AI先驱哈萨比斯：从象棋神童到诺奖得主，霍金眼中的顶尖智者

本文来自微信公众号：时代周报，编辑：彭岩锋，作者：王营

德米斯·哈萨比斯无疑是一位值得深入讲述的人物。

四十载光阴里，他从国际象棋神童蜕变为AI浪潮前沿的科学家与企业家。哈萨比斯向世人证明：一个人既能拥有顶尖的科学洞察力与商业执行力，也能在追逐通用人工智能（AGI）终极目标的同时斩获诺贝尔奖，更能在技术被资本裹挟的时代，始终坚守对智能本质的探索。

2024年10月，谷歌旗下人工智能公司DeepMind创始人哈萨比斯荣获诺贝尔化学奖；2025年11月，他带领团队发布的Gemini 3在多模态排行榜上遥遥领先。2026年2月，哈萨比斯在达沃斯论坛提出判断：2030年前实现通用人工智能的概率为50%，届时科学与人类健康将得到极大推动。

2017年5月，AlphaGo击败柯洁，成为首个战胜世界围棋冠军的人工智能机器人，而它正是哈萨比斯领衔团队的成果；同月，未尽研究创始人周健工在乌镇现场见到哈萨比斯，这是国内媒体对他的唯一一次独家专访，两人的缘分由此开启。

近日，周健工翻译了哈萨比斯的传记《哈萨比斯：谷歌AI之脑》，这让他更加确信，哈萨比斯与当下许多科技领袖不同：他更像一位从剑桥走出的科学家，怀揣对宇宙终极奥秘的好奇，一步步逼近AGI的目标。

剑桥走出的通才：神童之外，更珍贵的特质

1976年出生的哈萨比斯，有着堪称“天才养成”的童年——4岁学棋，两周内便战胜成年人；9岁成为英国11岁以下国际象棋队队长；13岁达到国际棋联大师级别，世界排名第二。

8岁时，哈萨比斯用象棋比赛赢得的200英镑买了人生第一台电脑，开始自学编程。11岁时，他编写的黑白棋游戏程序战胜了弟弟。16岁，他进入剑桥大学计算机科学专业，因年龄太小被建议休学一年。同年，哈萨比斯加入游戏工作室牛蛙公司，参与开发了销量超百万的经典游戏《主题公园》，这款游戏首次融入AI元素。

哈萨比斯在麻省理工学院（MIT）交流时发现，自己设计游戏时实现的智能体，已远超MIT实验室里停留在概念阶段的研究。

2005年，哈萨比斯回到伦敦大学学院攻读神经科学博士，研究大脑海马体与情景记忆，2007年其研究成果被《科学》杂志评为“年度突破”。周健工告诉时代周报记者，哈萨比斯是能将游戏、神经科学、计算机科学等多学科融合的通才。

“和哈萨比斯交谈，你会感受到强烈的敏锐感。这并非因为他说英语，而是他在不同学科间切换的速度极快，常常让人跟不上。”周健工说。哈萨比斯横跨多个领域，且每个领域都不是浅尝辄止，而是深度钻研。知名理论物理学家霍金曾称，哈萨比斯是他见过的最聪明的人之一。而在哈萨比斯于MIT做博士后期间，其指导教授就断言他未来必获诺贝尔奖，后来这一预言成真。

这种超越自身领域的能力，或许与他所受的教育熏陶有关。哈萨比斯自孩童起就被引导：不循规蹈矩，坚持走自己的路。周健工告诉时代周报记者，神童只是哈萨比斯生命中短暂的一部分，真正定义他的，是对AGI的信仰、对科学的情怀以及对人类命运的关切。

DeepMind的征程：从打造“智能机器”到摘得诺奖

2010年，时机成熟。哈萨比斯与穆斯塔法·苏莱曼、谢恩·莱格共同创立DeepMind，其使命只有一个：“解决智能问题，再用它解决其他所有问题”。

当时，霍金与马斯克成立反AI联盟，哈萨比斯亲自与霍金促膝长谈4小时，最终让霍金相信AI会让世界更美好。马斯克也成为DeepMind的早期投资人。

2013年12月，成立仅四年、团队不足20人的DeepMind，凭借一款新软件震惊全球。该程序通过不断试错与学习，在雅达利三款经典游戏中展现出强大的学习能力与复杂任务处理能力。谷歌看完演示后，当即决定以4亿英镑收购DeepMind，这也是当年欧洲规模最大的收购案。

当时不少外界人士认为哈萨比斯接受收购是错误的，但周健工认为这是正确选择：“他是具有科学家气质的人，需要良好的研究环境、充足的资金与算力，而谷歌能提供这些最好的条件。”

被收购后，哈萨比斯启动结合人脑神经元与大数据的围棋项目AlphaGo。围棋被视为人类发明的最复杂游戏，AI科学家研究数十年未获突破。2016年3月，AlphaGo以4:1战胜世界顶级围棋手李世石，全球为之沸腾。2017年5月，周健工亲眼见证AlphaGo在乌镇以3:0完胜柯洁。赛后，围棋界公认AlphaGo的棋力已全面超越人类职业顶尖水平。周健工对时代周报记者说：“强化学习能让人工智能达到超人水平。AlphaGo在中国本土战胜柯洁，加速了人工智能在中国的普及，激发了该领域的创业创新。”

哈萨比斯从未止步于游戏领域。

2018年，DeepMind推出可预测蛋白质结构的AI系统AlphaFold，为医学研究打开新大门。2020年，AlphaFold破解了几乎所有已知蛋白质结构，其数据库包含超2亿种蛋白质。2024年5月，AlphaFold 3发布，能以前所未有的精度预测蛋白质、DNA、RNA等几乎所有生物分子的结构与相互作用。同年10月，哈萨比斯因“蛋白质结构预测”的贡献获得诺贝尔化学奖。

有人将哈萨比斯与发现DNA双螺旋的克里克、改变物理学范式的费曼相提并论，这是科学史上最顶尖的梯队。

周健工表示，哈萨比斯本质是科学家，身上既有自信与执念，也有科学家的谦逊与自省，这是稀缺品质。“GPT-3推出时，哈萨比斯意识到自己判断失误。他一直认为强化学习是实现AGI的唯一路径，而大规模语言模型在他原排序中只是第三梯队。作为科学家，他的自信虽受打击，但对成长很有帮助。”

2023年4月，谷歌将Google Brain与DeepMind两大AI实验室合并，由哈萨比斯统一领导。这是组织架构的剧变，但在他看来，这是让谷歌重登AI之巅的必经之路。

2025年11月，Gemini 3正式发布，在逻辑推理与多模态交互上实现“质变”。2026年1月，DeepMind研究成果登上《自然》杂志，其推出的AlphaGenome AI工具能对人体内98%的基因组完成建模解码，还能精准预测任意基因突变对人体的影响，准确率高达90%。

关于AGI何时到来，哈萨比斯坚持多年前的判断：2030年实现AGI的概率为50%。但他对AGI的定义标准极高，认为AGI必须具备“提出科学假设”的能力，而非仅能考高分的AI“做题家”。对于马斯克“即将进入奇点”的说法，哈萨比斯明确反对：“这话言之过早。”周健工认为，OpenAI等前沿AI实验室将AGI定义为在认知领域创造的经济价值达到或超越人类水平，而哈萨比斯的定义比马斯克的标准更高，还纳入了AGI对物理世界的理解、持续学习能力等维度。

跨越太平洋：AGI竞赛与中国的角色

对于全球AI格局，哈萨比斯有着清醒的观察。

针对DeepSeek等中国模型的崛起，他认为中国在AI前沿技术上可能仅落后美国6个月，而非1—2年。以DeepSeek、阿里巴巴为代表的团队，发展速度超出西方业界早前预期。“他们正迅速逼近技术前沿。”哈萨比斯坦言，“目前的差距可能只有数月。”

这一判断与周健工的观察基本一致。

周健工表示，中国在模型层面与美国的差距正缩小，有人认为是6个月，也有人认为是一个季度。“中国在AI与硬件、AI与制造业的结合方面并不落后，甚至在很多方面领先美国，形成了自身特点。”周健工认为，AI可与硬件、制造业、电子消费品结合，“深圳一个赛道上可能有一二十家企业竞争，比美国丰富得多。”但在算力层面，中国仍落后一到两代，这是较大短板。

哈萨比斯心中有更宏大的愿景——建立类似CERN的国际AI合作机构。早在15年前创立DeepMind时，这一目标就写在他的路线图里。

哈萨比斯认为，当AGI临近时，世界最优秀的大脑应齐聚一堂，以科学、严谨的方式共同应对挑战。“因为AGI的安全风险是全球性的。即使一家公司或一个国家做得再完美，若世界其他地方缺乏最低安全标准，一切仍是徒劳。”

2017年5月27日，AlphaGo与柯洁对弈最后一局。哈萨比斯经历了漫长对弈，脸上没有疲惫，只有专注后的平静。他已在这条路上走了四十多年：从11岁在棋盘前顿悟，到13岁成为国际象棋大师；从16岁开发游戏，到42岁让AlphaGo震惊世界；从48岁获得诺贝尔奖，到如今带领DeepMind冲击AGI终极目标。

哈萨比斯追问的，是智能的本质与现实的终极答案。时间究竟是什么？意识的起源在哪里？这些问题或许要留给AGI出现后的人类回答。而哈萨比斯正在做的，是让那一天更早、更安全地到来。