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財富FORTUNE：人工智能領域的這13人，即將改變未來
就像一艘滿載外星人的宇宙飛船降落在地球上一樣，人工智能技術橫空出世，瞬間改變了一切。
從人工智能生成音樂（能夠惟妙惟肖地模仿你最喜歡的歌手）到虛擬戀人，人工智能技術令人著迷，卻也令人害怕，同時越來越容易獲得。
各大企業迅速向這項技術注入了資金。除了微軟（Microsoft）斥130億美元巨資投資ChatGPT開發商OpenAI之外，Anthropic、Cohere、Adept AI、Character.AI和Runway等初創公司在最近幾個月裡也分別籌集了數億美元。
正如許多科技企業，人工智能創新項目負責人與技術本身一樣，都是故事的核心。今天的人工智能創新者並不像科技行業的名流那樣為人所熟知，但由於他們的工作，這些計算機科學家和技術專家的影響力正迅速擴大。
鑑於他們的工作對社會影響深遠，而且可能帶來潛在風險，這些人工智能創新者中的許多人強烈堅持自己的觀點（涉及該技術的未來、力量及其危險性），而他們的觀點往往互相衝突。
通過了解他們的工作和觀點，《財富》雜誌對部分制定人工智能議程的關鍵人物進行了調查。有些人在大公司工作，有些人在初創公司工作，有些人在學術界工作；一些人已經在人工智能的特定分支領域耕耘多年，而另一些人則是新近加入的。如果說他們有什麼共同點的話，那就是他們能力非凡，能夠改變這項強大的技術影響世界的方式。以下介紹當今最重要的13位人工智能創新者，排名不分先後。
丹妮拉·阿莫迪（Daniela Amodei）
Anthropic聯合創始人
“鑑於人工智能的潛在影響範圍，它在很大程度上仍不受監管，這讓我有點震驚。”
據報導，丹妮拉·阿莫迪和她的兄長達里奧於2020年年底辭去了在OpenAI的工作，共同創立了Anthropic，據稱是擔心OpenAI與微軟的合作會增加壓力，導致OpenAI以犧牲安全協議為代價快速發布產品。
該公司的聊天機器人克勞德Claude與OpenAI的ChatGPT類似，但採用了一種被稱為“憲法人工智能”（constitutional AI）的技術進行訓練。據該公司稱，該技術設定了一些原則，比如選擇“種族主義和性別歧視傾向最不嚴重”的回答，並鼓勵人們堅持生命至上和追求自由。這種方法是基於35歲的阿莫迪所說的Anthropic人工智能研究的3H框架（helpful, honest, and harmless三詞的首字母縮寫）：有益、真誠和無害。
“鑑於人工智能的潛在影響範圍，它在很大程度上仍不受監管，這讓我有點震驚。”阿莫迪在去年的一次採訪中說。她希望制定相關標準的組織、行業團體和行業協會能夠介入，並就安全模型提供指導。“我們需要所有參與者共同努力，以取得積極成果（這是我們的共同願望）。”
除了為聊天機器人Claude開發“下一代算法”外，Anthropic一直竭力籌集資金。最近，該公司從谷歌（Google）、賽富時（Salesforce）和Zoom Ventures等支持者那裡籌集了4.5億美元（值得注意的是，Anthropic此前籌集的5.8億美元資金是由聲名狼藉的加密貨幣企業家薩姆·班克曼-弗里德的Alameda Research Ventures領投的。Anthropic尚未表示是否會退還這筆資金）。
楊立昆（Yann LeCun）
Meta首席人工智能科學家
“即將到來的人工智能係統將增強人類智力，就像機械機器能放大體能一樣。它們不會成為替代品。”
出生於法國的楊立昆在一場即將舉行的辯論預演賽中表示：“關於人工智能引發的末日預言只不過是一種新形式的蒙昧主義。”在這場辯論中，他將與麻省理工學院（MIT）的一名研究人員就人工智能是否會對人類構成生存威脅展開辯論。
62歲的楊立昆直言不諱地表示，人工智能有助於增強人類的智力。他是公認的神經網絡領域的主要專家之一，該領域的研究使得計算機視覺和語音識別取得了突破。他從事被稱為卷積神經網絡的基礎神經網絡設計方面的工作，拓寬了神經網絡視角，使得他與深度學習先驅傑夫里·辛頓和約書亞·本吉奧於2018年共同獲得了有“計算機科學界的諾貝爾獎”之稱的圖靈獎。
毋庸諱言，楊立昆並不是200多名公開信聯署簽名者之一。聯署簽名者最近在公開信中警告稱，人工智能對人類構成了滅絕級風險。
長期擔任紐約大學（New York University）計算機科學教授的楊立昆於2013年加入臉書（現為Meta），目前負責這家市值7000億美元的公司的各類人工智能項目。這並沒有讓他參與辯論的興趣減退，他還會參與人工智能相關的重大辯論，比如人們擔憂該技術將奪走他們的工作。在馬丁·福特2018年出版的《智能建築師：從構建人工智能的人那裡了解人工智能的真相》（Architects of Intelligence: The Truth About AI from the People Building it）一書的問答中，楊立昆對辛頓的一大著名預測提出了異議，例如，辛頓認為由於人工智能的出現，放射科醫生將失去工作，相反，他解釋說這將使放射科醫生有更多時間與病人進行溝通。他接著說，他認為一些活動將變得更加昂貴，比如在餐廳吃飯（服務員端來由人類廚師準備的食物）。他對福特說：“事物的價值將發生變化，在評估價值時，人們更重視人類經驗，而不是實現自動化的事物。”
戴維·欒（David Luan）
Adept首席執行官兼聯合創始人
“人工智能的發展速度是驚人的。首先是文本生成，然後是圖像生成，如今是計算機應用。”
在2022年聯合創立Adept之前，欒曾在一些最重要的人工智能公司工作，包括OpenAI和谷歌（他還曾在Axom公司短暫擔任過人工智能總監，該公司是泰瑟槍和警用隨身攝像機的製造商）。他說，人工智能當前的時刻是他最興奮的時刻。“我們已經進入了人工智能的工業化時代。現在是時候建立工廠了。”欒在今年早些時候的腦谷人工智能峰會（Cerebral Valley AI Summit）上說。
Adept的理念是為人們提供“人工智能隊友”，它可以通過幾個簡單的文本命令來執行計算機輔助任務。例如，在電子表格中建立財務模型。今年3月，該公司融資3.5億美元，《福布斯》將其估值定為10億美元以上。
31歲的欒說，他花了很多時間思考人們普遍擔憂的問題：人工智能是否可能取代人類工作，但對於“知識工作者”——像Adept這樣的生成式人工智能工具所關注的客戶——來說，這種擔憂被誇大了。欒在腦谷人工智能峰會上表示：“你不再需要每週花30個小時更新賽富時客戶關係管理平台記錄，而是每週花1%的時間讓Adept為你做這些事情，而你花99%的時間與客戶交談。”
埃馬德·莫斯塔克（Emad Mostaque）
Stability AI首席執行官
“如果我們擁有比自身更有能力，卻無法控制的代理，它們在互聯網上進行互聯，並實現了一定程度的自動化，這意味著什麼?”
莫斯塔克出生於約旦，但在孟加拉國和英國長大，2005年在牛津大學獲得計算機科學學士學位。據《紐約時報》報導，在2020年創立Stability AI之前，他在對沖基金工作了十多年。在金融業的工作經歷似乎為他創辦Stability AI奠定了良好基礎。據報導，他自己出資創辦了這家公司，後來又獲得了Coatue和光速創投基金（Lightspeed Venture Partners）等投資機構的投資。
該公司幫助創建了文本到圖像的“穩定擴散” 模型（Stable Diffusion），該模型被用來生成圖像，但在生成過程中極少考慮是否構成知識產權侵權，或人們對暴力內容的擔憂（與其他一些人工智能工具一樣，該產品也因放大種族和性別偏見而受到批評）。對於莫斯塔克來說，首要任務是保持模型開源，而且不設置限制模型生成內容的護欄——儘管為了使Stability的人工智能更具商業吸引力，他後來確實用過濾掉色情圖片的數據集訓練出一版“穩定擴散” 模型。“我們信任用戶，我們也信任社區。”他告訴《紐約時報》。
這種態度（以及指控莫斯塔克誇大了他的部分成就，正如《福布斯》最近詳細報導的那樣）引起了人工智能界其他人士、政府官員和蓋蒂圖片社（Getty Images）等公司的強烈反對，後者在2月份起訴Stability AI侵犯版權，聲稱該公司在未經許可的情況下複製了1200萬張圖像來訓練其人工智能模型。
然而，Stability AI的工具已經成為生成式人工智能領域最受歡迎和最知名的代表之一。現年40歲、工作地在倫敦的莫斯塔克很難被歸類。今年3月，他和其他人簽署了一封公開信，呼籲暫停開發比OpenAI的人工智能聊天機器人GPT-4更高級的人工智能。他對人工智能發展的看法似乎走向兩個極端：他最近評論說，在最糟糕的情況下，人工智能可以控制人類，而在另一個場合，他又表示，人工智能不會對人類感興趣。
“因為我們想像不到有什麼事物比我們更有能力，但我們都知道有人比我們更有能力。所以，我個人的看法是，這種情況會像斯嘉麗·約翰遜和傑昆·菲尼克斯主演的電影《她》（Her）那樣：人類有點無聊，所以人工智能會說：'再見'、'你有點無聊'。”
李飛飛
斯坦福大學以人為本人工智能研究院聯合主任
“能生在這個歷史時代，投身這項技術，我仍感覺很超現實。”
當李飛飛16歲隨家人從中國移民到美國時，她說自己必須從頭開始學習英語，同時還要努力取得好成績。如今，這位斯坦福大學以人為本人工智能研究院（Institute for Human-Centered AI）聯合主任被認為是人工智能倫理應用方面的領軍人物之一。她寫過《如何製造對人類有益的人工智能》（How to make AI that good for people）等文章，她還是人工智能多元化的倡導者。
她在職業生涯早期建立了ImageNet，這是一個大型數據集，為深度學習和人工智能的發展做出了貢獻。如今，在斯坦福大學，她一直在研究“環境智能”，即利用人工智能來監測家庭和醫院的活動。在去年12月舉行的《財富》雜誌人工智能頭腦風暴大會上，她討論了自己的工作，以及偏見為何是需要考慮的關鍵因素。
“我在醫療保健領域做了很多工作。顯而易見的是，如果我們的數據來自特定人群或社會經濟階層，將產生相當深遠的潛在影響。”她說。
據47歲的李飛飛說，斯坦福大學現在對人工智能研究項目進行倫理和社會審查。“這讓我們思考如何設計才能在技術中體現公平、隱私意識，以及人類福祉和尊嚴。”
為了提升人工智能領域的包容性，李飛飛與他人共同創立了一個名為“AI4ALL”的非營利組織，旨在促進人工智能教育多元化發展。
李飛飛職業生涯中的一大爭議事件發生在她在谷歌云（Google Cloud）擔任人工智能/機器學習首席科學家期間：2018年，谷歌簽署了合約，向美國國防部提供人工智能技術支持，這在一些員工中引發爭議。雖然合約不是李飛飛簽署的，但批評者認為她與之有關聯——尤其是她在洩露的電子郵件中關於如何向公眾描述合約的一些評論——與她作為人工智能倫理倡導者相矛盾。
阿里·戈德西（Ali Ghodsi）
Databricks首席執行官
“我們應該擁抱人工智能技術，因為它會一直存在。我確實認為它將改變一切，而且產生的影響大都是積極的。”
阿里·戈德西橫跨學術界和商界，他是加州大學伯克利分校（UC Berkeley）的兼職教授，同時也是Databricks的聯合創始人兼首席執行官。這位瑞典-伊朗雙重國籍技術高管的一大核心原則是他對開源開發的承諾。
戈德西在開源數據處理工具Apache Spark上的工作為Databricks奠定了基礎，該公司的估值為380億美元。今年4月，Databricks發布了ChatGPT的開源競爭對手Dolly 2.0，它使用的問答指令集完全是由Databricks的5000名員工之間的互動創建的。這意味著任何公司都可以將Dolly 2.0嵌入到自己的商業產品和服務中，而不受使用上限的限制。
Dolly與其說是可行的產品，不如說是概念證明——該模型容易出錯、產生幻覺和生成有毒的內容。然而，Dolly的重要性在於，它表明人工智能模型可以比支撐OpenAI的ChatGPT或Anthropic的Claude的大型專有語言模型小得多，訓練和運行成本也更低。戈德西為Dolly的自由度和可及性作了辯解。“我們致力於安全而負責任地開發人工智能，通過開放像Dolly這樣的模型供社區合作，我們堅信自己正朝著正確的方向發展（在人工智能行業中）。”
雖然現在生成式人工智能得到了很多關注，但45歲的戈德西認為，其他類型的人工智能，尤其是用於數據分析的人工智能，將對各行業產生深遠影響。今年3月，他對《財富》雜誌表示：“我認為這只是一個開始，在人工智能和數據分析能夠發揮的作用方面，我們的研究還有待深入。
山姆·阿爾特曼（Sam Altman）
OpenAI首席執行官
“如果有人真的破解了代碼，並研發出超級人工智能（不管你希望如何定義它），可能製定一些全球性規則是合乎情理的。”
出於對谷歌將變得過於強大並控制人工智能的擔憂，阿爾特曼於2015年與埃隆·馬斯克、伊利亞·蘇茨克沃和格雷格·布羅克曼一起創立了OpenAI。
從那時起，OpenAI已經成為人工智能領域最具影響力的公司之一，並成為“生成式人工智能”的領頭羊：該公司的ChatGPT是史上增長最快的應用程序，僅在推出的兩個月內就成功吸引了超過1億月度活躍用戶。DALL-E 2是OpenAI的另一款產品，是最受歡迎的文本到圖像生成器之一，能夠生成具有陰影、明暗和反射景深效果的高分辨率圖像。
雖然他不是人工智能研究人員，也不是計算機科學家，但38歲的阿爾特曼將這些工具視為他與該領域其他人共同完成使命的墊腳石：開發被稱為通用人工智能（AGI）的計算機超級人工智能。他認為，“通用人工智能可能是人類生存的必要條件”，但他表示，在實現這一目標的過程中，他會保持謹慎。
對通用人工智能的追求並沒有讓阿爾特曼對風險視而不見：他是聯名簽署人工智能安全中心（Center for AI safety）關於人工智能對人類威脅的警告的公開信的知名人士之一。在5月中旬舉行的美國參議員聽證會上，阿爾特曼呼籲對人工智能進行監管，他說，應制定規則來鼓勵企業進行安全開發，“同時確保人們能夠獲得這項技術的好處”。（一些批評者猜測，他所呼籲的監管也可能給OpenAI越來越多的開源競爭對手造成障礙。）
據《財富》雜誌的傑里米·卡恩介紹，阿爾特曼曾是創業孵化器Y Combinator的總裁，擅長融資。這一訣竅似乎帶來了巨大的回報：OpenAI與微軟達成了130億美元的合作。
雖然馬斯克已辭去OpenAI的董事會職務，而且據報導，他正在成立一個與OpenAI競爭的人工智能實驗室，但阿爾特曼仍然把他視為自己的導師，稱馬斯克教會他如何在“艱苦研發和硬技術”上突破極限。然而，他並不計劃跟隨馬斯克前往火星：“我不想去火星生活，這聽起來很可怕。但我對其他人想去火星生活感到高興。”
瑪格麗特•米切爾（Margaret Mitchell）
Hugging Face首席倫理科學家
“人們表示或是認為，'你不會編程，不懂統計學，你無足輕重。'令人遺憾的是，通常直到我開始談論技術上的事情，人們才會認真對待我。機器學習領域（ML）存在巨大的文化障礙。”
瑪格麗特·米切爾對人工智能偏見的興趣始於在微軟工作期間發生的幾件令人不安的事情。例如，她在去年的一次採訪中回憶說，她處理的數據[用於訓練該公司的圖像註釋軟件“看見圖片”（Seeing AI）人工智能輔助技術]對種族的描述非常詭異。還有一次，她在系統中輸入了爆炸圖像，輸出結果將殘骸描述為美麗的。
她意識到，僅僅讓人工智能係統在基準測試中表現優異，並不能滿足她。她說：“我想從根本上改變我們看待這些問題的方式、處理和分析數據的方式、評估的方式，以及在這些直接流程中遺漏的所有因素。”
這一使命是有個人代價的。米切爾在2021年登上頭條新聞，當時谷歌解雇了她和蒂米特·格布魯（二人是該公司人工智能倫理部門的聯合負責人）。兩人發表了一篇論文，詳述了大型語言模型的風險，包括環境成本以及將種族主義和性別歧視語言納入訓練數據。他們還直言不諱地批評谷歌在促進多樣性和包容性方面做得不夠，並就公司政策與管理層發生衝突。
米切爾和格布魯已經在人工智能倫理領域取得了重大突破，比如與其他多名研究人員就所謂的“模型卡”（model cards）發表了一篇論文（通過提供記錄性能、識別局限性和偏見的方法，鼓勵提高模型的透明度）。
米切爾在離開谷歌后加入機器學習技術開源平台提供商Hugging Face，她一直在埋頭苦幹，深入研究輔助技術和深度學習，並專注於編碼，以幫助建立人工智能倫理研究和包容性招聘等事項的協議。
米切爾說，儘管她的背景是研究人員和科學家，但她對道德的關注讓人們認為她不知道如何編程。米切爾去年在“擁抱臉”的博客上說：“令人遺憾的是，通常直到我開始談論技術上的事情，人們才會認真對待我。”
穆斯塔法•蘇萊曼（Mustafa Suleyman）
Inflection AI聯合創始人兼首席執行官
“毫無疑問，未來5到10年，白領階層的許多工作將發生重大變化。”
蘇萊曼被朋友和同事稱為“穆斯”（Moose），他曾在谷歌擔任人工智能產品和人工智能政策副總裁，並與他人共同創立了研究實驗室DeepMind，該實驗室於2014年被谷歌收購。離開谷歌后，蘇萊曼曾在風投公司Greylock工作，並創辦了一家名為Inflection AI的機器學習初創公司。
本月早些時候，Inflection發布了第一款產品，一款名為Pi的聊天機器人，代表“個人智能”。當前版本的機器人可以記住與用戶的對話，並提供有同理心的回答。蘇萊曼說，最終，它將能夠充當個人“辦公室主任”，可以預訂餐廳和處理其他日常任務。
38歲的蘇萊曼對我們將開始使用何種語言與計算機互動熱情高漲。他在《連線》雜誌上寫道，總有一天，我們將“與所有設備進行真正流暢的對話式交互”，這將重新定義人機交互。
在蘇萊曼的設想中，未來人工智能將使白領工作發生重大變化，他還發現了人工智能在應對重大挑戰方面的潛力。關於後者，他認為該技術可以降低住房和基礎設施材料的成本，並能夠幫助分配清潔水等資源。儘管如此，他還是主張避免在此過程中造成傷害，他2018年在《經濟學人》中撰文警告說:
“從無人機面部識別的普及到有偏見的預測性警務，風險在於，在技術優勢的競爭中，個人和集體權利被拋在了一邊。”
莎拉•胡克（Sara Hooker）
Cohere For AI總監
“我認為真正重要的一點是，我們需要完善追溯體系，尤其是當你考慮到人工智能在生成錯誤信息或可能被用於邪惡目的的文本方面的能力時。”
薩拉·胡克曾是谷歌大腦（Google Brain）的研究員，去年她加入了多倫多一家由谷歌大腦校友創立的致力於研究超語言模型的初創公司Cohere，並與前同事團聚。此次重聚保持了一定距離——胡克正在領導一個名為Cohere for AI的非營利性人工智能研究實驗室，該實驗室由Cohere資助，但獨立運作。
Cohere for AI旨在“解決複雜的機器學習問題”。在實踐中，這意味著從發布研究論文以提高大型語言模型的安全性和效率，到啟動實施學者計劃（Scholars Program，該計劃旨在通過從世界各地招募人才，擴大人工智能領域的人才庫）。
入選學者計劃的條件之一是之前沒有發表過關於機器學習的研究論文。
胡克說：“當我談到改善地域代表性時，人們認為這是我們承擔的成本。他們認為我們在犧牲已經取得的進步。但事實完全相反。”胡克更了解相關情況。她在非洲長大，並幫助谷歌在加納成立了研究實驗室。
胡克還力圖提昇機器學習模型和算法的準確性和可解釋性。最近在接受《全球新聞網》（Global News）採訪時，胡克分享了她對“模型可追溯性”的看法，即追踪文本何時由模型而不是人類生成，以及應該如何進行改進。她說：“我認為真正重要的一點是，我們需要完善追溯體系，尤其是當你考慮到人工智能在生成錯誤信息或可能被用於邪惡目的的文本方面的能力時。”
由於Cohere最近從英偉達（Nvidia）、甲骨文（Oracle）和Salesforce Ventures那裡籌集了2.7億美元的資金，胡克的非營利實驗室與一家擁有知名支持者的初創公司強強聯手。
拉姆曼·喬杜里（Rummann Chowdhury）
Parity Consulting科學家
哈佛大學伯克曼·克萊因中心負責任的人工智能研究員
“很少有人提出這樣的基本問題：人工智能本身應該存在嗎?”
喬杜里在人工智能領域的職業生涯始於埃森哲（Accenture）負責任人工智能部門的負責人，她負責設計一種算法工具，用於識別和減少人工智能係統的偏見。她離職後創立了一家名為Parity AI的算法審計公司，該公司後來被推特（Twitter）收購。在那裡，她領導了機器學習倫理、透明度和問責團隊（這是一個由研究人員和工程師組成的團隊，致力於減輕社交平台上算法帶來的危害），她說，在埃隆·馬斯克收購推特後，這項工作變得很有挑戰性。
在8月舉行的DEF CON 31網絡安全大會上，一群頂級人工智能開發者得到白宮的支持（她在其中起到了帶頭作用），將舉辦一場生成式人工智能“紅隊”測試活動，旨在通過評估Anthropic、谷歌、Hugging Face、OpenAI等公司的模型的異常和局限性來提高安全性。
作為監管方面的另一位人工智能專家，43歲的喬杜里最近在《連線》雜誌上寫道，應該建立生成式人工智能全球管理機構。她以臉書的監督委員會為例，說明該組織應如何組建。該委員會是一個跨學科的全球組織，專注於問責制。
喬杜里寫道：“像這樣的組織應該像國際原子能機構（IAEA）一樣，持續通過專家諮詢和合作來鞏固其地位，而不是為其他從事全職工作的人提供副業。像臉書監督委員會一樣，它應該接受來自行業的諮詢意見和指導，但也有能力獨立做出有約束力的決定，而各大公司必須遵守這些決定。”
她還推動在產品開發過程中進行她所謂的綜合偏見評估和審計，這將允許對已經研發出的事物進行檢查，但也可以在早期階段就建立相關機制，以決定某些事物是否應該通過創意階段的評估而走向下一階段。
“很少有人提出這樣的基本問題：人工智能本身應該存在嗎?”她在一次關於負責任的人工智能的小組討論中說。
克里斯托瓦爾·巴倫蘇埃拉（Cristóbal Valenzuela）
Runway ML聯合創始人兼首席執行官
“生成藝術的歷史並不是始於近期。在最近的人工智能熱潮之外，在藝術創作過程中引入自主系統的想法已經存在了幾十年。不同的是，現在我們正在進入人工合成時代。”
巴倫蘇埃拉通過藝術家兼程序員吉恩·科根的作品了解了神經網絡後，進入了人工智能領域。他對人工智能如此著迷，以至於離開智利的家，成為紐約大學Tisch互動電信項目的一名研究員。
當時他致力於讓藝術家能夠使用機器學習模型，正是在那裡，他萌生了創辦Runway的想法。他在接受雲計算公司Paperspace採訪時表示：“我開始圍繞這個問題進行頭腦風暴，然後我意識到，'模特表演平台'已經有了一個名字：伸展台。”
雖然許多藝術家已經接受了人工智能，使用像Runway這樣的工具在電影中製作視覺效果或照片，但33歲的巴倫蘇埃拉希望更多的藝術家能擁抱人工智能。
因此，該公司幫助開發了文本到圖像的“穩定擴散”模型。它還憑藉其人工智能視頻編輯模型Gen-1取得了驚人成就，該模型可以改進用戶提供的現有視頻。Gen-2於今年春天推出，為用戶提供了從文本生成視頻的機會。考慮到像Weezer這樣的娛樂公司利用Runway的模型為搖滾樂隊製作巡迴宣傳視頻，另一位藝術家使用Runway的模型製作了一部短片，像Runway這樣的工具因有可能改變好萊塢的電影製作方式而引發熱潮。
在與麻省理工學院的一次談話中，他說該公司正在努力幫助藝術家找到他們作品的用例，並向他們保證他們的工作不會被奪走。他還認為，儘管我們沒有意識到，但在許多情況下，我們已經在使用人工智能進行藝術創作，因為用iPhone拍攝的一張照片可能涉及利用多個神經網絡來優化圖像。
“這只是另一種技術，它將幫助你更好地進行創作，更好地表達想法。”他說。
丹米斯·哈撒比斯（Demis Hassabis）
谷歌DeepMind首席執行官
“在DeepMind，我們與其他團隊有很大不同，因為我們專注於實現通用人工智能這一登月計劃目標。我們圍繞一個長期路線圖進行籌備（即我們基於神經科學的論文，其中討論了什麼是智能，以及達到目標需要完成哪些工作）。”
哈薩比斯擁有倫敦大學學院（University College London）的認知神經科學博士學位，十多年前，他與他人共同創立了神經網絡初創公司DeepMind，引起了轟動。該公司旨在建立強大的計算機網絡，模仿人類大腦的工作方式（於2014年被谷歌收購）。今年4月，在這家互聯網巨頭的所有人工智能團隊進行重組後，哈薩比斯接管了谷歌的整體人工智能工作。
哈薩比斯說，他對國際象棋的熱愛使他進入了編程領域。這位前國際象棋神童甚至用國際象棋錦標賽的獎金買了他的第一台電腦。現在，他將像棋比賽要求的解決問題和規劃能力以及他的神經科學背景運用到人工智能工作中，他相信人工智能將是“對人類最有益的事情”。
他認為，通用人工智能可能在十年內實現，並將DeepMind描述為受神經科學啟發的人工智能，是解決有關大腦復雜問題的最佳途徑之一。他告訴福特：“我們可以開始揭開某些深奧的大腦之謎，比如意識、創造力和做夢的本質。”當談到機器意識是否可能實現時，他說他對此持開放態度，但認為“結果很可能是，生物系統有一些特殊的東西”是機器無法比擬的。
2016年，DeepMind的人工智能係統AlphaGo在一場5局3勝制的比賽中擊敗了世界頂級人類棋手李世石（Lee Sedol）。有2億多人在線觀看了這場比賽。（在圍棋比賽中，雙方棋手將棋子放在19路乘19路的棋盤上進行比賽。）李世石敗給AlphaGo尤其令人震驚，因為專家們說，人們料想這樣的結果在未來十年內都不會出現。
這樣的時刻讓DeepMind成為了通用人工智能的領軍人物。但並非所有遊戲都是如此。AlphaFold 2人工智能係統（DeepMind是該系統的幕後推手）預測了幾乎所有已知蛋白質的三維結構。DeepMind已經在一個公共數據庫中提供了這些預測結果。這一發現可能會加速藥物研發，哈薩比斯和高級研究科學家約翰·江珀（John Jumper）也因此贏得了300萬美元的生命科學突破獎。哈薩比斯還與他人共同創立並經營著一家Alphabet旗下的新公司Isomorphic Labs，致力於利用人工智能助力藥物研發。（財富中文網）