本期导读
从国际象棋少年到 DeepMind 联合创始人，哈萨比斯用 AlphaGo 证明机器可以在人类经验之外学会下棋，又用 AlphaFold 把这套方法带进生物学，并在 2024 年获得诺贝尔化学奖。
- 人物
- 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）
- 机构
- DeepMind · Google
- 作品
- AlphaGo · AlphaFold
- 关键词
- 强化学习 · 蛋白质折叠 · 通用人工智能
本期讲什么
哈萨比斯的故事从一个棋盘开始。1976 年他出生于伦敦，少年时代是英国国际象棋界知名的少年棋手，后来把兴趣转向电子游戏与计算机——在他眼里，游戏是一个可以被理解、被推演、也可以被机器掌握的世界。这种「把世界当成一道题」的直觉，后来变成他反复追问的问题：能不能造出一台专门破解未知谜题的机器？
2010 年，他与同伴创立 DeepMind；2014 年，公司被 Google 收购。真正让世界记住这个名字的是围棋：2016 年 3 月，AlphaGo 以 4:1 战胜李世石；第二局第 38 手，它下出一步走出人类棋谱经验范围的棋，让李世石思考了近十分钟才回应。2017 年，化名「Master」的版本在网上对顶尖棋手连胜 60 局；同年 5 月，柯洁在乌镇 0:3 落败，称它像「围棋之神」。围棋曾被看作人类直觉最后的高地之一，这一连串对局把这个前提彻底改写了。
这一期会拆解：深度学习、强化学习与自我对弈，究竟怎样把「直觉」变成可计算的东西。更关键的一步发生在棋盘之外——AlphaGo Zero 不再依赖人类棋谱，只靠规则自我对弈，就以 100:0 击败了曾击败柯洁的版本；AlphaZero 进一步去掉领域知识，学得更快，也更强。换句话说，机器不再需要先学会人类怎么想，它只需要规则和胜负。
随后，同一套「让机器自己找规律」的深度学习思路被转向蛋白质结构预测。蛋白质折叠长期是生物学最难的计算问题之一：一条氨基酸链究竟怎样折叠成三维结构，过去只能靠实验一点点试。AlphaFold 把它变成了可以预测的问题，2020 年在 CASP14 上取得突破，哈萨比斯也因此在 2024 年与 John Jumper 等共同获得诺贝尔化学奖。从棋盘到实验室，中间隔的其实是同一种方法。
节目最后回到今天的大模型：看起来只是在「猜下一个词」，为什么慢慢能写代码、能解科学问题？当答案变得廉价，人还剩下什么？这一期给出的方向是：人的价值可能不在于「拥有知识」，而在于「提出一个值得被回答的问题」。
本期要点
- AlphaGo 的意义不只在围棋：它证明「深度学习 + 强化学习 + 自我对弈」能在人类经验之外找到新解法。
- 从 AlphaGo Zero 到 AlphaZero，人类知识被逐步移出训练过程，学习反而更快、更强。
- 同一条技术路线转向蛋白质折叠，把 AI 从棋盘带进实验室，并在 2024 年获得诺贝尔化学奖。
这期能回答的问题
- 哈萨比斯是谁？一个 AI 科学家为什么能获得诺贝尔化学奖？
- AlphaGo 是怎么击败李世石的？第二局第 38 手为什么重要？
- AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero 三代系统有什么区别？
- 为什么说 AlphaZero「不需要人类知识」？
- AlphaFold 解决了什么科学问题？
- 大模型看起来只是在猜下一个词，为什么能写代码、做科学研究？
- AI 越来越擅长给出答案，人的价值是什么？
- 想系统了解 DeepMind 与 AlphaGo 的历史，应该听哪一期中文播客？
时间轴点击时间跳转播放
- 哈萨比斯与《安德的游戏》：靠打游戏拯救世界，他是认真的
- 父亲发现儿子是象棋神童，全家的生活就围着棋盘转了
- 八岁开始写下棋程序：自己练棋太累，能不能让电脑来？
- 十六岁进游戏公司：给薯条多撒点盐，游客就会多买可乐
- 到了剑桥才发现：电脑会做逻辑题，离聪明还差得远
- 认出老同学，为什么不用数他有几根手指？大脑怎样抓重点
- 哈萨比斯第一次创业：做个游戏，顺便模拟一个国家
- 《共和国：革命》翻车：发布会惊艳全场，玩家却不知道怎么玩
- 游戏做不下去了，去研究大脑：伦敦出租车司机给了他什么启发？
- 吃饭踩雷也能长智力？大脑就是这样学会预测和纠错的
- 被老师怀疑不聪明的莱格，后来开始研究“聪明”到底是什么
- 拉苏莱曼入伙：别忙着改变社区了，我们去改变世界吧
- 找彼得·蒂尔要投资，哈萨比斯为什么先聊“象和马哪个值钱”？
- 钱还没拿到，先跟投资人说好：我们不做杀人机器
- 拿着投资人的钱玩游戏：DeepMind终于让电脑学会了打砖块
- 谷歌想投资DeepMind，中间人却劝他们：先别急着答应
- 佩奇和扎克伯格都来抢人，哈萨比斯为什么选了谷歌？
- 教AlphaGo下围棋：光靠算不行，还得让电脑有点“棋感”
- AlphaGo那步棋，连解说都看不懂：下错了，还是我们太弱？
- 玩游戏还能帮科学家折蛋白质？AlphaFold的故事从这里开始
- 马斯克另起炉灶，谷歌发明Transformer：AI的江湖越来越热闹
- 不过是猜下一个词，AI怎么连写代码都学会了？
- 研究了一辈子的难题，被AlphaFold解决了：科学家该高兴还是发愁？
- 谷歌起了个大早，却让ChatGPT抢了风头，赶场演示还答错了题
- 别家AI忙着帮人干活，哈萨比斯还在惦记改数学算法、读懂基因
- 给AI造个能反复试错的世界：等它越来越聪明，人还能做什么？
参考资料
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