挑战，以及它如何努力保持在谷歌内的独立地位。
首先是这家公司的创始人和他开发通用人工智能的思路。
DeepMind的创始人叫哈萨比斯(Demis Hassabis)。他16岁时就考入剑桥大学计算机系，22岁时创办了自己的电脑游戏公司。29岁时，哈萨比斯回到伦敦大学攻读认知神经学博士学位。之后，他关于大脑海马体与情景记忆关系的研究，被《科学》杂志评选为2007年的“年度突破”。2011年，哈萨比斯创立了DeepMind。他的想法是，找到开发通用人工智能技术的方法。
过往科学家开发通用人工智能的路径有两条。第一条路径基于规则，科学家试图搞清楚人类思考的所有规则，然后通过程序把这套规则写出来。这种方法一度非常流行，但却始终没有产生出好的成果。第二条路径想做的，是用数字形式复制大脑的物理网络结构。但是，研究人员发现，这项任务同样难以完成。因为大脑中有非常多的神经元，要想完全复制几乎不可能。
哈萨比斯的方法接近于中间立场，具体就是：参照大脑处理信息的宏观方法来开发通用人工智能。功能型磁共振成像技术，已经可以让脑科学家观察大脑活动时的状态。通过这种技术科学家发现，大脑会在睡眠时通过回放经验来学习，以便总结出一个通用原则。人工智能开发者可以效仿这种方法。
这就是DeepMind在开发人工智能时采用的机器学习技术：强化学习。使用了强化学习技术的程序，可以收集有关环境的信息，然后通过不断重复经验来学习进化。具体到围棋来看，程序在熟悉了围棋的规则之后，通过不断重复下棋来学习。如果程序走错了一步，输掉了比赛，下一次它就知道不该这么做。程序可以如此反复训练自己。AlphaGo就是在这个逻辑下开发出来的。
其次，我们再来看下DeepMind和谷歌之间的关系。这家公司在被收购之后，也努力保持独立，并且采用了至少三个方法。
谷歌收购了AlphaGo之后，DeepMind的创始人哈萨比斯，并没有像很多卖掉公司的创业者那样，用更多时间去享受生活。他继续执着于开发通用人工智能的愿景。
不过他首先要解决的问题是，怎么在谷歌内部还能保持自己的独立自主。报道说，2013年大部分时间里，哈萨比斯都在跟谷歌谈判交易条款。他想要达到的目的是：独立于母公司运营，获得谷歌提供的所有好处，比如钱和计算能力，但要保持控制权。用他的话说，“它将拥有创业公司的动力、最伟大大学的智慧，以及世界上最有价值的公司之一提供的雄厚财力。”
哈萨比斯为了保持独立做的工作包括，同谷歌签订了一份由伦敦资深律师起草的合同，名为“道德与安全审查协议”。这份合同规定，DeepMind的通用人工智能核心技术，开发出来后，会被交给一个叫道德委员会的管理小组。DeepMind的三位创始人都是这个小组的成员。这样做，可以防止谷歌公司单方面控制这项技术的知识产权。
此外，还有DeepMind员工对哈萨比斯的忠诚度。哈萨比斯设定的研究议程，吸引了全世界许多科学家加入这家公司工作。此前就有关于牛津大学和剑桥大学的科学家被DeepMind吸引走的报道。对这家人工智能公司的很多员工来说，他们更喜欢DeepMind，而不是谷歌。
然后，是DeepMind的公众影响力。经过AlphaGo一战，这家公司已经成为人工智能领域最著名的公司。谷歌数据中心的大量服务器产生的热量需要降温。DeepMind还用算法算出了最高效率方法，从而节省下能源。它号称在2016年已经把谷歌的能源费用降低了40%。这些都让DeepMind始终受人关注。不过，这需要DeepMind不断制造出大新闻。
这家公司目前还处在亏损状态。报道说，公司在2017年亏损了2.82亿英镑，约为25亿人民币。谷歌母公司的CFO波拉特，已经在对公司里的一些需要长时间投入的业务进行盘点，哪怕它们很酷。因此，自然有人会担心DeepMind还能不能长久保持独立的地位。
而且，已经有不详的前兆发生了。2018年11月，谷歌成立了医疗保健部门，随后就把DeepMind的医疗部门并到母公司的部门中。这样做的逻辑是：可以把整个公司的相关研发资源集中起来。道理很对，但报道抛出了一个问题：在开发通用人工智能这个问题上，谷歌会不会使用同样的逻辑？
最后，报道也指出了DeepMind目前技术的局限性。
这种局限包括：首先，DeepMind开发的人工智能程序，能够在给定的环境下飞速进化，但是，却不能对环境的微小变化做出调试。而外部世界其实是非常多变和不同的。比如，拿医疗人工智能来说，没有两个身体器官是完全一样的。
第二个局限是，目前DeepMind开发的人工智能程序，它的成功，取决于非常快速即时的反馈和奖励功能，反馈和奖励的信号还必须单一并且清晰。这种反馈与奖励，可以让程序知道自己做对或做错了什么，进度怎么样。但是，“现实世界并不提供简单的回报，进步很少用单一标准来衡量。”现实世界的反馈往往信号很薄弱、经常会被延迟等。包括人脑也是这样。人脑很少会收到任务完成的明确反馈。
大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为，作为人工智能领域的翘楚，DeepMind最值得称道的两项核心竞争力，一是对于行业拥有独立的思考，二是保持运营的独立性。在一个先锋领域，传统巨头虎视眈眈，始终能够以“清流”的方式进行创业，这样的企业堪称创业公司的楷模。创业公司最大的特点在于灵活性，包括容错能力，调头能力等，而这些能力恰好是推进科技持续进步的重要源动力。如果说创业是一场修行，那么DeepMind可谓修行路上的智者，他趟出的路对于后来者的借鉴意义不亚于他创造出的技术成果。
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