AI教父哈薩比斯：從象棋神童到諾獎得主，霍金見過最聰明的人之一

本文來源：時代周報 作者：王營 實習生陳子羽然

毫無疑問，德米斯·哈薩比斯是一個值得被講述的人。

他用40年，從一名國際象棋神童成長為站在AI浪潮之巔的科學家、企業家。哈薩比斯讓人們看到一種可能性：一個人可以同時擁有頂尖的科學洞察力和商業執行力，可以在追求AGI終極目標的同時拿下諾貝爾獎，也可以在一個技術被資本裹挾的時代，始終保持對智能本質的追問。

2024年10月，谷歌旗下人工智能公司DeepMind創始人——哈薩比斯獲得諾貝爾化學獎；2025年11月，他領導的DeepMind發布Gemini 3，領跑多模態排行榜。2026年2月，哈薩比斯在達沃斯拋出判斷：2030年前實現通用人工智能的概率為50%，屆時科學和人類健康將被極大推動。

2017年5月，AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍柯潔，成為第一個戰勝世界圍棋冠軍的人工智能機器人。它正是由哈薩比斯領銜的團隊開發；同年同月，未盡研究創始人周健工在烏鎮現場見到了哈薩比斯。那是國內媒體對哈薩比斯的唯一一次獨家專訪，兩人緣分就此結下。

日前，周健工翻譯了哈薩比斯的傳記《哈薩比斯：谷歌AI之腦》。這讓他更加確信，哈薩比斯與這個時代的許多科技領袖都不同：哈薩比斯更像一位從劍橋走出的科學家，帶著對宇宙終極奧秘的好奇心，一步一步逼近那個叫作AGI的目標。

2017年，哈薩比斯在烏鎮接受周健工采訪。圖片來源：周健工提供

劍橋走出的通才：神童之上，有更稀缺的東西

1976年出生的哈薩比斯，擁有一個堪稱“天才養成”的童年——4歲學棋，兩周內贏過成年人；9歲成為英國11歲以下國際象棋隊隊長；13歲達到國際棋聯大師級別，世界排名第二。

9歲時，哈薩比斯擔任英格蘭U11國際象棋隊隊長。圖片來源：?Demis Hassabis 提供

8歲那年，哈薩比斯用象棋比賽贏得的200英鎊購置了人生中第一臺電腦，開始自學編程。11歲時，他編寫的一款黑白棋游戲程序，戰勝了弟弟。16歲，哈薩比斯進入劍橋大學計算機科學專業，因為年齡太小被建議休學一年。同年，哈薩比斯進入游戲工作室牛蛙公司，參與開發了銷量百萬份的經典游戲《主題公園》，這款游戲首次引入了AI元素。

哈薩比斯在麻省理工學院（下稱MIT）交流，發現自己設計游戲時實現的智能體，已遠遠領先于MIT實驗室里那些停留在概念階段的研究。

2005年，哈薩比斯回到倫敦大學學院攻讀神經科學博士，研究大腦海馬體和情景記憶，研究成果2007年被《科學》雜志評為“年度突破”。周健工告訴時代周報記者，哈薩比斯是能把游戲、神經科學、計算機科學等諸多學科融為一體的通才。

“與哈薩比斯交談，你會感受到一種強烈的敏銳感。不是因為他用英語，而是因為他在不同學科之間切換的速度太快，快到你經常跟不上。”周健工說。哈薩比斯橫跨多個領域，每個領域都不是泛泛而談，而是真正地深度研究。知名理論物理學家霍金曾說，哈薩比斯是他所見過最聰明的人之一。而就在哈薩比斯在MIT做博士后期間，其指導教授也斷言他將來一定能獲得諾貝爾獎，后來這一預言成真。

2017年，哈薩比斯與霍金合影。圖片來源：?Demis Hassabis 提供

這種超越自身所處領域的能力，或許與其所受的教育熏陶有關。哈薩比斯自孩童起被引導的就是，不要循規蹈矩，堅持走自己的路。周健工告訴時代周報記者，神童只是哈薩比斯生命中很短暫的一部分，真正定義他的，是對AGI的信仰、對科學的情懷、對人類命運的關切。

DeepMind的征途：從造“上帝的機器”到拿諾貝爾獎

2010年，時機終于成熟。哈薩比斯與穆斯塔法·蘇萊曼、謝恩·萊格共同創立了DeepMind。DeepMind使命只有一個：“解決智能問題，然后用它來解決其他一切問題”。

當時，霍金和馬斯克成立了反AI聯盟，哈薩比斯親自與霍金促膝長談4個小時，終于讓霍金相信AI會讓世界變得更美好。馬斯克則成為DeepMind的早期投資人。

2013年12月，成立僅四年、團隊不到20人的DeepMind，通過一款新軟件震驚全球。這款程序通過不斷試錯、不斷學習，在雅達利三款經典游戲中展現出強大的學習以及復雜任務能力。谷歌看完演示后，當即決定以4億英鎊的價格收購DeepMind，這也是當年歐洲規模最大的一筆收購。

當時許多外界人士認為，哈薩比斯接受收購是錯誤的。但周健工認為，哈薩比斯做出了正確的選擇：“他是一個具有科學家氣質的人，他需要好的研究環境，需要充實的資金和足夠的算力。在這些方面，谷歌都能給他最好的。”

被收購后，哈薩比斯啟動了結合人腦神經元與大數據的圍棋項目AlphaGo。圍棋被稱為人類發明的最復雜的游戲，AI科學家研究了幾十年都無法突破。2016年3月，AlphaGo以4:1戰勝世界頂級圍棋手李世石，全球為之沸騰。2017年5月，周健工親眼見證，AlphaGo在烏鎮以3:0完勝柯潔。賽后，圍棋界公認AlphaGo的棋力已全面超過人類職業頂尖水平。周健工對時代周報記者說：“強化學習可以在人工智能領域達到超人水平。在中國本土戰勝柯潔，加快了人工智能在中國的普及，激發了這個領域的創業創新。”

哈薩比斯從未止步于游戲。

2018年，DeepMind推出可預測蛋白質結構的AI系統AlphaFold，為醫學研究打開新的大門。2020年，AlphaFold破解了幾乎所有已知的蛋白質結構，其數據庫中包含超過2億種蛋白質。2024年5月，AlphaFold 3發布，能以前所未有的精度預測蛋白質、DNA、RNA等幾乎所有生物分子的結構和相互作用。同年10月，哈薩比斯因“蛋白質結構預測”的貢獻獲得諾貝爾化學獎。

哈薩比斯于瑞典斯德哥爾摩音樂廳頒獎典禮現場，領取諾貝爾化學獎獎章與證書。圖片來源：?NobelPrize.org. 提供

有人將哈薩比斯與發現DNA雙螺旋的克里克、改變物理學范式的費曼相提并論，這是科學史上最頂尖的梯隊。

周健工說，哈薩比斯本質是一名科學家，身上既有自信和執念，也有一種科學家的謙遜與自省，這是一種十分稀缺的品質。“GPT-3推出時，哈薩比斯意識到自己判斷失誤。他一直相信強化學習是實現AGI的唯一路徑，而大規模語言模型，在他原來的排序中只是第三梯隊。作為科學家，他的自信受到了打擊，但對他的成長很有幫助。”

2023年4月，谷歌將Google Brain和DeepMind兩大AI實驗室合并，由哈薩比斯統一領導。這是一次組織架構的劇變，但在他看來，這是讓谷歌重新站上AI之巔的必經之路。

2025年11月，Gemini 3正式發布，在邏輯推理與多模態交互上展現出“質變”。2026年1月，DeepMind研究成果登上《自然》雜志，其推出的AlphaGenome AI工具，能對人體內98%的基因組完成建模解碼，更能精準預測任意基因突變對人體的影響，準確率高達90%。

關于AGI何時降臨，哈薩比斯堅持多年前的判斷。他認為在2030年，有50%的概率實現AGI。但哈薩比斯對AGI的定義有著極高的標準，他認為AGI必須要具備“提出科學假設”的能力，而不是只能考高分的AI做題家。對于馬斯克宣稱“即將進入奇點”的說法，哈薩比斯明確反對：“這話說得太早了。”周健工認為，OpenAI等前沿AI實驗室將AGI定義為，在認知領域創造的經濟價值達到甚至超越人類水平。哈薩比斯對AGI的定義則比馬斯克的標準更高，還納入了AGI對物理世界的理解、持續學習的能力等維度。

跨越太平洋：AGI競賽與中國的位置

關于全球AI格局，哈薩比斯保持著清醒的觀察。

對于DeepSeek等中國模型的崛起，他認為，中國在AI前沿技術上可能只落后美國6個月，而非1-2年。以DeepSeek、阿里巴巴為代表的團隊，發展速度超出了西方業界的早前預期。“他們正在迅速逼近技術前沿。”哈薩比斯坦言，“目前的差距可能僅有數月之遙。”

哈薩比斯指出，當一個新架構論文發表后，中國團隊往往能在極短時間內復現，并在推理效率上做出顯著改進。但從科學原創性角度看，Transformer、AlphaGo等技術性突破確實并非源自中國。

這一判斷與周健工的觀察基本吻合。

周健工說，中國在模型層面與美國的差距正在縮小，有人說6個月，有人說一個季度。“中國在AI和硬件、AI和制造業的結合方面并不落后，甚至在很多方面領先于美國，形成了自己的特點。”周健工認為，AI可以與硬件結合、與制造業結合、與電子消費品結合，“深圳一個賽道上可能有一二十家企業在競爭，比美國豐富得多。”但在算力層面，中國仍落后一到兩代，這是較大的短板。

哈薩比斯心中有一個更宏大的愿景——建立一個類似CERN的國際AI合作機構。早在15年前創立DeepMind時，這一目標就寫在他的路線圖里。

哈薩比斯認為，當AGI臨近那一刻，世界上最優秀的大腦應當坐在一起，以科學、嚴謹的方式共同應對挑戰。“因為AGI的安全風險是全球性的。即使一家公司或一個國家做得再完美，如果世界其他地方缺乏最低限度的安全標準，那依然是徒勞。”

2017年5月27日，AlphaGo與柯潔對弈最后一局。哈薩比斯經歷了一場漫長的對弈，臉上沒有疲憊，只有專注后的平靜。他已經在這條路上走了四十多年。從11歲在棋盤前頓悟，到13歲成為國際象棋大師；從16歲開發游戲，到42歲讓AlphaGo震驚世界；從48歲獲得諾貝爾獎，到如今帶領DeepMind沖擊AGI的終極目標。

而哈薩比斯要追問的，是智能的本質，是現實的終極答案。時間究竟是什么？意識的起源在哪里？這些問題，或許要留給AGI之后的人類去回答。而哈薩比斯正在做的，是讓那一天來得更早一些，也更安全一些。