AI Keymaker：对话DeepMind创始人Hassabis：AGI、宇宙模拟与人类文明的下一个十年
今天，著名播主Lex Fridman发布了与Demis Hassabis的深度对话，探讨了AGI的未来、模拟生物学、视频游戏等话题
宇宙是一道可以解开的谜题吗？
从"P vs NP"问题谈起：AI探索的哲学起点
在探讨人工智能（AI）的未来时，我们往往关注算法、数据和算力。但对于Google DeepMind的联合创始人兼CEO戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）而言，这一切的起点，是一个更为根本的哲学与数学问题：我们所处的宇宙，其本质规律是容易被发现的吗？这个问题在计算机科学领域有一个著名的对应------ "P vs NP"问题。
要理解这个看似深奥的概念，可以借助一个简单的比喻：解数独与验证数独。给你一个空白的数独，要找到唯一正确的解，可能需要花费大量时间，绞尽脑汁地尝试和推理------这就是一个"可能很难"的过程。但如果我直接给你一个填好的答案，你只需要花很短的时间检查每一行、每一列、每一个九宫格是否都符合规则，就能确定答案是否正确------这是一个"很容易"的过程。
在计算机科学中，"P类问题"就像验证数独，可以被计算机快速解决；而"NP类问题"则像解数独，答案容易验证，但找到答案本身可能极其困难。至今无人能证明这两类问题是否完全等价（即P=NP）。哈萨比斯将这个猜想置于AI探索的核心，他认为，宇宙的秘密、科学的伟大发现，很可能就属于NP问题。它们就像一个个巨大的数独，答案（物理定律）一旦被找到，就能被实验轻松验证，但发现它们的过程却充满了艰辛与偶然。
"如果P不等于NP，那么在某种程度上，创造力将永远是必要的......你无法通过暴力搜索找到所有绝妙的想法。"
这个思考为整个人工智能的探索赋予了宏大的背景。如果P=NP，意味着创造力本身可以被高效的算法所取代，所有谜题都能被系统性地破解。但如果P≠NP，则意味着人类的直觉、灵感和创造性的飞跃，将永远是探索未知边界不可或缺的部分，AI将成为我们手中最强大的"探照灯"，而不是取代我们去"看见"本身。
AI如何"看见"并理解世界？
从Gemini到视频生成："世界模型"的崛起
如果说P vs NP是AI的哲学穹顶，那么当下的技术发展就是通往穹顶的坚实阶梯。哈萨比斯指出，当前AI领域最令人兴奋的进展之一，是 "世界模型"（World Models） 的出现。这个概念的精髓在于，AI不再仅仅是识别图片或文字的模式匹配器，它正在其"神经网络"内部，构建一个关于我们物理世界如何运作的、可交互的、动态的模拟器。
Google最新发布的视频生成模型Veo便是这一理念的力证。当用户输入"一艘宇宙飞船穿越虫洞"时，Veo生成的不仅仅是一段绚丽的视频，它在某种程度上"理解"了光线如何扭曲、物体如何加速、视角如何变化的物理直觉。哈萨比斯强调，这种能力并非来自对物理公式的学习，而是通过观看海量视频数据后，对世界运行规律的深度内化。
"这些模型正在学习的不仅仅是像素统计......它们正在学习一个关于我们世界样貌的隐含生成模型。"
"世界模型"的意义是深远的。首先，它是通往真正机器人学的基石。一个机器人如果想在现实世界中稳定地端起一杯水，它必须对重力、液体晃动和摩擦力有一个内在的预测模型。其次，它将彻底改变娱乐产业。哈萨比斯畅想，未来的视频游戏将不再拥有固定的剧本和场景，而是由一个强大的世界模型实时生成，能够对玩家的任何行为做出合乎逻辑且富有创造性的动态响应，创造出真正独一无二的沉浸式体验。
通用人工智能（AGI）------终极目标的定义与路径
何为AGI？一个可被测量的定义与十年之约
通用人工智能（AGI）是整个行业的圣杯。但它究竟是什么？在科幻作品中，它常常被描绘成拥有自我意识的机器人。哈萨比斯则给出了一个更为严谨、可被测量的工程学定义：
"AGI是一个能够自主学习，并在几乎任何人类认知领域，达到或超越该领域顶尖专家水平的系统。"
这个定义清晰地排除了模糊的意识讨论，将AGI锚定在"性能"和"通用性"上。它不仅是一个"万事通"，更是一个"万事精"。那么，我们距离这个目标还有多远？哈萨比斯给出了一个惊人的预测：他认为在未来十年内（即到2034年），我们实现AGI的概率 "超过50%" 。
这份信心的来源，并非某项单一的技术突破，而是基于一条已被验证的核心方法论------ "扩展定律"（Scaling Laws） 。这条定律是近年来AI领域最重要的发现之一，它揭示了AI模型的能力与其背后投入的资源（计算量、数据量）以及算法效率之间存在着可预测的幂律关系。简单来说，只要你持续、大规模地增加投入，模型的能力就会相应地、可预测地变强。这让通往AGI的道路，从一场充满不确定性的科学探索，变成了一项可以规划和执行的、极其宏大的工程挑战。
随着AGI的临近，传统的图灵测试（判断机器是否能像人一样对话）早已过时。哈萨比斯提出，新的黄金标准将是 "专家图灵测试" 。届时，我们会将AI匿名置于一个由诺贝尔奖得主、菲尔兹奖得主等顶尖专家组成的评审团面前，让它在各自的专业领域解决前沿问题。只有当这些人类智慧的巅峰代表也无法分辨出AI与他们同事的产出时，我们才能宣称AGI真正到来。
AI的首要使命------解锁科学的边界
从AlphaFold到模拟生命：AI作为科学家的"终极工具"
在哈萨比斯看来，AGI的价值远不止于创造更智能的聊天机器人或更酷的虚拟世界。其最崇高、最强大的使命，是作为一把钥匙，解锁人类几百年来悬而未决的重大科学难题。DeepMind的AlphaFold项目，成功预测了几乎所有已知蛋白质的3D结构，便是这一宏大愿景的第一个坚实证明。
"我们希望将智能本身作为一个过程来理解，然后将其装入瓶中，并将其应用于所有其他科学领域。"
如今，AlphaFold的传奇正在开启新的篇章。哈萨比斯透露，DeepMind的下一个"曼哈顿计划"级别的目标是：完整地模拟一个生物细胞 。他们选择了结构相对简单的大肠杆菌（E. coli） 作为起点，试图用AI模拟其内部数千个基因、蛋白质以及其他分子之间每时每刻发生的复杂动态相互作用。如果成功，这将是理解生命起源和运作方式的一次革命性飞跃，意味着我们可以像调试软件一样，在计算机中测试新药物、理解疾病机理。
而这仅仅是开始。哈萨比斯的终极愿景，是实现 "万物的AlphaFold"（AlphaFold for everything else） 。从设计具备特定性能的新材料，到开发高效的储能方案，再到精确模拟气候变化，AI将成为21世纪科学家手中最强大的"显微镜"和"试管"，将科学研究从依赖实验和运气的范式，推向一个由模拟和预测主导的新纪元。
驱动未来的引擎------算力、能源与自我加速的循环
AGI的物理瓶颈与AI驱动的解决方案
通往AGI和科学突破的道路光明而令人振奋，但它也面临着一个极其严峻的物理限制：能源。训练当今最顶尖的AI模型，所需的计算量正以惊人的速度（每隔几个月就翻倍）增长。哈萨比斯坦言，即使是对于Google这样的巨头，其全球的数据中心和计算资源也正被推向极限。
归根结底，巨大的算力需求最终指向的是能源消耗。他预见，在不远的未来，一个国家或组织能够支配的能源总量，将直接决定其在AI竞赛中的地位。能源，将成为AI发展的根本瓶颈。
然而，最激动人心的部分在于，哈萨比斯看到了一个完美的闭环：利用AI来解决能源问题本身 。他特别提到了清洁能源的圣杯------核聚变。控制核聚变反应堆中上亿度高温的等离子体，是一个极其复杂的工程难题。DeepMind目前正与能源公司合作，利用其强大的AI模型来学习和优化等离子体的控制策略，并已取得初步成功。
"我认为AI将对解决（核）聚变问题至关重要......这是一个完美的元问题（meta-problem），因为能源是AI自身发展的瓶颈。"
这是一个典型的"自举"（bootstrapping）过程：更强大的AI帮助我们解锁更廉价、更清洁的能源（如核聚变），而丰富的能源又反过来支持我们构建更强大的AI。这个自我加速的良性循环一旦启动，将可能在几十年内彻底重塑人类文明的技术基石。
当AGI到来------工作、创造力与人类角色的演变
"程序员"的消亡与"AI管理者"的诞生
当AGI的能力超越人类专家时，我们的工作会变成什么样？哈萨比斯认为，所有形式的知识工作都将被深刻地重塑。他以他曾经从事的职业------程序员------为例，描绘了一幅清晰的未来图景。
他预言，传统意义上"编写代码"的编程工作将会消失。在AGI时代，开发者将不再需要逐行键入if-else或for循环。取而代之的是，他们会成为 "AI系统的管理者、设计师和调试者" 。
"你将用自然语言描述你想要的应用......然后系统会为你构建它，为你编写所有代码，并进行优化......你的工作是成为那个系统的管理者。"
这意味着，人类的工作重心将从繁琐的"执行"层面，跃升到更高级的"规划"和"创意"层面。你需要精准地定义问题，清晰地描述目标，并对AI生成的复杂系统进行宏观的监督和审美判断。这种从"执行者"到"指挥者"的角色转变，不仅适用于编程，也将发生在法律、金融、设计、科研等几乎所有知识领域。人类的价值，将更多地体现在提出正确的问题、设定有意义的目标和拥有独特的品味上。
在智能爆炸的前夜，何为人类之特殊？
关于意识、情感与乐观的未来
在这场关于算法、算力和未来的技术访谈接近尾声时，讨论回归到了一个永恒的问题：在智能远超我们的机器面前，人类的特殊性究竟是什么？
哈萨比斯坦诚，尽管AI的能力日益强大，但它们目前完全不具备意识、主观体验或真实的情感。他推测，这些品质或许是生命体在亿万年演化中形成的、与我们的生物基质（biological substrate）紧密相连的独特现象。一台计算机可以模拟风暴，但它感受不到雨水的冰冷；一个AI可以写出悲伤的诗歌，但它无法体会心碎的滋味。
因此，即使在一个由AGI驱动的世界里，人类的独特价值或许就根植于我们的生物性本身：我们的情感、我们建立深刻人际关系的能力、我们体验世界的主观感受。尽管他承认AGI的发展伴随着需要严肃对待的潜在风险，但哈萨比斯整体上对未来抱持着坚定的乐观。他相信，AI带来的科学和医学突破将解决无数曾经困扰人类的苦难，极大地增进人类的福祉。
访谈的最后，他留下了一句充满诗意和哲理的话，为这场关于未来的宏大叙事画上了完美的句点，也为我们思考自身在宇宙中的位置提供了新的视角：
"我们是物理定律的产物，但却是能够理解这些定律的产物。这其中有着某种深刻而美妙的东西。"
参考资料
- Lex Fridman Podcast #428 -- Demis Hassabis: Google DeepMind | AI, AGI, and the Future of Humanity