DeepMind的總體使命是“搞定智能”(solve intelligence)。進而開發(fā)“通用人工智能“(general artificial intelligence)，可以像人類一樣廣泛而有效地思考。DeepMind被谷歌收購對該團隊本身來說有很多優(yōu)勢：一是可以獲得谷歌的計算能力;一是看中谷歌的盈利能力，一家實力較弱的買家可能要求DeepMind賺錢，被谷歌收購，就可以專心做研究，而不是疲于應付運營公司的各種瑣事。而且，讓DeepMind留在倫敦，與位于硅谷總部的谷歌保持安全的距離，可以讓團隊的創(chuàng)始人在運營中保留更多的控制權。

　　DeepMind受人類大腦工作方式的啟發(fā)以發(fā)明新的AI算法。如果能成功創(chuàng)造出一個通用AI，公司可以雇一個虛擬員工，然后一個個復制他們，用來解決多個問題。

　　但是，DeepMind的研究計劃現(xiàn)在還不是一種商業(yè)模式，它是一個跨度為20年的行動計劃，這便解釋了該公司為何聘用大量的神經科學家。其目的便是從人類大腦汲取靈感，使DeepMind有別于其他機器學習研究機構，特別是“深度學習”，它也是機器學習的一個強大分支，是谷歌大腦正在使用的方式。如果他們的通用AI成功了，就會成為谷歌的一個“算法工廠”(algorithm factory)，其作用將遠遠不止于作為谷歌這一科技巨頭的長期人工智能研究室和人才儲備庫了。

　　人類最終會成為算法受益者

　　計算機已經是人的日常用品，算法，即0和1的相互轉換，是其靈魂。算法分為二種，一種叫常規(guī)算法，一種叫學習算法。前者需要程序員為其編程，告訴計算機一步一步需要做的事情;而后者則是由計算機本身通過觀察分析數(shù)據(jù)來決定該怎么做。

　　這是兩個不同的概念，同樣的學習算法能學習做無數(shù)的事情——從下棋到醫(yī)學診斷——只需給它們適合的數(shù)據(jù)就可以了。“大師算法”就是從數(shù)據(jù)中學習任何東西的算法。如果給它關于星球運動、斜面和鐘擺的數(shù)據(jù)，它就能“發(fā)現(xiàn)”牛頓定律。如果給它DNA的晶體圖像數(shù)據(jù)，它就能“發(fā)現(xiàn)”雙螺旋結構。甚至，從大量癌癥病人的病例數(shù)據(jù)中，它或許還可以找到一個治療癌癥的方法。

　　顯然，多明戈斯認為思維外包的后果并沒有那么嚴重。他認為將思維外包給機器，會使人類受益。他還說，蘇格拉底就不喜歡書寫，因為會讓人們忘記事情。但幸運的是，柏拉圖替他記下了他的想法。之于蘇格拉底，柏拉圖就類似于今天的機器，否則誰還能記得歷史上還有個叫蘇格拉底的偉人呢?書寫的確能加強人的記憶，谷歌更是如此。所以，把思維外包給機器，可以讓人們集中在更具有新意的事物上，而不是相反，把我們變得更加愚蠢。