Demis Hassabis 访谈

DeepMind 创始人兼 CEO、诺贝尔奖得主 Demis Hassabis 的访谈围绕人工智能从基础理论到未来愿景展开，涵盖自然规律、计算复杂性、多模态世界建模、生物模拟、AGI 路径、规模法则、能量前景及人文思考等核心主题

1. 可学习的自然模式

  • 任何经演化或物理过程“存活”下来的系统都蕴含可被神经网络高效学习的结构。

  • AlphaGo、AlphaFold 等项目正是逆向发现自然系统的低维流形，以智能引导搜索，从而在天文级别的组合空间内实现可行解。

2. 计算复杂性与 P vs NP

  • P 类问题（多项式时间可解）与 NP 类问题（可快速验证但难以穷举求解）之争，本质是“哪些自然系统可被经典计算模型高效模拟”。

  • 未来或可定义“可学习自然系统”（LNS）复杂度类别，专门刻画此类模型对物理、化学生态等问题的可解性。

3. 世界建模与 Veo 3

  • Veo 3 不仅生成视觉内容，更通过“语言→视频”构建时空、因果与物理逻辑严谨的内在世界模型。

  • 这一能力让 AI 可在接收文字描述后，推出场景演化并预测下一帧，为 AGI 提供多模态推演接口。

4. 视频游戏：AI 的认知实验室

  • 游戏环境具备目的性任务、即时反馈和可控复杂度，是训练决策、规划、社交推理等能力的理想平台。

  • 从 Demis 早年设计的《黑与白》到 AlphaGo 与 StarCraft II，游戏推动 AI 在多维认知挑战中持续迭代。

5. 生物演化模拟：AlphaEvolve

  • 在 AlphaFold 静态结构预测基础上，AlphaEvolve 引入进化算法与动态环境变量，模拟自然选择与遗传变异过程。

  • 应用涵盖药物研发、生态预测，并为未来从生物机制中汲取智能架构灵感奠定基础。

6. 从原始生命到通用智能

  • 围绕“生命起源”话题，Demis 展望 AI 可再现从非生命物质到原始生物体的关键化学和物理步骤。

  • 这类模拟可深化对生命本质的理解，并推动 AGI 项目在“从零到一”阶段的探索。

7. 通向 AGI 的分阶段蓝图

  1. 建模现实：AlphaFold 与 Veo 3 提供静态与动态世界模型。

  2. 预测未来：AlphaEvolve 推演生物与环境演化路径。

  3. 泛化推理：多模态语言–视觉–声音的统一处理（如 Gemini）。

  4. 持续学习：各系统协同，实现跨任务、跨领域的迁移能力。

8. 规模法则、计算与未来能源

  • 深度学习规模法则：参数、数据、算力三维度共同驱动模型能力指数级提升。

  • 随算力需求激增，未来或依赖新型能源（融合、先进太阳能）与更高效计算架构，才能支撑 AGI 研究的持续扩展。

9. 人性、意识与量子计算

  • 人类独特之处在于“元认知”与非理性情感，这些迄今难以被经典架构捕捉。

  • 虽未定论，量子机制或在意识形成中扮演角色；若 AGI 需具备主观体验，或将借助量子计算打破传统符号处理瓶颈。

10. 教育与研究的未来愿景

  • 教育应从知识灌输转向问题驱动式探索，AI 成为“认知助手”，激发好奇心与批判性思维。

  • 个性化学习、跨学科整合与伦理边界的把握，将决定技术如何真正服务于人类潜能的释放。