剛邁入新的一年，去年一戰成名的阿爾法狗又搞了一個大新聞。在各大圍棋對戰平臺上，升級版的阿爾法狗匿名挑落中日韓的數十位圍棋頂級高手，60場交戰無一敗績。待揭露身份的那一時刻，又讓圍棋界乃至整個科技圈嘩然。

阿爾法狗，正確名字其實應為AlphaGO，是英國人工智能研究實驗室DeepMind開發的圍棋人工智能程序，該實驗室數年前已被谷歌(微博)收購。

DeepMind如今已經成為了全球AI領域的一個金字招牌，而這一品牌效應將幫助谷歌吸引到最頂尖的AI人才，甚至在這一競爭中先聲奪人。

DeepMind目前總部設在谷歌位于倫敦國王十字街火車站(King's Cross)附近的一座并不起眼的新辦公園區中。從外面來看，我們一點都看不出這里竟然安置著讓谷歌和Facebook都爭相購買的全球最具技術影響力企業。

當然，最后的結果我們都知道。谷歌在2014年1月以4億英鎊(約合6.6億美元)成功收購了DeepMind。但是，谷歌為什么要收購這家英國AI企業呢?要知道，谷歌此前就已經在機器學習和AI領域處于行業領先地位，而收購Deepmind又會為谷歌帶來怎樣的價值?

在2015年10月前，谷歌的巨額廣告收入足以讓諸如DeepMind等尚沒有產生營收的“野心項目”毫無后顧之憂地自由發展。隨后，谷歌對公司架構進行了全盤調整，創辦了Alphabet“傘形公司”(UmbrellaCompany)，并把旗下搜索、YouTube、其它網絡子公司與研發投資部門分離開來。在這一結構下最主要的變化在于旗下各個事業部門的資產負債表開始分開計算，再也無法依賴谷歌這棵搖錢樹而高枕無憂了。

不過，谷歌收購DeepMind不僅僅是經濟層面就能夠解釋清楚的問題，DeepMind的真正價值遠比我們想象中更加深邃。

品牌溢價

DeepMind為谷歌帶來的最直接收益是，該公司讓谷歌和Alphabet在同全球其他科技企業的AI爭奪戰中擁有了戰略優勢。同時，這一品牌效應幫助谷歌吸引到了最頂尖的AI人才，并讓包括Facebook、微軟和亞馬遜等競爭對手失去了人才優勢。截至目前，DeepMind倫敦辦公室已招攬到了400名電腦科學家和神經系統科學家，且這一團隊規模預計將擴大到1000人左右。

自收購以來，DeepMind已經兩次登上《自然》(Nature)科學周刊的封面，而該周刊是一份擁有相當知名度的學術期刊。如今，DeepMind公司大堂的墻上就貼著這兩次封面圖片的復制品。2016年3月，“阿爾法狗”打敗了世界圍棋冠軍李世石而成為大量媒體的頭條新聞。

除了人才吸納和公眾關注兩個方面外，DeepMind的戰略意義恐怕還不止于此。DeepMind CEO兼聯合創始人德米斯-哈撒比斯(Demis Hassabis)將DeepMind描述為一種新型的研究機構，并結合了學術領域的長遠眼光以及科技初創企業的能量和專注度。

2010年，哈撒比斯和穆斯塔法-蘇萊曼(Mustafa Suleyman)、施恩-萊格(ShaneLegg)一同創建該公司。其中，萊格和哈撒比斯都是倫敦大學學院的神經科學研究人員，而蘇萊曼則是哈撒比斯的發小。

谷歌“樹大好乘涼”

哈撒比斯認為，DeepMind的長遠目標是要“攻克智能領域的難題”(solve intelligence)。這就要求公司不斷研發多功能的、甚至擁有像人類那樣廣泛、高效思考的通用型人工智能產品。

在這一方面，DeepMind被谷歌收購能夠獲得一些顯而易見的優勢。第一，DeepMind能夠調用谷歌強大的計算資源。第二，谷歌的財力足以支持DeepMind高昂的研發支出。顯而易見的是，如果財力平平的企業收購了DeepMind，前者很可能要求其盡快實現盈利，但加入谷歌旗下的哈撒比斯能夠更專注于研究。而且，由于DeepMind辦公地點和谷歌位于山景城的總部之間保持著“安全距離”，這也足以讓他能夠對DeepMind擁有更多的實際控制權。

如果DeepMind能夠成功創造出通用型AI產品，這將對Alphabet產生重大積極意義。就目前而言，DeepMind的研究日程說明其還不是一家以商業模式運作的公司，因為它的研發周期相當長。哈撒比斯表示，自己對DeepMind規劃的路線圖跨度長達20年，并希望DeepMind能夠在人腦運作方式的啟示下發明出新型AI算法。

當然，即便DeepMind沒有研發出相當于或超越人類水平的人工智能產品，該公司已經研發出的學習軟件也有助于Alphabet其它業務的推進。舉例來說，谷歌就在今年7月宣布DeepMind研發的學習軟件已經找到了節約用于冷卻谷歌數據中心電力的方法，節約幅度達到40%左右。該學習軟件把數據中心的操作日志進行壓縮，并以模擬形式實現了流程的優化。

應用領域廣泛

消息稱，DeepMind已經開始利用現有自己的AI研發成果為公司解決實際問題。蘇萊曼透露，DeepMind的部分研發項目已經可以用于能源基礎設施的管理、醫療系統和潔凈水源的改進等方面，而DeepMind也開始從中獲得收益。

今年11月，DeepMind與醫療機構Royal Free London簽訂了一紙為期五年的合同，其主要工作是負責處理170萬名患者的醫療記錄。今年早些時候，DeepMind還獲得了訪問其它倫敦醫院兩個數據庫的權限。DeepMind利用AI軟件分析了約100萬份視網膜掃描報告成功找到了退行性眼疾的早期征兆，或通過頭頸部癌癥圖像讓AI軟件學會區分健康和癌組織之間的不同。

技術精湛的程序員和性能強大的計算能力對AI業務的開展固然重要，但獲取到真實環境數據同樣必不可少。比如，當我們希望利用AI和機器學習技術改進醫院、電網和工廠等不同系統的時候就需要使用到大量的實際操作數據。

幸運的是，Alphabet擁有海量數據供旗下AI產品進行挖掘。只不過在部分具體探索領域，DeepMind恐怕還需要自己想辦法進行深入挖掘。就拿它最近參與的一個研究讀唇語的項目來說，該項目成功的關鍵就在于研究團隊掌握了一個龐大的數據庫。

消息稱，這一項目的研究團隊主要來自牛津大學，由計算機視覺研究專家安德魯-西塞曼(Andrew Zisserman)主導。BBC向研究團隊提供了數十萬小時的新聞影像資料，而如果沒有這些數據的話，這一研究團隊根本就無法讓AI系統展開讀唇語的訓練。

然而，哈撒比斯似乎不愿過多強調數據獲取對DeepMind未來的重要性。他僅僅是表示，“讓人類工程師打造出待解決問題的模擬模型，再在這些模型中部署AI學習工具就足夠了”。

DeepMind會讓谷歌值回票價

不過，這并不是目前大多數機器學習系統的運作方式。就拿如今名滿全球的“阿爾法狗”來說，它首先得從16萬場人類對弈的圍棋比賽中學習數百萬種下棋策略，然后才能展開自我對弈不斷提高。因此，如果DeepMind需要收集大量個人信息，那該公司還需要考慮清楚該如何應對消費者對企業訪問個人數據的擔憂。

如果DeepMind能夠解決這些問題，那么這一子公司將成為Alphabet的最重要資產之一，即一個算法工廠以及AI人才集聚地。而且，DeepMind所處理的數據擁有權仍然屬于原本的擁有者，但通過數據學習研發出的軟件則隸屬于Alphabet，而這一方式將可以基本上解決外界非常關心的隱私問題。

雖然，DeepMind未來可能無法單單通過利用AI程序解決復雜問題的方式創造大量營收，但DeepMind AI軟件通過分析數據所獲取的有用信息已經足夠讓谷歌為當初的競標所投入的巨資值回票價。