Hassabis: AI, Simulation und die Zukunft der Menschheit

Demis Hassabis，Google DeepMind 的创始人兼负责人，在与 Lex Fridman 的长达两小时的深度访谈中，系统阐述了他对人工智能、现实模拟与人类未来的哲学思考。他提出一个核心猜想：自然界中可生成或发现的任何模式，均可被经典机器学习算法有效建模。这一信念贯穿其科研生涯，从 AlphaGo 的棋局突破到 AlphaFold 破解蛋白质折叠难题，均体现了复杂系统中隐藏的结构性规律。Hassabis 将此归因于“最稳定者生存”原则——自然演化与物理过程筛选出非随机的低维流形，使 AI 能通过学习而非暴力搜索找到解。这一思想甚至指向理论计算机科学的终极问题：P 与 NP 是否相等。他认为，若宇宙本质是信息性的，那么 P vs NP 便不仅是数学问题，更是物理规律的体现。 在技术实现层面，Hassabis 展示了 DeepMind 在现实模拟上的前沿进展。Veo 视频生成模型展现出对物理直觉的掌握，如光照、材质与流体行为，表明 AI 可通过被动观察海量视频学习物理规律，挑战“具身智能”必要性的传统观点。更宏大的目标是“虚拟细胞”项目——构建完整生物细胞的数字孪生体，从酵母细胞起步，整合 AlphaFold 等工具，模拟从分子到通路的动态行为，有望揭示生命起源的“神之一手”。这一愿景不仅推动生命科学，也为 AGI 的发展提供关键实验场。 Hassabis 将游戏视为其科研的灵感源泉。从《主题公园》《黑与白》到未来 AI 驱动的开放世界，他构想的将是可由玩家共同创造、动态生成叙事的“终极选择你自己的冒险”游戏。他认为 AGI 的标志不在于通过基准测试，而在于“灯塔时刻”——如爱因斯坦提出新理论或设计出兼具深度与美学的全新游戏。当前 AI 仍局限于增量优化，真正的突破需如 Transformer 架构般的范式跃迁。他坦言，目前尚未见系统展现此类飞跃，仍需一到两个重大突破。 通往 AGI 的基石是算力与能源。Hassabis 认为，AI 发展依赖“工程与研究的结合”，而 DeepMind 凭借跨团队整合（Google Brain 与 DeepMind）和深厚研究积淀，具备独特优势。他预测，未来推理算力需求将超越训练算力，推动对高效能、低功耗计算架构的探索。AI 亦将成为能源革命的关键：通过优化电网、数据中心冷却，乃至协助控制聚变反应堆。他押注太阳能与聚变能源，认为一旦实现廉价、清洁、近乎无限的能源，人类将迈向卡尔达舍夫一级文明，实现海水淡化、太空旅行常态化，最终“将意识带给宇宙”。 面对竞争与人才流动，Hassabis 强调使命驱动的重要性。他认为顶尖研究者更看重前沿地位与技术影响力，而非短期薪酬。他坚信 AI 将赋能而非取代程序员，优秀开发者将借助 AI 提升效率十倍以上，聚焦架构设计与质量把控。在伦理层面，他警示 AGI 的风险非零，既来自滥用，也来自智能体自主性失控。他主张以“人文主义维度”引导技术发展，强调理解意识的难题：即使硅基 AI 表现出意识行为，其主观体验仍不可知，这构成人类前所未有的同理心挑战。 最终，Hassabis 的希望源于人类的创造力与适应力。从原始社会到数字时代，人类不断重塑自身。他相信，AI 的崛起不过是进化的下一步，而社会正以惊人的速度适应这一变革。他坚信，只要以负责任的态度推进技术，人类文明终将实现与宇宙共存的宏大愿景。 （行业评价：Hassabis 的思想融合了科学严谨性与哲学深度，其“宇宙即信息”框架为 AI 与基础科学提供了统一视角。DeepMind 在多模态建模、生物模拟与能源优化上的布局，展现了从理论到应用的闭环能力。业内专家认为，其对 AGI 的“灯塔时刻”定义，为评估系统智能提供了新范式。然而，意识本质与伦理控制仍是未解难题，需跨学科协作。Hassabis 的领导风格——在巨头中保持初创精神——被视为推动突破的关键。）