說起全世界著名的AI公司，大家可能都會想到谷歌，蘋果，微軟，亞馬遜，當然還有位元組跳動。
其中最著名的莫非谷歌旗下的DeepMind，於是這個問題就變成三個小問題。
問題1：DeepMind的想法是什麼？
問題2：它的挑戰有什麼？
問題3：它是如何保持獨立的？
我們一個一個解答。
要了解DeepMind公司的想法，那必須從它的創始人Demis Hassabis說起。我們以時間軸的方式簡單瞭解他和DeepMind。
1976年：Hassabis出生於倫敦北部。
1980年：4歲時，迷上了國際象棋。
1984年：8歲時，自學程式設計，並在計算機上實現自己的程式碼。
1992年：比原計劃提前兩年完成A-levels 課程。之後在Bullfrog Productions電子遊戲公司找到第一個工作。編寫了一個名為主題公園（Theme Park）的遊戲。除了編寫遊戲外，他還很擅長玩各種遊戲，如國際象棋、拼字遊戲、撲克和西洋雙陸棋。
1995年：19歲時，在劍橋大學學習計算機科學，並多次在學生圍棋錦標賽擊敗對手。吸引了劍橋圍棋大師 Charles Matthews 的注意。
1998年：21歲時，Hassabis創辦Elixir遊戲工作室。
2005年：Hassabis關閉了Elixir。同年在倫敦大學學院（UCL）獲得神經科學博士學位。他在博士期間進行了記憶和想象力方面的研究。發表了一篇被引用超過1000 次的論文，這篇論文表明健忘症患者很難進行想象，闡述了記憶和創造之間存在聯絡。
2010年：Hassabis正式成立了DeepMind。
2014年：DeepMind被谷歌收購。
2016年：DeepMind建立的以強化學習為主的 AI 程式AlphaGo在首爾擊敗了世界圍棋冠軍，全世界為之震驚，同時Deepmind吸引了全球目光。同年成立了一個新的部門：DeepMind Health。
2017年：改進版的AlphaGo擊敗了中國圍棋冠軍。
2018年：AlphaFold在一項比賽中比其他競爭對手更準確地預測了蛋白質的三維結構，這很大程度上為治療帕金森氏症和阿爾茨海默氏症等疾病提供了契機。
2019年：在星際爭霸2比賽中，人類頂尖職業選手1:10輸給了DeepMind開發的AlphaStar。
可見Hassabis憑藉對遊戲和神經科學的雙重熱愛，創辦了DeepMind，而DeepMind也在創始人的影響下展現出了自己的終旨，開發出AGI。
什麼是AGI：全稱Artificial General Intelligence，即通用型人工智慧，這是一種與人類智力水平相同，甚至超越人類水平的計算機程式。
AGI有哪些能力：可以輕易掌握如癌症、氣象、能源、基因、經濟金融等學科知識；能夠出色地完成各種複雜任務，例如做運算、下棋、說法語；可以每秒閱讀上萬篇物理論文的速度吸收知識、以一秒上千字的速度撰寫小說、制定投資策略、和陌生人進行愉快的交談；甚至可以監測核反應、管理電網和交通流量，毫不費力地在各個領域獲得一個又一個的成就。
AGI相對於人類的優勢：目前，人類是唯一擁有完成所有這些任務能力的智慧生物，但人類的智力受限於身體所能提供的能量；而 AGI 是在計算機上執行的，它不會受到生理限制，AGI 的能力上限僅由處理器的數量決定。
再總結下問題1，DeepMind的想法就是開發出通用型人工智慧。
問題2：Deepmind的挑戰是什麼？
Deepmind的願景是非常強大的，受到的挑戰也非常巨大。因為開發AGI非常困難：目前DeepMind開發的Alpha系列AI雖然取得了許多令人震驚的成就，但這些基於強化學習的AI問題重重：
挑戰1：對外部環境變化的反應很差。雖然DeepMind開發的AI玩轉雅達利的遊戲遠超人類，但遊戲中的設定稍微變化，AI會立刻失敗，必須重新經過數千次的學習進行調整。
挑戰2：過分依賴獎勵。比如AlphaGo，AlphaStar等AI程式都是在虛擬環境下訓練的，在這個虛擬環境中，研發人員都設立了明顯的獎勵機制來使AI進行正確的選擇。而在真實環境中，沒有如此簡單的獎勵。即使有，獎勵訊號往往非常微弱。
挑戰3：公司內部的問題。作為DeepMind的母公司谷歌，收購它的主要目的就是為了盈利，但從目前來看為時尚早，所以谷歌是否和DeepMind有同樣的願景，還不能下結論。
問題3：DeepMind它是如何保持獨立的？
當然，DeepMind為了保持自身獨立，同樣做了很大的努力。
努力1：成立道德委員會：為DeepMind的核心技術AGI提供掌控權和法律支援。
努力2：提高員工的忠誠度和參與感。
努力3：提升公眾影響力：這也是DeepMind最擅長的事情，AlphaGo和AlphaStar的比賽本質就是公關演出。
文章部分參考：DeepMind and Google: the battle to control artificial intelligence
說起全世界著名的AI公司，大家可能都會想到谷歌，蘋果，微軟，亞馬遜，當然還有位元組跳動。
其中最著名的莫非谷歌旗下的DeepMind，於是這個問題就變成三個小問題。
問題1：DeepMind的想法是什麼？
問題2：它的挑戰有什麼？
問題3：它是如何保持獨立的？
我們一個一個解答。
問題1：DeepMind的想法是什麼？
要了解DeepMind公司的想法，那必須從它的創始人Demis Hassabis說起。我們以時間軸的方式簡單瞭解他和DeepMind。
1976年：Hassabis出生於倫敦北部。
1980年：4歲時，迷上了國際象棋。
1984年：8歲時，自學程式設計，並在計算機上實現自己的程式碼。
1992年：比原計劃提前兩年完成A-levels 課程。之後在Bullfrog Productions電子遊戲公司找到第一個工作。編寫了一個名為主題公園（Theme Park）的遊戲。除了編寫遊戲外，他還很擅長玩各種遊戲，如國際象棋、拼字遊戲、撲克和西洋雙陸棋。
1995年：19歲時，在劍橋大學學習計算機科學，並多次在學生圍棋錦標賽擊敗對手。吸引了劍橋圍棋大師 Charles Matthews 的注意。
1998年：21歲時，Hassabis創辦Elixir遊戲工作室。
2005年：Hassabis關閉了Elixir。同年在倫敦大學學院（UCL）獲得神經科學博士學位。他在博士期間進行了記憶和想象力方面的研究。發表了一篇被引用超過1000 次的論文，這篇論文表明健忘症患者很難進行想象，闡述了記憶和創造之間存在聯絡。
2010年：Hassabis正式成立了DeepMind。
2014年：DeepMind被谷歌收購。
2016年：DeepMind建立的以強化學習為主的 AI 程式AlphaGo在首爾擊敗了世界圍棋冠軍，全世界為之震驚，同時Deepmind吸引了全球目光。同年成立了一個新的部門：DeepMind Health。
2017年：改進版的AlphaGo擊敗了中國圍棋冠軍。
2018年：AlphaFold在一項比賽中比其他競爭對手更準確地預測了蛋白質的三維結構，這很大程度上為治療帕金森氏症和阿爾茨海默氏症等疾病提供了契機。
2019年：在星際爭霸2比賽中，人類頂尖職業選手1:10輸給了DeepMind開發的AlphaStar。
可見Hassabis憑藉對遊戲和神經科學的雙重熱愛，創辦了DeepMind，而DeepMind也在創始人的影響下展現出了自己的終旨，開發出AGI。
什麼是AGI：全稱Artificial General Intelligence，即通用型人工智慧，這是一種與人類智力水平相同，甚至超越人類水平的計算機程式。
AGI有哪些能力：可以輕易掌握如癌症、氣象、能源、基因、經濟金融等學科知識；能夠出色地完成各種複雜任務，例如做運算、下棋、說法語；可以每秒閱讀上萬篇物理論文的速度吸收知識、以一秒上千字的速度撰寫小說、制定投資策略、和陌生人進行愉快的交談；甚至可以監測核反應、管理電網和交通流量，毫不費力地在各個領域獲得一個又一個的成就。
AGI相對於人類的優勢：目前，人類是唯一擁有完成所有這些任務能力的智慧生物，但人類的智力受限於身體所能提供的能量；而 AGI 是在計算機上執行的，它不會受到生理限制，AGI 的能力上限僅由處理器的數量決定。
再總結下問題1，DeepMind的想法就是開發出通用型人工智慧。
問題2：Deepmind的挑戰是什麼？
Deepmind的願景是非常強大的，受到的挑戰也非常巨大。因為開發AGI非常困難：目前DeepMind開發的Alpha系列AI雖然取得了許多令人震驚的成就，但這些基於強化學習的AI問題重重：
挑戰1：對外部環境變化的反應很差。雖然DeepMind開發的AI玩轉雅達利的遊戲遠超人類，但遊戲中的設定稍微變化，AI會立刻失敗，必須重新經過數千次的學習進行調整。
挑戰2：過分依賴獎勵。比如AlphaGo，AlphaStar等AI程式都是在虛擬環境下訓練的，在這個虛擬環境中，研發人員都設立了明顯的獎勵機制來使AI進行正確的選擇。而在真實環境中，沒有如此簡單的獎勵。即使有，獎勵訊號往往非常微弱。
挑戰3：公司內部的問題。作為DeepMind的母公司谷歌，收購它的主要目的就是為了盈利，但從目前來看為時尚早，所以谷歌是否和DeepMind有同樣的願景，還不能下結論。
問題3：DeepMind它是如何保持獨立的？
當然，DeepMind為了保持自身獨立，同樣做了很大的努力。
努力1：成立道德委員會：為DeepMind的核心技術AGI提供掌控權和法律支援。
努力2：提高員工的忠誠度和參與感。
努力3：提升公眾影響力：這也是DeepMind最擅長的事情，AlphaGo和AlphaStar的比賽本質就是公關演出。
文章部分參考：DeepMind and Google: the battle to control artificial intelligence