劃重點(diǎn)
01瑞典皇家科學(xué)院于10月9日宣布，將2024年諾貝爾化學(xué)獎授予大衛(wèi)貝克、得米斯哈薩比斯和約翰江珀，以表彰他們在蛋白質(zhì)設(shè)計和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域作出的貢獻(xiàn)。
02哈薩比斯是DeepMind創(chuàng)始人，曾被英國物理學(xué)家霍金評價為“地球上最聰明的人類之一”。
03DeepMind的AlphaFold在蛋白預(yù)測領(lǐng)域作出卓越貢獻(xiàn)，成功預(yù)測大約兩億種已知蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。
04除此之外，哈薩比斯認(rèn)為人工智能在解決復(fù)雜數(shù)學(xué)問題等方面具有潛力，如幫助解決著名數(shù)學(xué)猜想或在國際數(shù)學(xué)競賽中表現(xiàn)出色。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
當(dāng)?shù)貢r間10月9日，瑞典皇家科學(xué)院宣布，將2024年諾貝爾化學(xué)獎授予大衛(wèi)貝克（David Baker）、得米斯哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰江珀（John M.Jumper），以表彰他們在蛋白質(zhì)設(shè)計和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域作出的貢獻(xiàn)。3名獲獎?wù)吖搏@得1100萬瑞典克朗（約合745萬元人民幣）獎金。
諾貝爾獎委員會評價稱，來自美國華盛頓大學(xué)的貝克成功完成了構(gòu)建全新蛋白質(zhì)這一幾乎不可能完成的任務(wù)；而來自谷歌的英國科學(xué)家哈薩比斯和江珀則開發(fā)了一種名為AlphaFold2的人工智能模型，這種模型解決了一個已有50年歷史的難題，能夠預(yù)測大約兩億種已知蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，并且已被全球200多萬人使用。
獲獎?wù)咧坏牡妹姿构_比斯（Demis Hassabis），曾被英國偉大的物理學(xué)家霍金評價為“地球上最聰明的人類之一”，他同時也是英國人工智能DeepMind創(chuàng)始人。在2014年時，DeepMind被谷歌以6億美元收購，而那時的DeepMind甚至還沒公開發(fā)布過任何產(chǎn)品，只有20個技術(shù)人員。但此后，哈薩比斯和他的團(tuán)隊，影響了谷歌未來十年的發(fā)展方向，促使這家科技巨頭從移動優(yōu)先轉(zhuǎn)向AI先行。
在OpenAI之前，全球范圍內(nèi)的上一波人工熱潮，就是由DeepMind的AlphaGo所掀起的。得米斯.哈薩比斯當(dāng)時也被外界親切地稱作“阿爾法狗之父”。幾年之后，DeepMind的AlphaFold在蛋白預(yù)測領(lǐng)域做出卓越貢獻(xiàn)。
2017年5月時，這名擁有1/4中國血統(tǒng)的AI明星，曾因AlphaGo與中國棋手柯潔的比賽而第一次來到中國，并在AlphaGo與柯潔比賽后接受了第一財經(jīng)的獨(dú)家專訪。他遞給第一財經(jīng)記者的名片上，印有自己的中文名字。
當(dāng)時40多歲的他有些謝頂，像極了中國普通高校里的老師。但當(dāng)他說起自己的使命是“讓人工智能成為探索宇宙的終極工具”時，沒有人會懷疑他的認(rèn)真。
在接受第一財經(jīng)記者采訪時，他說在人工智能領(lǐng)域，最讓他興奮的兩件事，一個是深度學(xué)習(xí)，另一個是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，AlphaGo正是二者的結(jié)合，也是邁向通用人工智能目標(biāo)的重要一步。哈薩比斯說：“現(xiàn)在先解決智能，再用智能去解決一切。”
從少年天才到AI領(lǐng)軍人物
哈薩比斯稱得上是“少年天才”。他喜歡各類智力游戲，從4歲開始下國際象棋，13歲時就獲得了國際象棋大師稱號，至今仍然保持著5次獲得“智力奧運(yùn)會”精英賽冠軍的世界紀(jì)錄。
11歲去列支敦士登參加一場國際巡回賽，令少年哈薩比斯印象深刻。
當(dāng)時的他和一個丹麥冠軍棋手對局，下到10個小時的時候，哈薩比斯剩下王和后，對方剩王、車和象，并占有優(yōu)勢。這場比賽本可以平局結(jié)束，但哈薩比斯太累了，選擇了認(rèn)輸。
哈薩比斯在 BBC 一檔節(jié)目中回憶，這場比賽讓他生出了一種頓悟“我們是不是在浪費(fèi)大腦，既然這個級別的比賽選手都是頂尖的，為什么不用我們的腦力去做點(diǎn)更有意義的事情，比如解決癌癥問題，找到其他疾病的治愈方法，不是更好嗎?”
當(dāng)時，哈薩比斯在同年齡段棋手中排名世界第二，身邊幾乎所有人都想當(dāng)然地以為這將是他未來的職業(yè)。不過，哈薩比斯并沒有從此走上職業(yè)棋手的道路，而是對計算機(jī)產(chǎn)生濃厚的興趣。
在學(xué)校里，幾個朋友和哈薩比斯組成了黑客俱樂部，一起寫代碼，做影像演示，復(fù)制曾看過的電影或玩過的游戲，所有的業(yè)余時間都花在了怎么用這些電腦更好地編程。
20歲時，哈薩比斯獲得劍橋大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)位，之后成立視頻游戲公司Elixir。他評價，成功的游戲都會從一個側(cè)面反映生活，從中學(xué)到很多東西，“生活不允許我們一直追求安穩(wěn)，需要不斷激發(fā)我們產(chǎn)生新的想法，改進(jìn)策略，開發(fā)自己的大腦，而游戲像是大腦體操。”
此后，哈薩比斯又選擇回歸學(xué)術(shù)，在倫敦大學(xué)學(xué)院攻讀神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位，完成海馬體和情景記憶學(xué)術(shù)研究，并在2011年與人工智能專家同事Shane Legg、連續(xù)創(chuàng)業(yè)者M(jìn)ustafa Suleyman一起創(chuàng)立DeepMind團(tuán)隊。
作為“異于常人”的天才，哈薩比斯有著自己獨(dú)特的“生物鐘”：上午10點(diǎn)開始工作，花一整天在DeepMind辦公室，回去和家人一起吃晚飯，然后在晚上10點(diǎn)開始第二天的工作，直到早上4點(diǎn)才去睡覺。通常，他會在夜里的幾個小時進(jìn)行研究，讀最新的學(xué)術(shù)論文，以及創(chuàng)造性的思考。
2014年，谷歌以6億美元的價格收購DeepMind，這是當(dāng)時谷歌在歐洲進(jìn)行的最大手筆收購案，而那時的DeepMind還沒公開發(fā)布過任何產(chǎn)品，只有20個技術(shù)人員。而這些豐富的經(jīng)歷，或許與哈薩比斯的家庭教育不無關(guān)系。“我的背景很多元化。”哈薩比斯在接受第一財經(jīng)獨(dú)家采訪時說，他的父親有著希臘和塞浦路斯血統(tǒng)，年輕時是一位創(chuàng)作歌手，而母親是新加坡籍華人，他們都喜歡按自己的喜好做事，這對他的影響是“不要循規(guī)蹈矩，走自己的路，并且一直走下去，那才是生活的正確方式。”
有了谷歌的“加持”，DeepMind加速了對AlphaGo的研發(fā)。直到AlphaGo以4：1的成績戰(zhàn)勝了曾經(jīng)排名世界第一的圍棋選手李世石，被視作是人工智能發(fā)展史上的歷史性突破。
不過在AlphaGo剛剛獲封中國圍棋九段后，哈薩比斯宣布它將退出競技比賽的舞臺，AlphaGo的研發(fā)團(tuán)隊將把精力投入到其他重大挑戰(zhàn)中，研發(fā)出高級通用算法，為科學(xué)家們解決最復(fù)雜的問題提供幫助，包括找到新的疾病治療方法、顯著降低能源消耗、發(fā)明革命性的新材料等。
而哈薩比斯在管理DeepMind之余，還同時在世界頂級科學(xué)大會上發(fā)表了多篇論文。
去年4月，谷歌宣布將 Google Brain 和 DeepMind 進(jìn)行合并，成立名為 Google DeepMind 的新部門。新部門將在保持道德標(biāo)準(zhǔn)的同時，引領(lǐng)突破性的 AI 產(chǎn)品研究和進(jìn)步。很快，兩個部門聯(lián)手在 2023 年底打造出了對標(biāo) ChatGPT 的 Gemini。
到了今年5月，DeepMind和Isomorphic Labs研究團(tuán)隊推出的AlphaFold 3登上《自然》雜志，AlphaFold 3以前所未有的精確度成功預(yù)測了所有生命分子，包括蛋白質(zhì)、DNA、RNA、配體等的結(jié)構(gòu)和相互作用。
在今年8月最新的一次采訪中，哈薩比斯還表達(dá)了他對于AI的最新觀點(diǎn)：從短期來看，AI 被過度炒作了，但從長期來看，它是被低估的。至于如何分辨，哈薩比斯表示，“除了做調(diào)研，還得看看發(fā)表言論的人是什么背景，有多懂技術(shù)，是不是去年才從別的方向轉(zhuǎn)到 AI 的。如果發(fā)表言論的人只是跟風(fēng)，那他貢獻(xiàn)好點(diǎn)子的概率就會像彩票開獎一樣。”
他還預(yù)計，AI 可能會在一些復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題上取得突破，例如幫助解決著名的數(shù)學(xué)猜想或在國際數(shù)學(xué)競賽中表現(xiàn)出色。AGI 的一個重要測試標(biāo)準(zhǔn)將是其是否能夠自主生成像廣義相對論那樣的全新假設(shè)和理論。
探索AI的“星辰大海”
在一次TED大會上，時任谷歌CEO的 Larry Page談起哈薩比斯時滔滔不絕，并且把DeepMind稱為“很長一段時間以來，我見到過的最令人興奮的東西之一”。
而哈薩比斯所帶領(lǐng)的DeepMind在人工智能領(lǐng)域取得的成功，顯然已經(jīng)說服了谷歌，是時候把研究人工智能當(dāng)作公司的首要目標(biāo)了。
“我們很高興能證明，最前沿的科技并不僅僅存在于硅谷中。我為自己是一個英國人，并且扛起英國的創(chuàng)新旗幟而感到自豪。”哈薩比斯對第一財經(jīng)說。
在他眼里，英國一直以來都有研究電腦科技和人工智能的創(chuàng)新傳統(tǒng)，例如阿蘭圖靈和“互聯(lián)網(wǎng)之父”蒂姆伯納斯李。只不過，也許大家不那么擅長把科技轉(zhuǎn)化為商業(yè)上的成功。
“很多地方都能做前沿研究，就像倫敦和中國，為什么不呢?只要你有足夠多的聰明人，并且給他們一個機(jī)會。”哈薩比斯說。
站在哈薩比斯和 DeepMind 身后的，就是一群來自超過60個國家最聰明的人才，不斷地解決人工智能領(lǐng)域最有趣的挑戰(zhàn)。哈薩比斯笑著說：“最頂尖的人總是想和世界上其他頂尖的人一起工作。”特別是當(dāng)你開始做出AlphaGo這樣的產(chǎn)品，或是在《自然》雜志上發(fā)表研究成果，就是向世界上最好的人才打出了廣告，“如果他們想做出像AlphaGo這樣偉大的產(chǎn)品，那么DeepMind就是一個工作的好地方。”
另一方面，這些頂尖人才往往想要研究最有趣的問題，接受最有趣、最智慧的挑戰(zhàn)。哈薩比斯認(rèn)為，解決人工智能問題就是你能干的最有趣的事兒之一，所以對那些聰明絕頂?shù)娜藖碚f，研究中遇到的挑戰(zhàn)也是非常有趣的。
當(dāng)時，記者曾問他AlphaGo距離強(qiáng)人工智能，甚至超人工智能還有多遠(yuǎn)?
哈薩比斯回答說，這像在科幻片里的一些超級人工智能，我們離那個目標(biāo)還很遙遠(yuǎn)，至少還有幾十年的路要走，“因為有關(guān)于人工智能方面的一些關(guān)鍵的問題，我們還沒有攻克下來。”
“如果人工智能能夠在上述領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)新的知識和策略，那在這些領(lǐng)域的突破將十分可觀。我們已經(jīng)迫不及待地想看到這一切的發(fā)生。”包括哈薩比斯在內(nèi)的DeepMind高管在博客中說。
當(dāng)時，哈薩比斯曾對記者舉例，通過與人類專家的合作，可以找到各種各樣的創(chuàng)新方式，包括把 AlphaGo的其中一種變體應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)，正在著力解決蛋白質(zhì)折疊的問題，用來治療阿茲海默癥。”
沒想到7年后，哈薩比斯在當(dāng)年接受采訪中提到的“解決蛋白質(zhì)折疊的問題”因為取得重大突破，獲得2024年諾貝爾化學(xué)獎。
人機(jī)大戰(zhàn)早已落幕，大模型時代已經(jīng)開啟。但一切正如哈薩比斯多年前接受采訪時所說，“人類的智慧將被人工智能放大。人工智能和AlphaGo都是工具，就像哈勃望遠(yuǎn)鏡一樣，可以推進(jìn)人類文明的進(jìn)步。”
(本文來自第一財經(jīng))
