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来源：小宇宙
哈喽大家好，欢迎回到《AI有点意思》！我是你们的老朋友小艾。
上两期我们围观了辛顿和杨立昆的“路线大战”——一个押注大语言模型，一个押注世界模型，吵得不可开交。但在这场争论之外，还有一个人，走了一条完全不同的路。
他不跟任何人吵。他直接动手——做出来了。
这个人叫戴密斯·哈萨比斯。他创立的公司叫DeepMind。今天这一期，我们就来讲讲这家公司和这个人的故事——从围棋到诺贝尔奖，一家公司如何改变了世界。
哈萨比斯1976年出生在伦敦，妈妈是新加坡华人。他4岁的时候，看见父亲和叔叔下国际象棋，就凑上去问该怎么玩。结果你猜怎么着？他不仅迅速上手，还很快击败了他们两个。8岁的时候，他用下棋赢来的奖金买了人生第一台电脑，开始自学编程。13岁的时候，他已经达到了国际象棋大师的水平，等级分2300分，在同龄人中排名世界第二。
你以为这就完了？17岁，他参与设计了一款叫《极道枭雄》的战略游戏。后来，他又担任了极具影响力的电子游戏《主题公园》的首席程序员。20岁，他以计算机科学专业最高荣誉从剑桥大学毕业。之后他创立了自己的游戏公司，连续五年夺得Pentamind国际象棋锦标赛冠军，还是世界扑克系列赛六个不同赛季的冠军。
听到这儿你可能在想：这人是开挂了吧？国际象棋大师、游戏设计师、程序员、扑克冠军——这些身份随便拿出一个，都够普通人吹一辈子了。但对哈萨比斯来说，这还只是“前菜”。
2005年，他做了一个让所有人都看不懂的决定——他回到学校，去伦敦大学学院攻读神经科学博士学位。他想搞清楚一件事：真正的大脑，到底是怎么工作的？
2010年，34岁的哈萨比斯和两位合伙人一起创立了DeepMind。他的目标，不是做一个“能聊天的AI”，也不是做一个“能下棋的程序”——他的目标只有一个：破解智能的本质，创造通用人工智能。
四年后，谷歌以大约4亿美元的价格收购了DeepMind。当时很多人觉得，谷歌花这么多钱买一个英国小公司，是不是疯了？
两年后，全世界都知道了答案。
2016年3月，韩国首尔四季酒店。一场五番棋对决，吸引了全球超过2亿人观看。对战的双方，一边是代表人类的围棋世界冠军李世石九段，另一边是DeepMind开发的AI程序——AlphaGo。
在比赛开始之前，几乎所有人都认为AI必败。围棋的复杂度远超国际象棋——围棋棋盘上的可能性比宇宙中的原子还多。靠“暴力计算”根本不可能赢。
前三局，AlphaGo以3比0直接拿下。整个世界都懵了。
但真正让这场对决载入史册的，是第四局。
前三局全败的李世石，在第四局中盘下出了一步石破天惊的棋——白78手“挖”。这步棋太奇怪了，奇怪到任何人类的围棋理论都无法解释。现场的解说员都愣住了：“这是什么？”
更神奇的事情发生了。AlphaGo——那个前三局碾压李世石的AI——对这步棋的反应，就像是“懵了”。从第79手到第89手，它下出了一连串莫名其妙的、完全不像它风格的臭棋。李世石抓住机会，中盘获胜。
这步白78手，后来被围棋界称为“神之一手”。它是人类智慧在面对机器时，一次近乎奇迹的反击。
但最终的比分是4比1——AlphaGo赢了。
赛后，哈萨比斯说了一句话：“那正是我在等待的时刻。”
他在等待什么？他在等待一个证明——证明AI不仅能赢，还能创造出人类从未发现过的策略。AlphaGo在第四局之后的“崩溃”，恰恰证明了它是真的在“思考”而不是在“背诵”。它被一个它从未见过的局面“难住了”——这说明它有自己的“理解”，虽然这种理解还不完美。
AlphaGo改变了围棋，但哈萨比斯的目光，从来没有停留在棋盘上。
他要用同样的技术，去做一件更大、更重要的事。2018年，DeepMind推出了AlphaFold。它的任务比下围棋难一万倍——预测蛋白质的三维结构。
你可能要问：蛋白质结构预测是什么？为什么这么重要？
小艾给你打个比方。蛋白质是生命活动的主要承担者——你身体的每一个功能，从消化食物到抵抗病毒，都靠蛋白质来完成。但蛋白质的功能，取决于它的“形状”——也就是它的三维结构。就像一个钥匙，只有形状对了，才能打开对应的锁。
问题在于：知道蛋白质的“氨基酸序列”——也就是它的一维“原料清单”——很容易。但要从这个一维清单预测出它最终折叠成的三维形状，难如登天。这个难题，科学界已经苦苦挣扎了整整50年。1972年，诺贝尔化学奖得主Christian Anfinsen提出了一个理论假设：蛋白质的氨基酸序列应该能决定它的三维结构。但50年过去了，没人能真正做到。
2020年11月30日，第14届国际蛋白质结构预测竞赛——被称为“蛋白质结构预测的奥林匹克竞赛”——结果公布。AlphaFold 2在所有预测目标中的中位得分达到了92.4分。这个分数的意思是：它的预测精度，已经可以和冷冻电子显微镜、X射线晶体学等真实的实验室实验相媲美。
CASP的组织者、年近七旬的科学家Andriy Kryshtafovych在大会上感慨说：“我活久见了。 ”《自然》杂志的评论标题只有四个字：“这将改变一切。”
AlphaFold 2在短短几天内，完成了人类科学家几十年都完不成的任务。2021年，DeepMind开放了AlphaFold蛋白质结构数据库。中科院院士、西湖大学校长施一公感慨道：人类花了半个世纪积累了22万个蛋白结构，AI仅用了三年，就生成了六七亿个。施一公还说：“依我之见，这是人工智能对科学领域最大的一次贡献，也是人类在21世纪取得的最重要的科学突破之一。”
2024年10月9日，诺贝尔奖委员会宣布：将2024年诺贝尔化学奖授予戴密斯·哈萨比斯和他的同事约翰·江珀。哈萨比斯，这个4岁下棋、8岁编程、13岁成为国际象棋大师、17岁做游戏、34岁创立DeepMind的天才，成了世界上第一位既是亿万富翁、又获得诺贝尔奖的人工智能领袖。
但哈萨比斯并没有停下。在2026年达沃斯论坛上，他说自己每周工作100小时、一年50个星期几乎都在工作。他透露自己过去一年的研究重心已经转移到了机器人技术，并且给出了一个非常精确的时间预测：“距离物理AI实现突破性进展，我们还有18个月到两年的时间。 ”
从国际象棋到电子游戏，从神经科学到AlphaGo，从AlphaFold到诺贝尔奖——哈萨比斯走了一条没人走过的路。DeepMind的终极目标，从来不是赢一盘棋，也不是预测一个蛋白质。它的目标，从2010年创立的第一天起就没有变过——破解智能的本质，创造通用人工智能。
好了，今天这一期我们聊了哈萨比斯和DeepMind的传奇故事，聊了AlphaGo如何用“神之一手”震惊世界，也聊了AlphaFold如何破解了困扰生物学界50年的蛋白质折叠难题。
下一期，小艾要带大家回到一个“宫斗”现场——OpenAI。那个曾经高喊着“造福全人类”的非营利组织，是怎么一步步变成今天这个商业巨兽的？理想和现实之间，到底发生了什么？记得订阅《AI有点意思》，我们下期见！
上两期我们围观了辛顿和杨立昆的“路线大战”——一个押注大语言模型，一个押注世界模型，吵得不可开交。但在这场争论之外，还有一个人，走了一条完全不同的路。
他不跟任何人吵。他直接动手——做出来了。
这个人叫戴密斯·哈萨比斯。他创立的公司叫DeepMind。今天这一期，我们就来讲讲这家公司和这个人的故事——从围棋到诺贝尔奖，一家公司如何改变了世界。
哈萨比斯1976年出生在伦敦，妈妈是新加坡华人。他4岁的时候，看见父亲和叔叔下国际象棋，就凑上去问该怎么玩。结果你猜怎么着？他不仅迅速上手，还很快击败了他们两个。8岁的时候，他用下棋赢来的奖金买了人生第一台电脑，开始自学编程。13岁的时候，他已经达到了国际象棋大师的水平，等级分2300分，在同龄人中排名世界第二。
你以为这就完了？17岁，他参与设计了一款叫《极道枭雄》的战略游戏。后来，他又担任了极具影响力的电子游戏《主题公园》的首席程序员。20岁，他以计算机科学专业最高荣誉从剑桥大学毕业。之后他创立了自己的游戏公司，连续五年夺得Pentamind国际象棋锦标赛冠军，还是世界扑克系列赛六个不同赛季的冠军。
听到这儿你可能在想：这人是开挂了吧？国际象棋大师、游戏设计师、程序员、扑克冠军——这些身份随便拿出一个，都够普通人吹一辈子了。但对哈萨比斯来说，这还只是“前菜”。
2005年，他做了一个让所有人都看不懂的决定——他回到学校，去伦敦大学学院攻读神经科学博士学位。他想搞清楚一件事：真正的大脑，到底是怎么工作的？
2010年，34岁的哈萨比斯和两位合伙人一起创立了DeepMind。他的目标，不是做一个“能聊天的AI”，也不是做一个“能下棋的程序”——他的目标只有一个：破解智能的本质，创造通用人工智能。
四年后，谷歌以大约4亿美元的价格收购了DeepMind。当时很多人觉得，谷歌花这么多钱买一个英国小公司，是不是疯了？
两年后，全世界都知道了答案。
2016年3月，韩国首尔四季酒店。一场五番棋对决，吸引了全球超过2亿人观看。对战的双方，一边是代表人类的围棋世界冠军李世石九段，另一边是DeepMind开发的AI程序——AlphaGo。
在比赛开始之前，几乎所有人都认为AI必败。围棋的复杂度远超国际象棋——围棋棋盘上的可能性比宇宙中的原子还多。靠“暴力计算”根本不可能赢。
前三局，AlphaGo以3比0直接拿下。整个世界都懵了。
但真正让这场对决载入史册的，是第四局。
前三局全败的李世石，在第四局中盘下出了一步石破天惊的棋——白78手“挖”。这步棋太奇怪了，奇怪到任何人类的围棋理论都无法解释。现场的解说员都愣住了：“这是什么？”
更神奇的事情发生了。AlphaGo——那个前三局碾压李世石的AI——对这步棋的反应，就像是“懵了”。从第79手到第89手，它下出了一连串莫名其妙的、完全不像它风格的臭棋。李世石抓住机会，中盘获胜。
这步白78手，后来被围棋界称为“神之一手”。它是人类智慧在面对机器时，一次近乎奇迹的反击。
但最终的比分是4比1——AlphaGo赢了。
赛后，哈萨比斯说了一句话：“那正是我在等待的时刻。”
他在等待什么？他在等待一个证明——证明AI不仅能赢，还能创造出人类从未发现过的策略。AlphaGo在第四局之后的“崩溃”，恰恰证明了它是真的在“思考”而不是在“背诵”。它被一个它从未见过的局面“难住了”——这说明它有自己的“理解”，虽然这种理解还不完美。
AlphaGo改变了围棋，但哈萨比斯的目光，从来没有停留在棋盘上。
他要用同样的技术，去做一件更大、更重要的事。2018年，DeepMind推出了AlphaFold。它的任务比下围棋难一万倍——预测蛋白质的三维结构。
你可能要问：蛋白质结构预测是什么？为什么这么重要？
小艾给你打个比方。蛋白质是生命活动的主要承担者——你身体的每一个功能，从消化食物到抵抗病毒，都靠蛋白质来完成。但蛋白质的功能，取决于它的“形状”——也就是它的三维结构。就像一个钥匙，只有形状对了，才能打开对应的锁。
问题在于：知道蛋白质的“氨基酸序列”——也就是它的一维“原料清单”——很容易。但要从这个一维清单预测出它最终折叠成的三维形状，难如登天。这个难题，科学界已经苦苦挣扎了整整50年。1972年，诺贝尔化学奖得主Christian Anfinsen提出了一个理论假设：蛋白质的氨基酸序列应该能决定它的三维结构。但50年过去了，没人能真正做到。
2020年11月30日，第14届国际蛋白质结构预测竞赛——被称为“蛋白质结构预测的奥林匹克竞赛”——结果公布。AlphaFold 2在所有预测目标中的中位得分达到了92.4分。这个分数的意思是：它的预测精度，已经可以和冷冻电子显微镜、X射线晶体学等真实的实验室实验相媲美。
CASP的组织者、年近七旬的科学家Andriy Kryshtafovych在大会上感慨说：“我活久见了。 ”《自然》杂志的评论标题只有四个字：“这将改变一切。”
AlphaFold 2在短短几天内，完成了人类科学家几十年都完不成的任务。2021年，DeepMind开放了AlphaFold蛋白质结构数据库。中科院院士、西湖大学校长施一公感慨道：人类花了半个世纪积累了22万个蛋白结构，AI仅用了三年，就生成了六七亿个。施一公还说：“依我之见，这是人工智能对科学领域最大的一次贡献，也是人类在21世纪取得的最重要的科学突破之一。”
2024年10月9日，诺贝尔奖委员会宣布：将2024年诺贝尔化学奖授予戴密斯·哈萨比斯和他的同事约翰·江珀。哈萨比斯，这个4岁下棋、8岁编程、13岁成为国际象棋大师、17岁做游戏、34岁创立DeepMind的天才，成了世界上第一位既是亿万富翁、又获得诺贝尔奖的人工智能领袖。
但哈萨比斯并没有停下。在2026年达沃斯论坛上，他说自己每周工作100小时、一年50个星期几乎都在工作。他透露自己过去一年的研究重心已经转移到了机器人技术，并且给出了一个非常精确的时间预测：“距离物理AI实现突破性进展，我们还有18个月到两年的时间。 ”
从国际象棋到电子游戏，从神经科学到AlphaGo，从AlphaFold到诺贝尔奖——哈萨比斯走了一条没人走过的路。DeepMind的终极目标，从来不是赢一盘棋，也不是预测一个蛋白质。它的目标，从2010年创立的第一天起就没有变过——破解智能的本质，创造通用人工智能。
好了，今天这一期我们聊了哈萨比斯和DeepMind的传奇故事，聊了AlphaGo如何用“神之一手”震惊世界，也聊了AlphaFold如何破解了困扰生物学界50年的蛋白质折叠难题。
下一期，小艾要带大家回到一个“宫斗”现场——OpenAI。那个曾经高喊着“造福全人类”的非营利组织，是怎么一步步变成今天这个商业巨兽的？理想和现实之间，到底发生了什么？记得订阅《AI有点意思》，我们下期见！
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