編者按：

在AI已然滲透日常的今天，哈薩比斯這位兼具棋手、游戲開發者、神經科學博士與AGI探索者身份的跨界天才，早已成為無數AI愛好者仰望的符號。

然而，哈薩比斯的傳記絕非僅供“追星”的讀物。兩度入圍普利策獎的作家塞巴斯蒂安·馬拉比之所以選擇為他立傳，是因為哈薩比斯的人生本身就是答案：一顆執著于“解決智能，然后解決一切”的谷歌AI之腦是怎么煉成的？

對于被“題海”“分流”“考公”所困的中國青少年而言，了解“哈薩比斯為何能成為哈薩比斯”，不是錦上添花，而是一堂關于夢想與方向的必修課。

撰文：葉克飛

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剛剛收到這本《哈薩比斯：谷歌AI之腦》時，讀高中的兒子就試圖將它搶走，先睹為快。

對于喜歡探索各種人工智能應用的少年來說，哈薩比斯是一個無法繞過、充滿誘惑力的名字。

時至今日，隨著AI技術的不斷迭代，誰都很難否認《哈薩比斯：谷歌AI之腦》中的這段話：

兩度入圍普利策獎的英國作家塞巴斯蒂安·馬拉比，將德米斯·哈薩比斯視為這場變革中最為關鍵的人物，并為之立傳。

AI是如今的顯學，誰都能聊上幾句，為何哈薩比斯的傳記是關于AI時代的必讀書？

哈薩比斯的人生和選擇就是答案。

跨界天才 >>

1976年出生的德米斯·哈薩比斯，五歲開始參加國際象棋比賽，十三歲時國際棋聯積分已達2300分，邁入大師級別，但他沒有打算將自己的人生留在棋盤上。十一歲那年，他參加一場國際象棋比賽。經歷10小時鏖戰后因微小失誤告負。次日醒來時，他感受到一種“強烈的生理性惡心與反胃”，不是因為失敗，而是關于時間的頓悟——他認為在棋盤上耗費精力，是頭腦的巨大浪費。

這一時刻是哈薩比斯人生第一個思維轉折點，從“在規則內取勝”轉向“反思規則本身”。

1992年，哈薩比斯被劍橋大學計算機科學專業錄取，次年就負責經典游戲《主題公園》的開發，為之注入大量富有想象力的細節。

1998年，哈薩比斯創辦游戲公司“仙丹工作室”；2005年，他在事業相當成功的情況下，竟出人意料關閉公司重返校園，攻讀神經科學博士學位。面對諸多不解，哈薩比斯表示：“要真正理解如何建造智能機器，必須先弄懂自然界中唯一存在的已知智能：人類大腦。”

結果，其關于海馬體與情景記憶的研究在2007年被《科學》雜志評為“年度突破”。

但這些成就沒有讓哈薩比斯止步。2010年，哈薩比斯開始向AI界進軍，在倫敦成立DeepMind，邁向成為“谷歌AI之腦”的關鍵一步。

所有看過哈薩比斯履歷的人，首先都會震驚于他的跨界：告別國際象棋之后，他先后涉足游戲、神經科學和AI領域，每個領域都成績斐然。這些看似不搭界的選擇，在哈薩比斯眼中就是一條直線：游戲的開發體驗不僅是他在科技領域的基礎，也為日后AI的學習提供了基礎，AI的訓練往往從游戲開始，慢慢走向高階。神經科學的探索是哈薩比斯對人類命運的終極思考，AI領域則是潛在解決方案。

他的每次技術突破，都是多學科跨界整合的成果。

塞巴斯蒂安·馬拉比在書中這樣描述他最初見到的德米斯·哈薩比斯：“當時他已是科技明星，擁有可觀的財富，看起來卻比38歲的實際年齡年輕得多……在各種會議的講臺上，他常身著圓領衫和寬松長褲亮相，充滿年輕的氣息。

在塞巴斯蒂安·馬拉比眼中，哈薩比斯“不是兜售熱門應用、許諾巨額財富的刻板企業家。他帶來的是計算機科學與神經科學的交叉理念，而最終的大獎是‘智慧之光’”。

通往AGI之路 >>

在哈薩比斯自己看來，2010年成立的DeepMind這個名字既致敬了深度學習，也致敬了擊敗國際象棋世界冠軍的計算機Deep Blue，同時還致敬了《銀河系漫游指南》中的超級計算機“深思”，簡直是個完美開始。

當時的同行都覺得他的夢想會走入死胡同，投資者更是嘲笑他的理想主義，幾乎所有潛在投資者都拒絕了他，理由是啟迪智慧并非有效的商業模式。

但哈薩比斯已經做好長期作戰的準備。DeepMind誕生第一天起，目標就是 AGI（Artificial General Intelligence通用人工智能），也就是像人類一樣學習、理解并執行智力任務的系統。這一目標讓DeepMind一開始就與眾不同。它實現了“深度強化學習”，使AI首次展示出自主學習能力。

四年后，DeepMind被谷歌收購。

當時Facebook開價比谷歌更高，但哈薩比斯坦言：“Facebook 提供了更多的錢，但我想要的是一個真正理解為什么 AI 會比其他所有事情都重要的人。”

哈薩比斯不是不知道錢有多重要，但他更相信夢想與使命，他認為“AI是人類文明的終極工具，也可能是人類的最后一個發明”。他很清晰地認識到，“財富和權力本身并非目的，而是獲取科學知識的手段”。

所以，他與谷歌的談判并未糾纏于一般商業談判最在乎的估值，而是關注這三個問題：

“我能不能繼續按我相信的路線做 AGI？我能不能爭取到足夠的算力和資源？我能不能把安全與倫理護欄直接寫進交易結構里？”

哈薩比斯最后選擇了谷歌，正是因為它對這三個問題給出了肯定答案。

2014年，哈薩比斯帶領團隊打造出深度學習程序。2016年，DeepMind智能系統AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石。但這并非結束，哈薩比斯的思維早已從“讓AI在人類游戲中獲勝”升格為“讓AI在自然設定的難題上超越人類”。

在2015年的一次經典演講中，哈薩比斯以最簡單直白的方式開篇：‘AI是讓機器變得聰明的技術。’”然后他引用了康德的“心智詮釋世界”觀點，繼而強調“正是心智創造了我們周遭的現實。”

2024年5月，DeepMind推出AlphaFold 3，預測出蛋白質、DNA、RNA等生物分子的三維結構及相互作用，哈薩比斯也憑這一研究成果獲得2024年諾貝爾化學獎。（編注：RNA是生物體內多功能遺傳物質，兼具信息傳遞、結構組成、基因調控及催化活性等作用。）

強化學習，是更為持久的理念 >>

哈薩比斯也遭遇過挫折。

2020年，OpenAI的ChatGPT展現了驚人能力，一度力壓DeepMind。此前哈薩比斯將強化學習視為關鍵環節，認為人工智能要想理解世界，必須親身體驗世界，也就是具身智能；其次是神經科學啟發，語言模型僅處于從屬地位。但ChatGPT證明，僅通過海量文本訓練，模型也能實現相當程度的智能。哈薩比斯坦言：“我意識到，語言的內在接地性比我們想象中更強。”

也正是這一沖擊，使得DeepMind和谷歌大腦合并，由哈薩比斯率領，開啟一場針對OpenAI的戰爭。

不過這個短暫挫折并不意味哈薩比斯是錯的，因為挫折僅存在于市場層面。2025年底，業界已基本形成共識，認為僅憑大語言模型無法實現AGI。ChatGPT確實開創了一種業態，但仍浮于表面，僅僅是通過壓縮海量文本中的知識和思維模式，繼而進行“知識的調度”。哈薩比斯對強化學習的重視，實際上是更為持久的理念：

讓人工智能學會行動，而非只會表達；要能自動形成目標、規劃路徑、修正行為、發現新知，而非復述人類觀點。

哈薩比斯對于中國的意義 >>

即使對AI了解有限的人，也能感受到AI時代的紛亂。這個場域有太多概念，從大模型到智能體，從應用落地到產業賦能，但它們的本質都只是試圖為人工智能找到商業接口，將AI革命等同于“辦公革命”和“流量革命”。

這一點在一切都會功利化的中國社會體現最為明顯，人們談起AI，總將之視為文本寫作工具、辦公助手，或將其視為一個更為強大的搜索引擎，又或是用它替代人工客服，導致“智障客服”橫行……這幾乎是對AI的降維使用了。

說實話，中國的AI行業更需要像哈薩比斯一樣仰望星空的人。

技術決定論不會是更好的人類未來，反而會帶來文明的困境，畢竟不是一切東西都可以被計算和數據化。數千年文明的智性累積，也讓人類不應成為被量化甚至被優化的參數。以“解決智能，然后用它解決一切”為目標的哈薩比斯，當然也存在過度工具理性的傲慢一面。但在紛亂的AI領域里，他仍然有著難得的矛盾感，一方面希望得到AI的極致計算，另一方面又試圖收攏AI的觸角，使之專注于科學領域的突破而非一味破壞人類固有的生活模式與狀態。

從這一點來說，“企業家”與“技術男”反而是哈薩比斯身上所有標簽里最不起眼的兩個，他更像一個將技術應用、科學探尋與文明敘事聚攏為一條線的探索者。世界上絕大多數人都不可能成為哈薩比斯，但每個有夢想的人都應該知道哈薩比斯為何能成為哈薩比斯。

對于那些受困于題海，在“中考分流”、“高考決定命運”乃至“畢業就考公”的漩渦中掙扎的中國青少年來說，這一點看似不重要，但實際最重要。

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