
作者:赵老师
最近,诺贝尔化学奖得主、谷歌DeepMind CEO哈萨比斯的一段深度访谈,在全球科技圈和教育圈同时炸了锅。
这位4岁学国际象棋、13岁成为国际象棋大师、48岁拿诺贝尔奖的天才,说了一句让所有家长后背发凉的话:
AI系统还不能做到的,是提出正确的问题。最好的科学家搭配AI工具,将能做出不可思议的成就。
你听清楚了吗?不是AI什么都能做,而是——会提问的人+AI=无限可能,不会提问的人=被AI替代。
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哈萨比斯从4岁就有自己的痴迷——国际象棋。整个少年时代都在思考“智能的本质是什么”,这就是陆向谦教授说的童子功。AI时代,提问能力比标准答案更重要,好奇心比考试成绩更值钱。
这段访谈,揭开了AI时代教育最核心的秘密。
从随机乱走到超越世界冠军:AI只用了一天
哈萨比斯在访谈中回忆了一个让他至今激动不已的画面。

2016年3月,DeepMind开发的AlphaGo对战围棋世界冠军李世石。围棋的可能走法比整个宇宙中的原子数量还多,所有人都认为AI至少还要十年才可能赢。
结果4:1,AlphaGo碾压。
但最震撼的不是赢,而是怎么赢的。第二局第37手,AlphaGo下了一步让所有职业棋手目瞪口呆的棋——落子在第五线,这在围棋教科书里是"大忌",任何老师都会打你手心的那种错误。
然而100多手之后,所有人才发现:这步棋精确地落在了决定胜负的位置。它仿佛在100步之前就"看到"了未来。
哈萨比斯说,这一刻让他确信:AI不只是会计算,它拥有某种意义上的"创造力"。
更震撼的还在后面。AlphaGo之后,哈萨比斯的团队开发了AlphaZero——一个完全从零开始学习的AI系统,不看任何人类棋谱,不学任何人类经验。
结果是什么?早上还在随机乱走,中午能和业余高手掰手腕,下午茶时间已经超过所有特级大师,晚饭前击败世界冠军。
一天。人类花了上千年积累的围棋和国际象棋智慧,AI从零开始,一天走完。
这意味着什么?意味着你让孩子花十几年死记硬背的知识和套路,在AI面前一文不值。
花22年培养的技能,AI一天就能超越——这不是在帮孩子,是在浪费孩子最宝贵的时光。
不是孩子不够努力,而是把时间用错了方向。
300万科学家的选择:AI已经成为科学基础设施
如果你觉得AlphaGo只是下棋,那就大错特错了。
哈萨比斯在访谈中透露,正是AlphaGo展示的"创造力",让他确信可以把同样的AI技术转向科学难题。于是有了AlphaFold——破解蛋白质折叠之谜的AI系统。

蛋白质是生命的基本构件,它的三维结构决定了它的功能。过去60年,全球科学家用X射线等实验手段,只测定了约17万种蛋白质结构。每测一种,耗时数年,花费数十万美元。
AlphaFold出手后,一举预测了超过2亿种蛋白质结构——几乎覆盖了所有已知生命。
哈萨比斯自豪地说:"超过300万科学家在使用AlphaFold,覆盖190个国家。一位制药公司的科学家告诉我,从现在起,几乎每一种新药的研发过程中都会用到AlphaFold。"
这是什么概念?

以前科学家研究蛋白质,研究了几十年才完成千分之一。AI一夜之间把剩下的千分之九百九十九都研究出来了。这说明什么?
说明AI不是工具,是科学的基础设施。不会用AI的科学家,就像不会用显微镜的生物学家——你根本没法参与这个时代的竞争。
记住:300万科学家已经在用AI做研究了。你的孩子呢?
4岁学棋、8岁编程、48岁拿诺奖:哈萨比斯的"童子功"路线图
讲到这里,你一定想问:哈萨比斯到底是怎么培养出来的?
答案藏在他的成长轨迹里。
哈萨比斯在访谈中说了一段让人动容的话:"我从很小的时候就决定要做AI,因为我在学校里痴迷那些大问题——时间是什么?意识是什么?现实的本质到底是什么?物理是我最喜欢的学科,因为它就是研究这些大问题的。但我后来发现,即使是最伟大的科学家,也有太多东西不知道。我们不知道时间是什么,这简直太疯狂了!我们就在时间里游泳,却说不清它到底是什么。"
"其他人会用电视剧和游戏把自己的注意力分散掉,不去想这些问题。但我不是这样的人。这些深层的奥秘一直在我脑子里转。"
看看他的时间线:
4岁:看到爸爸和叔叔下棋,自学后两周就能赢他们
8岁:用国际象棋奖金买了人生第一台电脑(ZX Spectrum),自学编程,写出第一个AI程序
13岁:国际象棋大师,Elo等级分2300,全球14岁以下排名第二
17岁:设计出百万销量电子游戏《主题公园》
2010年:创办DeepMind,目标是"解决智能问题"
2016年:AlphaGo击败世界围棋冠军
2024年:48岁,获诺贝尔化学奖
哈萨比斯的成长路径完美诠释了陆教授提的“三大童子功”——英语、数字语言、发现孩子的“玉”在哪。他4岁发现对策略游戏的天赋,8岁接触编程,少年时代就锁定了“理解智能本质”这个终身追求。不是有人逼他学,是他自己想知道答案。
"对比一下我们的孩子:4岁在背唐诗,8岁在刷奥数,13岁在准备中考。哈萨比斯在做自己热爱的事,我们的孩子在做别人规定的事。"
这不是天赋的差距,而是教育方向的差距。
"AI做不到的,是提出正确的问题"——哈萨比斯给家长的终极启示
访谈最后,主持人问了一个尖锐的问题:"AI到底有什么是做不到的?"
哈萨比斯的回答意味深长。
他说,这是他一辈子在思考的核心问题。目前来看,大脑很可能是一种"近似图灵机",这意味着从理论上讲,AI最终可能模拟人脑能做的一切。
但——AI目前做不到的,是"提出正确的问题"。
他在诺贝尔奖采访中进一步强调:最好的科学家搭配AI工具,能做出不可思议的成就。因为AI可以分析数据、发现模式,但决定"研究什么问题""走哪个方向",仍然需要人类的直觉、判断和好奇心。
AI能做什么?能算、能记、能写代码、能预测蛋白质结构。AI不能做什么?不能提出好问题,不能判断方向,不能拥有好奇心。
所以,AI时代最值钱的不是技能,是提问能力和判断力。会提问的人驾驭AI,不会提问的人被AI替代。
这才是哈萨比斯这段访谈带给每一位中国家长最重要的信号。
哈萨比斯的成长轨迹,给家长的三个行动建议
看到这里,很多家长肯定在想:那我现在该怎么办?
结合哈萨比斯的成长路径和陆向谦教授30年的实践,我给你三个可以立即执行的建议。
第一:保护孩子的"大问题",别用标准答案封死他的好奇心。
哈萨比斯从小痴迷"时间是什么""意识是什么",这些问题没有标准答案,但正是这些"无用的好奇心"驱动他走了44年,走到了诺贝尔奖的领奖台上。
具体怎么做?当孩子问"为什么天是蓝的""宇宙有边界吗",别说"这个不考"。反问他:"你觉得呢?我们一起查查看。"
每周拿出一个晚上,和孩子一起探索一个"没有标准答案的问题"。用AI工具(ChatGPT、Claude)和孩子一起研究,教他用AI作为探索工具,而不是答题机器。
记住:哈萨比斯说"其他人会用电视剧分散注意力,但我不是这样的人"——你要做的,是保护孩子那个"不一样"的部分。
第二:让孩子从10岁开始用AI做真实项目,而不是刷题。
AlphaZero一天走完人类千年的路,靠的不是背棋谱,而是在实战中自我学习。哈萨比斯8岁就用电脑编程,17岁就设计出百万销量的游戏。
具体怎么做?让孩子从10岁开始接触AI编程工具(Cursor、Claude Code),不是为了成为程序员,而是为了学会"和AI协作"。
鼓励孩子用AI做一个解决身边真实问题的项目——哪怕是用AI设计一个帮奶奶记药的小程序。
参加科技名企举办的黑客马拉松比赛,做出真实的、有人用的产品。
陆教授的实验室里,9岁的孩子就成为全球最年轻的黑客马拉松获奖者。靠的不是背课本,是在真实项目中"做中学"。
第三:培养"跨学科"的思维方式,别把孩子锁死在单一赛道。
哈萨比斯最了不起的地方在于:他不是一个单一维度的人。国际象棋大师、游戏设计师、神经科学博士、AI科学家——他把多个领域的洞察融合在一起,才创造出AlphaFold这样改变世界的突破。
他在访谈中说:"我热爱每一个科学分支,AI是如此通用的工具,它可以对所有领域产生巨大影响。"
具体怎么做?别让孩子只学一门学科。如果他喜欢生物,让他同时接触编程;喜欢画画,让他学学产品设计。
鼓励孩子读跨学科的书和传记——哈萨比斯少年时代就读遍了费曼等伟大科学家的传记,正是这些阅读点燃了他对"大问题"的热情。
记住陆向谦教授的话:“不要去卷第一,要做你的唯一。” AI时代只有独特的东西才有价值。
当诺奖得主哈萨比斯的AI一天走完人类千年的路,当300万科学家已经把AI当成基础设施,当"提出正确的问题"成为人类最后的高地——
你还在让孩子背标准答案、刷模拟试卷、拼考试排名吗?
哈萨比斯4岁看父亲下棋,一生追问"智能是什么"。
这个问题没有标准答案,却驱动他拿了诺贝尔奖。
技能会被AI超越,但好奇心永远无法被计算。
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