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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。
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，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。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。
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“智力奧運會”精英賽冠軍的世界紀錄。
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Mustafa Suleyman一起創(chuàng)立DeepMind團隊。
作為“異于常人”的天才，哈薩比斯有著自己獨特的“生物鐘”：上午10點開始工作，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點開始第二天的工作，直到早上4點才去睡覺。通常，他會在夜里的幾個小時進行研究，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 進行合并，成立名為 Google DeepMind 的新部門。新部門將在保持道德標準的同時，引領(lǐng)突破性的 AI 產(chǎn)品研究和進步。很快，兩個部門聯(lián)手在 2023 年底打造出了對標 ChatGPT 的 Gemini。
到了今年5月，DeepMind和Isomorphic Labs研究團隊推出的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，哈薩比斯還表達了他對于AI的最新觀點：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)，那他貢獻好點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 的一個重要測試標準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距離強人工智能，甚至超人工智能還有多遠?
哈薩比斯回答說，這像在科幻片里的一些超級人工智能，我們離那個目標還很遙遠，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，就像哈勃望遠鏡一樣，可以推進人類文明的進步。”
(本文來自第一財經(jīng))
