布会的演讲中，Hassabis使用了电影《她》中的海报作为讲解的背景，对此他解释道：“关于智能手机助手的样子，《她》是较为盛行的主流观点，我的看法是应该让智能手机助手变得更加‘人性化’，使它能够对你的需求有更加深刻的理解。而目前大部分这样的系统都极为脆弱，一旦偏离了预先编程输入的模版，它们就会变得毫无用处。”

正如Hassabis所言，目前基本所有的智能手机助手都属于特殊案例和预编程的，这意味着它们很脆弱，只能做预编程写好的事。然而真实的世界非常混乱，用户们也会在你无法提前知晓的情况下，做着不可预知的事情。所以DeepMind的信念是：通往人工智能的唯一道路，是从地基开始打起，而且变得通用。这也是最根本的原则之一。

针对这点该如何改进，Hassabis的看法是：”由于智能手机的输入十分多变，所以或许得输入有’上万吨’的数据，才可以从中学习到很多东西。根据AlphaGo的算法，我们打算在未来几个月尝试的是，摆脱监督式学习的出发点，让它完全自我发挥，从一无所有的状态开始。它会需要更长的时间，因为当你采用随机方法的时候，其中的审查和错误会需要更多的时间训练，也许是几个月。但是，我们认为有这个可能性，让它从纯粹的学习中起步。“对于何时才能看到人工智能给市场带来显著性差异，Hassabis给出的答案是：”我认为在未来的两到三年会开始看到改善。我的意思是，这些改善在开始的时候是非常微小的，只有很小的部分会工作的更好。也许在未来的4到5年，甚至5年更多，你可以看到智能手机在功能上大的变化。“

为何选择Google？

事实上，AlphaGo在比赛中并没有使用那么多硬件，然而Deepmind团队需要大量的硬件来训练它，做各种不同的版本，并让他们在云端互相比赛。这需要相当多的硬件才能高效完成，所以如果没有这些资源，在这段时间内根本无法完成。这也是Deepmind选择与Google合作的原因之一。

关于是否期待被纳入Google商业模式与产品路线图中，Hassabis认为：“在如何最优化研究进展方面，我们有很强的主导权。这是我们的使命，也是为什么我们加入了Google，这样我们可以给研究进行涡轮增压。这是发生在过去几年的事情。当然，我们实际上也致力于很多Google内部的产品，但是他们是非常早期的阶段，所以还没准备好公布。当然我认为智能手机助手是非常核心的，我认为Sundar Pichai已经对此谈了很多，这是Google未来的核心。”

对于与Google Brain是否有合作，Hassabis表示：“其实我们是非常互补的。我们每周都有交谈。Google Brain主要致力于深度学习，他们也有非常卓越的工程师Jeff Dean，所以他们已经铺开到公司的各个角落，这也是为什么我们发明出了令人惊喜的Google图片搜索。他们正在做着现象级的工作。另外，他们的团队在山景城，所以他们离产品团队更近，他们的研究周期也更像12到18个月。而我们有更多算法开发的工作，我们倾向于为需要两三年研究的事情做研究，而且不需要在开始的时候就有直接的产品焦点。”

关注未来科学

关于机器人科学目前的发展状况，Hassabis认为它们或许有漂亮的躯干，但是依然缺乏智慧的“大脑”，与智能手机助手目前的状况相似，机器人目前似乎只能对预先进行编程的情况作出反应，一旦处于状况之外，机器人无疑会无所适从。因此如何通过机器学习强化机器人的能力十分重要。

对于科学习的机器人，Hassabis举出了一些直接使用的案例：“显然，自动驾驶汽车是一种机器人，但目前来说还是狭义的人工智能，虽然他们使用了计算机视觉里面一些可学习的人工智能——特斯拉采用了一种基于深度学习的标准、现场的计算机视觉方案。我相信日本在老年护理机器人、家庭清洁机器人上面有很多思考，我认为这对社会会非常有用。特别是在一个人口老龄化的社会里，我认为是一个非常紧迫的问题。“

对人类、机器人和人工智能在未来的交互，Hassabis的期望是：“我自己对机器人没多少思考。我自己对人工智能的使用感到兴奋的领域是科学，能够推动它更快的发展。我想看到人工智能未来能够辅助科学，如果有一个人工智能研究助手，它可以做很多乏味的工作，阅读有趣的论文，从海量的数据中找到结构，并把它们呈现到人类专家和科学家面前，以实现更快的技术突破。我几个月前在欧洲核子研究中心做演讲，很显然它们创造出比地球上任何地方都多的数据，我们都知道在它们海量的硬盘中，可能会有某个新的粒子发现，但没有人能抽出时间做这件事情，因为这里的数据量的确太过庞大。所以我觉得，如果有一天人工智能参与寻找到一个新的粒子，那么是一件非常酷的事。”