做為一個神經(jīng)科學(xué)家、電腦科學(xué)家和國際象棋神童。 2010 年，它與 Shane Legg、Mustafa Suleyman 兩人共同創(chuàng)辦了 DeepMind。在 DeepMind 官網(wǎng)首頁，他們這么寫下公司宗旨：“解構(gòu)智慧，用它來讓世界更好。”AlphaGo，就是 DeepMind 跨入 AI 領(lǐng)域的重要一步，這一步，世界矚目，但即使 AlphaGo 證明自己能夠勝過人腦，大家感到期待、驚訝，隱而未顯的卻是更多對于未來的恐懼。
對于人工智慧的發(fā)展，持反對意見的科技意見領(lǐng)袖不少，包括特斯拉的馬斯克、科學(xué)家史蒂芬霍金都是知名的反對派，霍金更曾語出驚人一句人工智慧將使人類滅絕。人們害怕的是人工智能會不會有一天懂得思考？會不會鋪天蓋地控制我們的生活？
但Demis表示，我不覺得 AI 是個威脅，我覺得他很令人驚奇！相較于媒體詢問到任何有關(guān) AlphaGo 的技術(shù)細節(jié)，Demis 總能細細的、不厭其煩的解釋。他在講這一句話的時候，語氣特別加重了些。
在 Demis 眼中，AI 并不是用來取代人類，AI 終歸是一項工具，意在讓人類的生活進步。機器不會有喜、不會有怒，當(dāng)然也不會感到疲憊，機器可以不間斷的進行運算，在數(shù)以百萬計的數(shù)據(jù)資料中，找出最有價值的一個。運用在醫(yī)療、科學(xué)領(lǐng)域，都能帶來極大的幫助，但人類的思想、好奇、想像，才是創(chuàng)造出這一切的根本。AlphaGo 在圍棋中勝過人類，但不代表它能夠知道或是理解自己正在做些什么，要從機器學(xué)習(xí)進步到機器理解，還有非常長的距離，讓機器能像人腦一樣理解，也不會是DeepMind 未來要做的。
所以，Demis 如何想像未來 5 年有 AI 的世界？ “我覺得其實不會有什么太大的改變，可能你的手機、你的家庭用品更理解你的使用行為了，也或許無人車滿街跑了，但如果說是什么天翻地覆的改變，我覺得不會。”
DeepMind創(chuàng)始人Demis Hassabis
沒人會拿6.5億美金建造只會下棋的機器，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)深入谷歌的各種服務(wù)。AlphaGo和以往那些會下棋的機器人的區(qū)別在于，他不是被設(shè)計出來專門下棋的，他是來“學(xué)習(xí)”下棋的——這是一個有著“深度學(xué)習(xí)”功能的機器人，他的使命在于模仿人類的思維進行學(xué)習(xí)。
換句話說，他今天可以學(xué)下棋，明天就可以學(xué)寫歌。其次，傳統(tǒng)的會下棋的機器人是根據(jù)一步棋子帶來的所有的可能性來布局的，導(dǎo)出所有可能的結(jié)果，再往前推“當(dāng)前這一步該怎么走”，但是這在圍棋上是不可行的。
圍棋每回合的可能性可達250種，一盤棋可以長達150回，總共有3^361 種局面，而我們目前可觀測到的宇宙，原子數(shù)量才10^80，所以根本不可能逆推計算。所以這就是AlphaGo機器人最厲害的地方，他不是一個機械的編碼程序，他有一個“監(jiān)督預(yù)判機制”，每走一步，他會考慮這種走法是不是更有前途，這是一種類似“想象力”的能力。
這種思維模式，幾乎和人類的直覺類似，使得他前所未有地更加像人類。一直以來，外界普遍認(rèn)為利用人工智能超越圍棋專業(yè)選手至少需要10年。
韓國圍棋九段棋手李世石與 Google 人工智能程序 AlphaGo 之間的“人機對弈”展開第四局，在近五個小時的激戰(zhàn)之后，李世石最終扳回一局，取得首勝。李世石稱 AlphaGo 的程序雖然表現(xiàn)驚人，但也展現(xiàn)出弱點。而外界也期望李世石能在余下兩局為人腦掙回一些面子。出戰(zhàn)第四局時，李世石進場時神情較前幾天輕松。但在對弈開始后，手執(zhí)白子的李世石不斷陷入長時間思考，而且逐漸落入下風(fēng)。
戰(zhàn)至中盤，AlphaGo 的思考時間比李世石足足用少近1小時，一些直播評論甚至認(rèn)為已經(jīng)看不到李世石有逆轉(zhuǎn)的希望。眼看李世石即將進入每一手必須在60秒內(nèi)落子的“讀秒”階段，令形勢更加不利，但他卻妙招頻出，尤其于第78手下了一子妙棋，成功令僵局現(xiàn)出生機，并能逐步串連起占據(jù)棋盤各處的白成功令僵局現(xiàn)出生機，并能逐步串連起占據(jù)棋盤各處的白子。有職業(yè)棋手形容李世石下出“神之一手”，甚至猜測李世石是否已經(jīng)看穿 AlphaGo 的行棋弱點，故意在布局階段布下誘敵之陣。