#模型时代# 从游戏爱好者到诺贝尔奖得主：DeepMind 创始人德米斯·哈萨比斯谈为什么AI创新需要一种跨学科的思维？

这篇访谈来自去年底瑞典斯德哥尔摩诺贝尔周期间，德米斯·哈萨比斯当时接受的诺贝尔奖委员会官方采访。

我觉得几个AI前沿模型公司，创始人、出身都性格各不相同，差别蛮大的。OpenAI CEO 山姆·奥特曼之前是YC加速器的总裁，商业（人文）思维更浓厚；Anthropic CEO 阿莫代表面看着是工程师，实则非常激进，对AGI快速实现有执念；DeepMInd 创始人德米斯·哈萨比斯科学味道则更浓厚，早在他创业时期，竟然就参加了人工智能教父辛顿教授公司的竞拍（和他一起竞拍的人包括谷歌、微软和百度，哪个都是巨头）。在大模型浪潮之前，近年来AI对世界的冲击就主要来自他所主导的围棋程序AlphaGO、AlphaZero。不过游戏只是他的爱好，他最大的愿望还是希望AI能够推动科学进步。对了，有人可能想了解谷歌DeepMind模型和OpenAI模型的主要区别，最大的差别是多模态（或者说物理AI），谷歌一直对于这部分的投入很多，它的Veo2模型，效果上也超过了OpenAI的Sora。

哈萨比斯说他是游戏爱好者，想来英伟达显卡最早就是用在游戏上的，所以玩物不一定丧志啊。

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一、国际象棋与游戏机：科学与AI兴趣的启蒙

哈萨比斯的科学和AI之旅始于他幼年时期对游戏，特别是国际象棋的热爱。他四岁时就学会了下棋，并在成长过程中担任英格兰青少年国际象棋队队长。正是在国际象棋训练营中，他首次接触到了电脑。

"我记得当时我被一个事实所吸引：有人竟然成功地编程让这块毫无生气的塑料能够下棋。虽然我本应该专注于训练我的开局策略，但实际上我更着迷于背后的程序和AI。"哈萨比斯回忆道。这种好奇心促使他想要编写自己的AI系统，由此开始了他的计算机和AI之旅。

随后，他将职业生涯专注于AI，因为他相信AI可以成为帮助科学研究的终极工具——通过发现数据中的模式和洞察力，从而推进科学知识。哈萨比斯的目标一直是构建足够通用的AI算法，最终能够应用于像蛋白质折叠这样的科学问题。

二、生物学：复杂的信息处理系统

哈萨比斯将生物学视为一个基本的信息处理系统，这种独特的视角促使他将AI应用于生物学领域。他认为生物学是一个极其复杂、动态的系统，难以用简单的数学方程式描述。

"生物学是一个极其复杂、涌现且动态的系统。我一直认为，仅仅通过几个数学方程式来描述这个系统是相当困难的，所以它和物理学不同。实际上，我认为AI系统和AI算法是生物学的很好的匹配，是生物学的良好描述语言。"他解释道。哈萨比斯最初在20世纪90年代作为剑桥大学的本科生时就接触到了蛋白质折叠问题。

三、游戏：职业生涯的三重塑造者

游戏在哈萨比斯的职业生涯中扮演了至关重要的角色，他以三种不同的方式利用了游戏的力量。首先，通过国际象棋等游戏训练自己的思维；其次，为电脑游戏编写AI；最后，在DeepMind使用游戏作为AI系统学习的测试场。

"游戏一直是我整个生活的激情所在和核心部分。我认为我至少以三种不同的方式使用了游戏。首先，训练我自己的思维。当我还是个孩子的时候，如果你很认真地下国际象棋之类的游戏，那实际上会对你看待世界的方式产生很大影响，也会影响我解决问题的方式。"哈萨比斯解释道。

他的第二种方式是为商业电脑游戏设计AI，这构成了他的第一份职业。最后，在他创建的AI公司DeepMind，他将游戏作为AI系统学习的试验场，检验这些学习算法是否有效。"所以，游戏一直是我整个职业生涯的关键部分。"他总结道。

四、Theme Park：AI职业生涯的催化剂

17岁时，哈萨比斯开发了Theme Park游戏，这成为了他的第一次重大成功，也是将他引向AI职业生涯的关键转折点。这款游戏的核心就是AI，这也是它受欢迎的原因。

"Theme Park当然以AI为游戏的核心。这就是为什么每个人都喜欢Theme Park，因为任何时候你玩，正如你会记得的，任何时候你设计自己的主题公园，所有小人都会进来玩你的游乐设施。每次游戏都会不同，因为AI会对玩家设计的主题公园做出反应。"哈萨比斯回忆道。

看到如此多的人享受与他创造的AI互动，这让他确信AI是他想要投入一生精力的领域。Theme Park的成功证明了AI能够创造引人入胜的交互式体验，这成为了他后续研究的重要基础。

五、科学与医学：AI应用的首要重点

哈萨比斯认为，科学是人类最重要的发明之一，也是各种进步的驱动力。因此，他认为将AI应用于科学和医学领域是最重要的。

"我认为科学是最重要的。科学方法可能是人类有史以来发明的最伟大的东西。我认为科学推动了所有进步，现代文明来自科学和技术的进步。"哈萨比斯强调，"我认为这是我们可以应用AI的最重要的事情，即推进科学和医学等领域。对我来说，为了人类的利益而应用科学的首要事情是疾病及其理解，以及推进人类知识。"

六、AlphaFold：开放科学的典范与影响

谈到AlphaFold的影响，哈萨比斯表示这是一个令人欣慰的成就。他们将AlphaFold开源，供全世界免费使用，这一决定产生了广泛的积极影响。

"这正是AlphaFold如此令人满足的地方。我们将它开源，免费供全世界使用。超过200万研究人员使用了AlphaFold和我们预测的结构进行他们的重要工作。它被用于许多我们无法想象的伟大研究，看到这些真是太棒了。"哈萨比斯自豪地说。

他认为这可能只是AlphaFold对药物设计和生物过程理解影响的开始。DeepMind还与如世界卫生组织下属的被忽视疾病药物研究所(DNDI)等机构合作，帮助解决影响全球南方等贫困地区的疾病，如利什曼病和登革热等常被大型制药公司忽视的疾病。哈萨比斯表示，能够给这些非营利机构提供蛋白质结构，让他们可以直接开始设计药物，寻找疾病的治疗方法，这是他们最令人满意的合作之一。

七、失败与挫折：职业生涯的重要教训

哈萨比斯承认，像任何成功的职业一样，他的职业生涯也经历了起伏。他分享了他早期游戏公司面临的困难时期，这些困难部分源于他们对游戏设计和技术的雄心太超前于当时的技术水平。

"有时我把它描述为'超前于时代20年'。我意识到，你需要选择——时机非常重要。你需要选择困难的问题去解决，并且要有雄心壮志。但你也必须选择正确的时机，当世界和你所处的环境适合这些想法蓬勃发展的时候。"哈萨比斯反思道。

八、失败在科学中的角色：探索前沿的必要部分

哈萨比斯不将科学中的"失败"视为真正的失败，而是把它看作科学进步过程中不可或缺的一部分。他认为，当你在知识的前沿工作时，探索未知领域必然会遇到假设不成立的情况。

"如果你在知识的前沿工作，在没有人去过的地方，这是令人兴奋的，但这也意味着有时你提出的假设可能会被证明是不正确的。但这只是探索前沿的过程的一部分。"哈萨比斯解释道。

他进一步阐述了科学方法的本质："如果你设计实验得当，那么无论结果是成功还是失败，对于你的下一个假设都是有用的。所以，我把它看作是将假设空间一分为二，然后继续分割。在任何特定实验中，它是否有效或无效并不真正重要，它仍然帮助你整体向前推进到下一个问题。所以实际上，我甚至不认为它是失败，我只是认为它是科学过程的必要部分。"

九、持续的动力：内在激情与探索欲望

哈萨比斯分享了他一生都保持着不可思议的动力，这可能是他的基因结构和性格的一部分。他承认自己对成功的处理方式是每次成功都激励他更加雄心勃勃地思考下一步。

"我可能不太擅长庆祝成功，也许我需要在这方面做得更好，因为一旦我做成了一件事，我总是立即看向下一件事。但这在我的职业生涯中对我很有帮助，推动我去做越来越有雄心的事情。"哈萨比斯反思道。

他的动力也来自于对AI的内在热情。他回忆起30年前几乎没有人关注AI，甚至在2010年创立DeepMind时，几乎没有人在工业界从事AI工作。而如今，几乎每个人都参与或对AI感兴趣。"但当时，每个人都认为我们相当疯狂。大家都说，'我们知道AI行不通'。但无论如何，我都会去做，因为我认为这是最迷人的技术。"哈萨比斯说道。

十、未来雄心：通用人工智能的追求

尽管已经取得了重大成就，哈萨比斯表示他仍有许多要实现的雄心。他的原始目标是构建通用人工智能(AGI)，即一个能够展示人类所有认知能力的系统。

"我最初的雄心是构建我们有时称为通用人工智能的系统，这是一个可以展示人类所有认知能力的系统。到那时，我们就知道我们有了一个真正通用的系统，一种图灵机。所以... 这仍然有待构建。"哈萨比斯分享道。

他相信这将是人类有史以来最具影响力的发明之一。这个目标在他30多年前进入AI领域时就已确立，至今仍然是他的目标。哈萨比斯坦言，要实现这一目标还有很多工作要做。

十一、影响与灵感：科学巨匠的榜样

哈萨比斯的思想受到了许多科学巨匠的影响，尤其是通过阅读他们的著作汲取灵感。他特别提到了理查德·费曼、阿兰·图灵、克劳德·香农和冯·诺依曼等人的影响。

"当我还是个孩子时，塑造我的书籍和人物包括理查德·费曼，实际上不是他的物理书籍，而是他更面向普通读者的书籍，如《别逗了，费曼先生》和《发现事物的乐趣》。我真的推荐给正在观看这个的学生去读这些书，因为我认为他真的解释并传达了在科学前沿探索是多么愉快，多么令人兴奋。"哈萨比斯建议道。

他还提到了对他影响深远的高中数学老师Mr. Lovegrove，他不仅教授数学，还教授如何思考，如何以一种规律高效的方式分解问题。此外，在生物学知识和将AI应用于生物学方面，保罗·纳斯爵士对他有重要影响，他们已经讨论了25年关于生物学作为信息处理系统的话题。

十二、跨学科研究：未来科学突破的关键

哈萨比斯强调了跨学科研究的重要性，他相信未来10年左右的许多重大进步将来自两个或更多学科领域的结合，以及它们之间的连接点。

"我是跨学科研究和跨学科科学的坚定信仰者。我认为在未来10年左右，很多重大进步将出现在两个或更多学科领域的结合处，以及它们连接的中间点。"哈萨比斯解释道。

对他个人而言，这最初表现为AI和神经科学的结合，现在则是AI和生物学。他认为，将几个学科结合起来并找到新的东西有巨大的潜力。这意味着成为一个相当广博的人，一种多才多艺的人，同时对至少两个领域有相当深入的理解和知识。虽然这很难做到，但他认为这是非常值得的，并相信我们将越来越多地看到跨学科界限的联系。

十三、AI的可能性与挑战：通用技术的两面性

在讨论AI的可能性时，哈萨比斯表示这些可能性几乎是无限的。他将人类智能描述为一种令人惊叹的力量，创造了我们周围的现代文明。

"当我飞往美国进行商务旅行，坐在747飞机上时，我有时会向窗外看，思考我们作为人类是如何用我们的灵长类大脑做到这一切的？这对我来说似乎难以置信，我认为人们没有停下来思考这到底有多神奇。"哈萨比斯反思道。

他认为，AI科学的目标是探索和理解什么是智能，而理解某事物的最佳表达方式就是尝试构建它。如果以足够通用的方式构建，如他们正在尝试的通用人工智能，那么它可以应用于任何类型的问题，任何类型的数据，就像人类思维一样。

然而，哈萨比斯也表达了对AI的两大担忧。首先，作为通用技术，AI可以被用于好的目的，如医学和气候研究，但也可能被恶意行为者用于有害目的。其次，随着系统变得越来越强大、自主和类似代理，我们需要确保能够理解和控制这些系统，确保它们具有正确的目标和价值观。

十四、AI的未来影响：解决人类最大挑战

展望未来，哈萨比斯希望AI能帮助人类解决一些最大的挑战，如找到可怕疾病的治疗方法，并帮助解决气候变化等问题。

"我希望AI作为一个领域将成为帮助人类解决一些最大挑战的一部分。对我来说，那就是找到可怕疾病的治疗方法，希望使用像AlphaFold这样的技术工具，但也帮助解决气候变化等问题，可能通过设计新材料或帮助新技术如核聚变或更好的电池。我认为AI可以帮助所有这些事情。"哈萨比斯憧憬道。

他的愿景体现了对AI的乐观态度，将其视为解决人类面临的最紧迫问题的工具，同时也认识到需要社会参与来确定这一强大技术的适当用途。

十五、获得诺贝尔奖：梦想成真的时刻

哈萨比斯分享了他接到斯德哥尔摩的通知电话时的情况，他当时处于完全震惊状态，感觉如梦似幻。

"我认为接下来的两三天我的脑子都是混乱的，所以，是的，这是一种难以置信的感觉，惊人的感觉，也有点震惊。"哈萨比斯回忆道。有趣的是，他得知获奖后的第二天，正好预先安排了与世界顶级国际象棋和扑克玩家的聚会，包括前世界国际象棋冠军Magnus Carlsen，他们一起度过了一个游戏之夜，一直玩到深夜。对哈萨比斯来说，这是完美的庆祝方式。 http://t.cn/A6BmL6um