《哈萨比斯：谷歌AI之脑》：DeepMind的使命只有一个：解决智能问题

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（来源：金科之家网）

一、本书简介

《哈萨比斯：谷歌AI之脑》是谷歌DeepMind联合创始人兼CEO德米斯·哈萨比斯的全球唯一官方授权传记。

作者塞巴斯蒂安·马拉比是两度入围普利策奖的科技史学家、金融史学家。

为了写这本书，马拉比耗时三年，对哈萨比斯进行了三十余小时的独家深度访谈，同时采访了一百多位行业核心人物。

这本书围绕哈萨比斯极具传奇色彩的成长经历及其颠覆性的公司DeepMind展开，深入探讨通用人工智能领域的探索与争议。

哈萨比斯4岁学国际象棋，13岁获大师称号，17岁主导开发了经典模拟游戏《主题公园》，后来去剑桥读计算机，再去伦敦大学学院读认知神经科学博士。

2010年，他与伙伴在伦敦创立DeepMind。

2014年，谷歌以6.5亿美元完成收购。

他带领团队做出了AlphaGo、AlphaFold和Gemini，并凭借AlphaFold摘下2024年诺贝尔化学奖。

马拉比并未落入人物传记常见的“造神”叙事，而是客观冷静地描摹出技术奇点来临前，这家企业内部滋生的异化矛盾。

他既写出了哈萨比斯过人的天赋特质与理想主义底色，也不回避他面对行业激烈竞争、资本裹挟时的无力与窘迫。

二、主要内容

这本书从哈萨比斯的少年成长经历与DeepMind初创阶段写起。

故事开篇塑造出一位始终追寻通用人工智能的科学家形象——AGI是他自年少时便深埋心底的信念。

即便公司被谷歌收购，他骨子里依旧是硅谷商业模式的“批判者”，执意将DeepMind扎根伦敦，对硅谷的浮躁风气与逐利导向保持警惕。

他始终按自己的技术路线深耕，依托强化学习先后打造出AlphaGo与AlphaFold。

AlphaGo吃透了人类数千年积累的围棋智慧，AlphaFold则破解了生物学界困扰半个世纪的蛋白质折叠难题。

书中还深度解析了DeepMind被谷歌收购背后的商业逻辑，以及Gemini的技术内核。

但天才的故事并非一帆风顺。

书中最具穿透力的部分，是马拉比冷静呈现了哈萨比斯与Transformer架构的擦肩而过。

2017年，谷歌大脑团队发表了Transformer论文，这项后来支撑起整个大模型浪潮的核心技术被谷歌开源。

马拉比在书中详细记录了哈萨比斯的这一战略误判。

哈萨比斯的选择根源在于他的神经科学专业背景——他相信真正的智能必须根植于对物理世界的交互与反馈。

相比之下，大语言模型的“暴力美学”在早期显得粗鲁而不科学。

这个信念让DeepMind长期押注强化学习，在Transformer架构崛起时反应迟缓。

ChatGPT面世时，谷歌确实陷入巨大被动。

哈萨比斯试图走出一条新路：在Gemini项目中，把强化学习的积累与大语言模型的通识能力结合起来。

他不是在抗拒时代，而是在试图整合两种截然不同的智能形态。

书中还呈现了哈萨比斯与马斯克、奥特曼等硅谷巨头围绕AGI“权力游戏”的隐秘博弈。

马拉比在书中敏锐捕捉到了哈萨比斯身上的“奥本海默式”困境。

哈萨比斯将DeepMind比作“阿波罗计划”或“曼哈顿计划”——这不仅是关于资源投入的比喻，更是关于技术伦理的警示。

书中披露了哈萨比斯在DeepMind被谷歌收购后坚持设立伦理宪章的细节，以及他对AI安全近乎偏执的关注。

三、原文摘录

1.“解决智能问题，然后用它解决一切。”

这句话是哈萨比斯在AI圈内广为流传的名言。

DeepMind的使命只有一个：“解决智能问题，然后用它来解决其他一切问题”。

短短一句话，道出了哈萨比斯毕生追求的核心逻辑——智能是一切问题的根源，解决了智能，其他问题都将迎刃而解。

这句话的背后，是近乎苦行僧般的科学信仰。

2.“也许AI更像火和语言，或者它的影响堪比人类前额叶皮质的进化。我的意思是，它和几万年前那些聪明人想到在洞穴墙壁上留下手印的意义处于同一水平——那是意识的开端。”

哈萨比斯把AI的发明提升到了人类文明演进的尺度来审视。

火、语言、意识的开端——这些都是塑造人类之所以为人的根本要素。

在他看来，AI不是一项普通的技术发明，而是人类进化史上的又一个里程碑。

3.“我唯一知道真的尽了最大努力的方法，就是把自己逼到濒临崩溃的边缘。因为只有到那一刻，你才算真正尽了全力。”

这是哈萨比斯对待事业的态度。

DeepMind的合伙人谢恩·莱格后来形容哈萨比斯——没有50%的模式，也没有99%的模式，只有100%。

这种极致主义，成就了他的AlphaGo、AlphaFold和诺贝尔奖。

4.“世界的结构本质上是由心智创造的，我想用我的神经科学研究来证明这一点：现实可能是一种模拟。”

这句话源于哈萨比斯的认知神经科学背景。

他在伦敦大学学院攻读博士时研究海马体与情景记忆的关系，发现记忆不是对客观现实的记录，而是大脑创造的模拟影像。

这让他产生了更深的思考：如果记忆是精神建构，那么整个现实是否都可能是一种精神建构。

他后来向作者强调：“外部世界本质上是一种精神建构。”

5.“如果你问生活的真正意义是什么，我会认为是追求自我认知。我想这就是我们的人生目标，否则世界为什么会是这个样子？科学为什么会成为可能？计算机为什么会存在？半导体又有什么意义？为什么沙子加上一点铜，就能创造出如此多的奇迹？”

这是一段充满哲学意味的自白。

在哈萨比斯看来，追求自我认知就是人生的终极意义。

他用一连串追问把科学、技术、宇宙的奇妙串联在一起——从沙子到半导体，从铜线到计算机，这一切奇迹都在指向同一个方向：理解自我、理解世界。

6.“当前的语言系统只是从互联网中学习，这就像只搜索树的下半部分，无法触及顶端的树枝，因此无法产生新颖的想法。这样是不可能提出相对论的。”

这是哈萨比斯对大语言模型局限性的深刻洞察。

他认为仅仅从互联网数据中学习，就像只探索了一棵大树的下半部分。

真正的新思想、新理论，需要触及树顶——那是人类创造力的源头。

这解释了他为什么对大模型路径一直保持审慎，也解释了他为什么致力于将强化学习与大语言模型相结合。

7.“于是我问自己，‘在我看来，AI领域最大的问题是什么？’‘我想，最大的问题是，目前还没有衡量智能的标准。如果你甚至无法衡量智能，那就很难打造出一台智能机器。’”

哈萨比斯点出了一个根本性的困境。

如果你不知道什么是智能、不知道如何衡量智能，你怎么可能去创造它？

这是AGI研究面临的最基础也是最难的问题。

他后来给出的定义是：“智能衡量的是一个主体在各种环境中实现目标的能力。”

8.“大多数创业项目的目标是将已知技术转化为产品，这是一个工程挑战；而像DeepMind这样的高科技初创公司，目标是发明技术本身，这是一个科学挑战。”

这句话区分了两种截然不同的创业模式。

一般的创业是做工程——把已有的技术做成产品。

DeepMind做的是科学——发明还不存在的技术。

这种定位注定了DeepMind走的路更长、更难，但一旦走通，影响也更大。

9.“如果你问生活的真正意义是什么，我会认为是追求自我认知。”

这并非一句随口的感慨。

在哈萨比斯看来，科学研究本身就是一种自我认知的延伸。

理解自然的规律、理解宇宙的奥秘、理解智能的本质——所有这些，最终都指向对人类自身的更深理解。

10.“我们正在创造的这个庞然大物将改写历史，如果人类还会有历史可言。但我们不可能半途而废，这不仅出于军事考量，更是因为对科学家而言，明知可行之事，却因为可能产生可怕的后果而放弃，这是不合职业伦理的。”

这段话充满了“奥本海默式”的张力。

哈萨比斯清醒地知道AGI可能带来的风险，但他认为科学家不能因为恐惧后果就放弃探索已知可行的路径。

这既是一种信念，也是一种宿命——明知危险，仍要前行。

四、读书启示

1.信念是长期主义最坚实的根基。

哈萨比斯从少年时代就锚定了通用人工智能这个宏大目标，并用十余年如一日的深耕交出了答卷。

他证明了真正的技术创新不靠炒作，靠的是毫不动摇的信念和持续不断的投入。

对任何一个想要做出长期价值的人来说，找到值得押上一生的方向，比什么都重要。

2.最坚定的信念也可能成为最大的障碍。

哈萨比斯对强化学习的信仰成就了AlphaGo和AlphaFold，却在大语言模型崛起的关键窗口期绊住了他。

同一种品质，换一条赛道就可能从优势变成劣势。

这提醒我们：信念需要定期审视，忠诚不等于固执。

3.科学逻辑与商业逻辑常常冲突，需要找到平衡。

DeepMind起家于科学探索，被谷歌收购后不得不面对商业压力和竞争节奏。

哈萨比斯骨子里是硅谷商业模式的“批判者”，却不得不在安全理想和商业压力之间反复取舍。

这种张力是所有从实验室走向市场的团队都会面临的课题。

4.真正的创新往往源于跨界的融合。

哈萨比斯的人生横跨国际象棋、游戏设计、计算机科学和认知神经科学。

国际象棋教会他模式识别，游戏设计教会他让智能体在环境中自主学习，神经科学让他确信“你造不出来的东西，你就没真正理解”。

这三段经历叠加，塑造了他独一无二的思维方式。

5.知道何时改变方向，比坚持方向更需要智慧。

哈萨比斯在Transformer浪潮中反应迟缓。

他不是不懂大模型，而是太相信自己的技术直觉。

当巨浪袭来，即便是诺贝尔奖得主也不得不带领团队全面投身新的竞赛。

在快速变化的时代，适时调整方向的能力，有时比坚持初心更加珍贵。

五、延展阅读

1.《深度学习革命》——凯德·梅茨

这本书讲述了深度学习从边缘学科到主宰AI领域的历程，涵盖了Google、Facebook、OpenAI等公司的激烈竞争，以及辛顿、杨立昆等AI先驱的故事。

与《哈萨比斯》对照阅读，可以更完整地理解AI发展的全貌。

2.《生命3.0》——迈克斯·泰格马克

这本书探讨了AI时代人类的终极命运，从宇宙视角审视智能的进化。

哈萨比斯对AGI的追求与泰格马克对超级智能的思考遥相呼应，两本书共同构成了对AI未来的完整思辨。

3.《智能时代》——吴军

这本书从技术史的角度讲述了大数据和AI如何重塑产业与社会。

如果说《哈萨比斯》是人物视角的AI叙事，那么《智能时代》就是产业视角的AI叙事，两者互为补充。

4.《为什么：关于因果关系的新科学》——朱迪亚·珀尔

珀尔是图灵奖得主，这本书探讨了因果关系在人工智能中的核心地位。

哈萨比斯从神经科学出发理解智能，珀尔从因果推理出发理解智能——两种路径的碰撞极具启发。

5.《人工智能简史》——尼克

这本书梳理了AI从1956年达特茅斯会议至今的发展脉络，覆盖了符号主义、连接主义、行为主义等不同流派。

读完《哈萨比斯》再读这本书，可以帮助读者把哈萨比斯的故事放入更宏大的AI历史坐标中。

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