《哈萨比斯:谷歌AI之脑》解决 AGI然后用它解决一切的神童+ 破解所有蛋白质结构(有最新访谈附录彩蛋)
德米斯·哈萨比斯，这位被霍金誉为”地球上最聪明的人类之一“的科技奇才，人生轨迹如同科幻小说般令人惊叹。从4岁成为国际象棋神童，到17岁成为游戏行业天才，再到48岁获得诺贝尔化学奖，他不断跨越看似不可能的领域边界，用自己独特的人生哲学重新定义了”智能”的边界。
《哈萨比斯：谷歌AI之脑》以独特的视角，讲述了这位”非典型天才”如何从一个热爱下棋的孩子，成长为改变世界的技术先驱。作者塞巴斯蒂安·马拉比耗时三年，深入DeepMind核心腹地，通过30+小时的独家专访和100+核心人物的爆料，为我们呈现了一位既充满理想主义、又极具执行力的AI领军人物。
这本书不仅是一部科技传记，更是一部关于人类如何理解智能、追求突破的哲学思考。哈萨比斯的人生哲学简单而深刻：”解决智能问题，然后用它解决一切。“
一、天才的”觉醒时刻”：从棋盘到科学的转折
1992年，列支敦士登的古堡棋室里，11岁的哈萨比斯正盯着棋盘上的残局——这场对丹麦大师的拉锯战已经持续了10个小时。作为两年后就要成为国际棋联大师的神童，他并非没有求和的机会，但当目光扫过满场为方寸胜负殚精竭虑的成年棋手时，突然的生理性反胃攫住了他：
“这么多聪明绝顶的人，把智力浪费在一块木头棋盘的输赢上，难道不该用在更崇高的事业上？比如科学或医学？”
多年后，当哈萨比斯站在诺贝尔化学奖的领奖台上，回忆起童年这次”顿悟”时，仍会将其定义为自己与”智能”命题的第一次相遇。马拉比在书中如此评价：这不是少年的一时冲动，而是一种”冷酷的觉醒”——他意识到人类智能的潜力被过度窄化，而自己的使命，是找到能释放这种潜力的工具。
哈萨比斯的童年，是两种极端文化碰撞的缩影：父亲是希腊塞浦路斯移民，以开红色大众面包车卖玩具为生，骨子里是浪漫的艺术爱好者；母亲是新加坡华裔孤儿，幼年曾流落街头，靠做护士、保洁拉扯家庭，性格坚韧到近乎偏执。父母的教育理念却意外一致：不为分数设限，只要求他”把喜欢的事做到极致”。
4岁那年，哈萨比斯爬上家里的椅子看父亲下棋，仅几周就无师自通击败了所有成年对手；6岁破格参加英国14岁以下锦标赛，连赢两场；9岁成为全国11岁以下队队长，13岁拿到国际棋联大师头衔——这是全球同龄棋手能拿到的最高荣誉，而他的排名是世界第二。
但真正塑造他思维的，不是胜利，而是国际象棋的”元认知”训练：每走一步都要预判15步后的局势，在有限规则里寻找无限可能。多年后他在剑桥大学回忆：”国际象棋是我接触智能的第一堂课——它让我明白，真正的能力不是计算速度，而是在复杂系统中发现规律的直觉。”
二、从《主题公园》到神经科学：跨界奇才的养成
17岁时，哈萨比斯受欧洲顶尖游戏公司牛蛙公司创始人邀请，参与开发了经典模拟经营游戏《主题公园》（Theme Park）。这款游戏不仅让他获得了宝贵的实战经验，更培养了他对复杂系统建模的能力。
“游戏AI需要处理的是一个开放世界，而非封闭系统。”哈萨比斯曾这样解释游戏设计与AI研究的关联，“在《主题公园》中，我学会了如何让AI在不确定性中做出决策，这正是未来通用人工智能的核心能力。”
1998年，他与剑桥同学戴维·西尔弗创办了”万灵药工作室”，想做一款能让NPC像人类一样自主决策的游戏。但项目最终因算力不足宣告失败：在一次行业博览会上，西尔弗通宵调试的演示版刚运行3分钟就崩溃了。
这次失败成了他的转折点：如果不理解人类大脑的决策机制，根本无法造出真正的智能系统。2005年，他关掉工作室，以近30岁的”高龄”考入伦敦大学学院读神经科学博士——导师是研究海马体的权威埃莉诺·马奎尔。他的目标很明确：”要造AI，先懂人脑。”
在UCL的五年，哈萨比斯的研究聚焦于海马体——这个藏在大脑颞叶深处、只有拇指大小的结构。他的博士论文《想象与情景记忆的神经机制》直接推翻了”海马体只负责记忆存储”的结论：通过对健忘症患者的实验，他发现海马体受损的人，不仅无法回忆过去，甚至连”想象未来”都做不到。
这一发现后来被《科学》杂志评为”年度十大突破”。哈萨比斯自己则将其视为通往AGI的第一块拼图：“海马体的情景模拟能力，就是人类迁移学习的生物学基础——我们能把过去的经验，用在完全陌生的场景里。”
三、DeepMind的诞生与AlphaGo传奇
2010年的AI圈，还笼罩在”寒冬”的阴影里。但哈萨比斯却觉得”时机已到”：深度学习的理论基础已经成熟，神经科学的研究也为”类脑智能”提供了方向。他拉上两个志同道合的伙伴——AGI理论科学家沙恩·莱格和能把科研转化为现实的穆斯塔法·苏莱曼，在伦敦北部的一个车库里，成立了DeepMind。
公司成立当天，哈萨比斯在白板上写下了后来被整个AI圈奉为圭臬的使命：“破解智能，并用它让世界变得更美好。”
2013年，DeepMind在《自然》杂志发表的DQN论文震惊了整个AI界——他们的算法在没有任何游戏规则输入的情况下，仅通过屏幕像素和分数反馈，就自学成才，把49款雅达利经典游戏玩到了超人类水平。这成了谷歌收购DeepMind的直接导火索——2014年，谷歌以6.5亿美元的价格，将这家成立仅4年的初创公司收入囊中。
2016年3月9日，首尔四季酒店的对局室里，当AlphaGo落下第37手黑子时，连解说席上的九段棋手都以为这是”算法失误”——这手棋落在棋盘右侧的空旷区域，完全违背人类的围棋直觉。但10分钟后，所有职业棋手都沉默了：这步棋以”声东击西”的方式，切断了李世石的中腹联络，是兼顾全局的”神之一手”。
最终AlphaGo以4:1的总比分获胜——这不仅是AI第一次在围棋这种”人类智慧最后堡垒”的领域击败顶尖职业棋手，更是人类对”智能”的认知边界被彻底打破的时刻。
围棋作为东亚文明中”智慧”的象征物，其复杂度远超国际象棋。AI在这块地盘上击败人类顶尖棋手，动摇的不仅是棋手的职业生涯，更是整个社会对”人类智力优越性”的基本信念。
四、AlphaFold：从围棋到蛋白质的科学跃迁
AlphaGo成功后，哈萨比斯迅速将目光投向了更广阔的科学领域——蛋白质结构预测。这一问题被生物学家称为”费马大定理”，困扰了科学界长达50年。
“AlphaGo证明了AI可以在规则明确的封闭系统中超越人类。”哈萨比斯说，“但真正的挑战是：AI能否在真实世界的复杂系统中也做到这一点？”
2020年，DeepMind发布了AlphaFold 2，这一系统能够在几分钟内预测出几乎所有已知蛋白质的三维结构，预测精度从40%跃升至92.4%，与实验结果的平均误差仅为0.16纳米——这是一个原子级别的精度，意味着AI已经能完全替代传统实验方法。
2021年，DeepMind做出一个改变整个生物学界的决定：开源AlphaFold2的代码，并免费公开了超过2亿个蛋白质结构数据库。哈萨比斯在开源声明里说：”科学的进步，在于知识的共享。如果AlphaFold只属于DeepMind，那它永远无法真正改变世界。”
事实证明了他的远见：截至2025年，全球已有330万科学家使用AlphaFold，从非洲的热带病研究机构，到中国的中科院实验室，都在靠它加速药物研发——比如针对疟疾、镰刀型贫血的新药，研发周期从原来的10年缩短到了18个月。
2024年10月，哈萨比斯与同事约翰·江珀凭借AlphaFold的开创性贡献，荣获诺贝尔化学奖。这是人工智能成就首次获得科学界最高荣誉的认可，标志着AI已从辅助工具晋升为科学发现的核心引擎。
哈萨比斯将AlphaFold比作”科学望远镜”，认为它拓展了人类认知的边界，让科学家能够”看见”微观世界的蛋白质结构，如同望远镜让人类看到了宇宙的奥秘。
五、Gemini与AGI之路：技术与规模的双重奏
2022年底，OpenAI发布的ChatGPT，成了史上传播速度最快的应用。这让DeepMind陷入了前所未有的被动：谷歌内部开始质疑哈萨比斯的”科学优先”路线。
哈萨比斯第一次公开表达了对OpenAI路线的不同意见：”OpenAI的大语言模型，本质上是随机鹦鹉——它能模仿人类的语言，但无法理解物理世界的因果关系。”
他的坚持，来自对AGI的定义：“真正的AGI，不是更聪明的聊天机器人，而是能像人类一样，通过多维数据理解世界的智能体——它要能看、能听、能理解重力，能预判因果。”
2025年底，当哈萨比斯发布Gemini 3.0时，整个科技圈都沸腾了——这不是一个简单的大模型升级，而是AGI的里程碑式跨越。与传统大语言模型不同，Gemini是原生多模态的：它能同时处理文本、图像、音频、视频甚至代码，更关键的是，它内置了哈萨比斯提出的世界模型——这不是一个静态的数据库，而是一个能动态模拟物理世界运行规律的系统。
哈萨比斯在发布会上，用了一个形象的比喻：“如果说ChatGPT是只会读书的学霸，那Gemini就是能动手做实验的科学家——它的价值，不在于回答问题本身，而在于能帮人类解决那些连专家都无法解决的复杂问题。”
哈萨比斯认为，实现通用人工智能需要技术创新与规模扩展并重，各占50%。这一观点与行业内许多只关注参数规模或只关注算法优化的团队形成了鲜明对比。
2025年7月，哈萨比斯在与Lex Fridman的播客对话中，首次给出了AGI的明确时间表：“2030年，人类有50%的概率实现AGI。”但他同时强调，这不是技术的终点，而是人类与AI协同进化的起点。
六、权力的游戏：理想主义者的孤独突围
2014年，当谷歌以6.5亿美元收购DeepMind时，哈萨比斯提出了三个非常规的条件：一是DeepMind必须留在伦敦，不能迁往硅谷；二是禁止将技术用于军事目的；三是成立由外部科学家、哲学家组成的独立伦理委员会，制衡谷歌对技术的控制权。
“谷歌高层总是问：你们的产品是什么？”哈萨比斯回忆道，“我的回答永远是：有史以来最重要的事情。”
这种对商业短期回报的漠视，以及对长期科学目标的执着，让哈萨比斯在谷歌内部成为一个异类。2023年，谷歌CEO桑达尔·皮查伊找到DeepMind的联合创始人苏莱曼，提出了一个拆分方案——这本质上是想削弱DeepMind的独立性，把AGI的研发纳入谷歌的商业体系。
哈萨比斯得知后，第一次在公开场合表达了愤怒：”我把DeepMind卖给谷歌，不是为了让它变成一个赚钱工具，而是为了让它实现AGI的愿景。如果谷歌不能尊重这个目标，我会带着团队离开。”
最终，皮查伊做出了让步：2023年，谷歌正式合并DeepMind和谷歌大脑，成立”谷歌DeepMind”，由哈萨比斯统一掌舵，同时给予他90%的AI核心资源控制权。
哈萨比斯与OpenAI CEO山姆·奥尔特曼的分歧，从来不是技术层面的，而是价值观层面的。“我追求知识，而他追求权力——权力，就是对他人的控制。”
七、AI安全：奥本海默式的困境
哈萨比斯多次提到罗伯特·奥本海默——这位原子弹之父，在看到核武器的毁灭性后果后，陷入了终身的道德忏悔。而哈萨比斯，也面临着同样的奥本海默式困境：他越接近AGI的目标，就越担心技术失控的风险。
2024年，他在剑桥大学的一次演讲中，被学生问到如果AGI失控，你会怎么办。他沉默了很久，才说：“这正是我必须亲自做这件事的原因——如果有人要造这台机器，我宁愿是我。”
哈萨比斯的安全理念，经历了一个从理想主义到现实主义的转变。2014年，他提出要建立类似国际原子能机构的全球AI监管机构，但现实给了他沉重的打击：商业竞争碾碎了安全红线；地缘政治让全球协作变得不可能。
2025年，他在接受《大西洋月刊》采访时，公开承认：”治理已经失败了。安全不在于治理架构。我的新策略，是确保自己在决策桌上有一席之地——只有掌握了AGI的研发主导权，才能在技术失控时，第一时间做出干预。”
他将DeepMind比作阿波罗计划或曼哈顿计划，这不仅是关于资源投入的比喻，更是关于技术伦理的警示。他深知，自己正在创造的可能是一台超越人类理解力的存在，而如何确保这台无限机器不会反过来威胁人类，是他一生都在思考的问题。
八、智能的本质：哈萨比斯的哲学
哈萨比斯对智能的定义，贯穿了他的整个职业生涯：“智能的本质，是预测。”
这不是一个抽象的哲学命题，而是他从国际象棋、神经科学到AI研究的全部总结。在国际象棋中，智能是预判对手的下一步；在神经科学中，智能是海马体对未来的情景模拟；在AI中，智能是模型对数据分布的准确预测。
与OpenAI的大力出奇迹（参数规模即正义）不同，哈萨比斯坚持算法效率优先——他认为，真正的智能，不是堆砌数据，而是从有限经验中学习规律。这正是DeepMind与OpenAI的核心分歧：OpenAI的路线是先语言基座，再补世界模型，而DeepMind的路线是先世界模型，再语言。
他在《自然》杂志的一篇评论中写道：”人类的智能，不是来自读过多少书，而是来自经历过多少事。一个孩子能从几次摔倒中学会走路，这就是AGI的终极方向——从有限的交互中，获得通用的智能。”
“解决智能问题，然后用它解决一切。”这是哈萨比斯最广为人知的名言，也是他一生的信仰。
在他看来，AGI不是技术的终点，而是解决人类所有问题的起点：它能帮人类解决核聚变、室温超导这样的能源问题，能加速药物研发、治疗绝症，甚至能帮人类理解宇宙的起源。
九、哈萨比斯的启示：给普通读者的思考
跨界思维的价值：哈萨比斯从国际象棋到游戏设计，再到神经科学和AI的跨界经历，证明了不同领域知识的融合能够产生惊人的创新。在AI时代，通才优势可能被严重低估，而跨学科的深度思考往往是突破性创新的源泉。
长期主义的力量：哈萨比斯从未被短期利益所诱惑，而是专注于长期目标。他在DeepMind早期资金几近枯竭、技术演示轰然崩塌的至暗时刻，依然能够保持冷静，将注意力从现在的失败转向未来的必然。
技术伦理的必要性：哈萨比斯的成功不仅在于技术洞察力，更在于他对AI伦理的深刻理解。他提醒我们，在追求算力规模和模型参数的同时，对齐和安全是AGI大厦的基石，而非装饰品。
从解决问题到创造价值：哈萨比斯的人生轨迹展示了一位真正的天才如何将个人才能转化为社会价值。他从未满足于在封闭系统中证明AI的优越性，而是致力于让AI在开放世界中解决人类面临的重大挑战。
结语：一个时代的见证者与塑造者
《哈萨比斯：谷歌AI之脑》为我们呈现了一位真正改变世界的科学家形象。哈萨比斯不仅是一位技术先驱，更是一位哲学家和理想主义者。
他的故事告诉我们，真正的天才不是那些只在封闭系统中证明自己的人，而是那些能够将智慧用于解决开放世界中复杂问题的人。
正如哈萨比斯所说：”如果你问生活的真正意义是什么，我会认为是追求自我认知。我想这就是我们的人生目标，否则世界为什么会是这个样子？科学为什么会成为可能？计算机为什么会存在？半导体又有什么意义？为什么沙子加上一点铜，就能创造出如此多的奇迹？”
2026年3月，当《哈萨比斯：谷歌AI之脑》中文版首发时，哈萨比斯正在DeepMind的实验室里，盯着Gemini 4.0的测试数据——屏幕上，模型正在模拟室温超导材料的合成过程，每一个步骤都精准得像一个资深物理学家在操作。
马拉比在书的结尾写道：”哈萨比斯的一生，是一场与智能的对话——他从棋盘上发现了智能的边界，又用AI拓展了这个边界。”
或许，正如书名”The Infinity Machine”（无限机器）所暗示的那样：AGI不是一个完成时的目标，而是一个进行时的过程——它代表着人类对未知的无限好奇，对智能的无限探索，以及对未来的无限希望。
附：哈萨比斯2026.4最新访谈：未来五年内出现AGI的概率非常高
哈萨比斯2026.4最新访谈：未来五年内出现AGI的概率非常高.pdf
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