言究院当 ChatGPT 在 2022 年底横空出世，很多人都说 Google 在 AI 竞赛里落后了。
但 Google 有一张王牌：一个 4 岁学下棋、17 岁拒绝百万英镑、在围棋盘上击败世界冠军、又用 AI 拿下诺贝尔化学奖的人。他就是 Google DeepMind 的首席执行官，德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），Gemini 背后的那个人。
要理解他，得先回到一盘输掉的棋。
一盘输掉的棋
1976 年，哈萨比斯出生在伦敦北部。父亲是希腊塞浦路斯裔，热爱音乐；母亲是新加坡华裔。他没有走向父亲的艺术道路，反而很早就展现出惊人的逻辑天赋。
4 岁接触西洋棋，13 岁已达大师水准，等级分约 2300，在同年龄层中名列世界前茅。8 岁时，他用比赛赢来的奖金，买了人生第一台电脑 ZX Spectrum，开始自学写程序。在棋盘上，他只能控制一局的胜负；在电脑里，他可以创造整个世界。
11 岁那年，他在列支敦士登参加一场国际赛，和一位丹麦老将下了将近十个小时。残局时，他判断自己已无胜算，投子认输——事后才知道，他其实有机会逼和。
他后来回忆，那一刻他环顾整个大厅：这里聚集了许多最聪明的头脑，而所有这些脑力，都耗在这 64 格的零和游戏上。一个念头冒了出来：
为什么不把这些最聪明的头脑，用在更重要的地方，比如治疗癌症？
他决定，他不要只当一个下棋的人。他要做一台比任何人都会思考的机器。
拒绝一百万英镑
他 16 岁就完成高中课程，被剑桥大学录取，但因为年纪太小，学校建议他晚一年入学。
这一年空档，他走进了当时英国最酷的游戏公司：彼得·莫利纽（Peter Molyneux）的牛蛙制作（Bullfrog）。17 岁的他，参与开发了经典仿真游戏《主题乐园》（Theme Park）：每个游客都有自己的饥饿度、开心度和恶心程度。如果玩家在云霄飞车出口摆薯条摊，游客吃完就会集体呕吐。
这种「建一个世界、让智能体在里面交互」的思维，后来成了 DeepMind 训练 AI 的内核逻辑。
《主题乐园》大卖。据流传的说法，莫利纽希望他放弃大学留下来，开出了价值约一百万英镑的条件。他拒绝了。他的计划很清楚：先去剑桥理解电脑的极限，再去读博士，理解人脑的极限。
深蓝的「失望」
1997 年，他还在剑桥读大学时，IBM 的「深蓝」击败了西洋棋世界冠军卡斯帕洛夫。全世界都在欢呼，哈萨比斯却有点失望。
深蓝靠的是暴力运算和人类专家写好的评估规则，它只会下西洋棋，换一个游戏就什么都不会。他后来说，真正让他佩服的反而是卡斯帕洛夫：他下棋能和机器平分秋色，同时还能做人类能做的所有其他事。
他更确定了：真正的智能，应该像人脑一样，能通过学习去适应任何环境。
先懂人脑，再造大脑
大学毕业后，他创办了游戏公司 Elixir Studios，学会了管理团队、和投资人周旋。几年后，他做了一个让旁人费解的决定：从游戏公司老板，变成伦敦大学学院（UCL）的博士生，攻读认知神经科学。
他研究的是大脑的海马回。2007 年，他发表了一篇引人注目的论文：海马回受损的失忆症患者，不只记不住过去，连想像未来的场景都变得破碎。
这指向一个深刻的想法：想像力，某种程度上是记忆的重组。大脑像一个游戏引擎，用过去的素材仿真未来，从而做出规划。这个「世界模型」的概念，后来深深影响了 DeepMind 的研究方向。
DeepMind：解决智能，再用它解决一切
2010 年，他和 Shane Legg、Mustafa Suleyman 在伦敦创办了 DeepMind。他们的使命大得吓人：
先解决智能，再用它解决其他一切。
早期投资人包括彼得·提尔，以及伊隆·马斯克。据流传的故事，哈萨比斯在一次会面中提醒马斯克：就算人类移民火星，如果地球上的 AI 失控，它也会跟着去火星。
2013 年，DeepMind 的算法只靠看屏幕画面，就学会了玩多款 Atari 游戏。隔年，Google 以约 4 亿英镑收购 DeepMind。哈萨比斯坚持两个条件：总部留在伦敦，以及成立 AI 伦理委员会。
AlphaGo 的「第 37 手」
有了 Google 的算力，他向心中的圣杯发起挑战：围棋。围棋的变化比宇宙中的原子还多，暴力穷举完全行不通。
AlphaGo 先学习人类棋谱，再通过大量自我对弈不断进化。2016 年 3 月，它在首尔挑战李世石。第二局的第 37 手，AlphaGo 下了一步所有解说员都以为是失误的棋——后来证明，正是这一手奠定了胜局。
AlphaGo 最终以 4:1 击败李世石。哈萨比斯终于造出了他心中的那种机器：不是死板的深蓝，而是能创造出人类从未想过的新招。
但他说，破解围棋从来不是终点。真正的目标，是破解现实世界的难题。
AlphaFold 与诺贝尔奖
他把火力转向生物学最难的问题之一：蛋白质折叠。蛋白质的功能取决于它的立体结构，而从胺基酸串行预测结构，是困扰生物学界五十年的难题。过去解析一个蛋白质结构，往往要花上数年。
2020 年，AlphaFold 2 在国际蛋白质结构预测竞赛中，达到接近实验方法的准确度。DeepMind 随后免费公开了两亿多种蛋白质的结构预测，几乎涵盖所有已知的蛋白质，被全球科学家用在疫苗、药物和疾病研究上。
2024 年，哈萨比斯和同事约翰·江珀（John Jumper），与美国科学家大卫·贝克（David Baker）共同获得诺贝尔化学奖。从列支敦士登那个想「用智能治疗癌症」的男孩，到诺贝尔奖得主，他走了将近四十年。
Gemini 的反击
ChatGPT 爆红后，Google 把旗下两大 AI 实验室 Google Brain 和 DeepMind 合并为 Google DeepMind，由哈萨比斯掌舵。
他的回应是 Gemini：从一开始就设计成「原生多模态」，同时理解文本、图片、声音和视频。随着新版本推出，Gemini 在多项评测上追上、甚至超越了对手，也走进了更多人的手机和日常。
他是谁？
他是那个在 80 年代的伦敦，盯着 ZX Spectrum 屏幕发呆的少年；是那个面对百万英镑，转身走进剑桥的长期主义者；是那个不甘心人类的聪明才智被游戏耗尽，发誓要破解智能本质的人。
他不像马斯克那样张扬，甚至低调得有点枯燥。但他始终相信：
人工智能不只是聊天机器人或生成图片的工具，它是一个「元工具」，能帮助我们发现新材料、新药物，甚至解开宇宙的谜题。
当年那个在列支敦士登认输的男孩，终于找到了比西洋棋更重要的事。
