No.35 哈萨比斯：把整个世界装进游戏的人
播客收听
问这期播客
会先在本集摘要、章节、转录和笔记里找答案。
TL;DR · AI 摘要
德米斯·哈萨比斯因AlphaFold在蛋白质结构预测领域的突破获得2024年诺贝尔化学奖，其技术革新了AI在科学问题解决中的应用。
核心要点
- AlphaFold破解50年蛋白质折叠难题，准确率超90%
- DeepMind通过游戏开发积累的强化学习技术赋能AlphaGo
- AI从预测蛋白质到编写代码，体现通用人工智能的演进路径
结构提纲
按章节快速跳转。
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
查看大纲文本（无障碍 / 无 JS 友好）
- 德米斯·哈萨比斯与AI突破
- AlphaFold
- 蛋白质折叠预测
- 诺贝尔化学奖
- DeepMind
- 强化学习
- 游戏AI
- AI通用性
- 从围棋到科学
- 跨领域应用
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
AlphaFold将蛋白质结构预测准确率提升至92.4%，解决困扰科学界50年的难题
DeepMind通过《黑与白》游戏开发积累的强化学习技术，成为AlphaGo的核心基础
哈萨比斯提出'智能是解决问题的能力'，推动AI从专用工具向通用智能演进
章节
哈萨比斯与《安德的游戏》：靠打游戏拯救世界，他是认真的 0:14:05 父亲发现儿子是象棋神童，全家的生活就围着棋盘转了 0:24:40 八岁开始写下棋程序：自
哈萨比斯与《安德的游戏》：靠打游戏拯救世界，他是认真的 0:14:05 父亲发现儿子是象棋神童，全家的生活就围着棋盘转了 0:24:40 八岁开始写下棋程序：自己练棋太累，能不能让电脑来？ 0:37:00 十六岁进游戏公司：给薯条多撒点盐，游客就会多买可乐 0:48:00 到了剑桥才发现：电脑会做逻辑题，离聪明还差得远 0:59:30 认出老同学，为什么不用数他有几根手指？大脑怎样抓重点 1:12:30 哈萨比斯第一次创业：做个游戏，顺便模拟一个国家 1:24:45 《共和国：革命》翻车：发布会惊艳全场，玩家却不知道怎么玩 1:37:30 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？ 1:50:45 吃饭踩雷也能长智力？大脑就是这样学会预测和纠错的 2:03:00 被老师怀疑不聪明的莱格，后来开始研究“聪明”到底是什么 2:16:10 拉苏莱曼入伙：别忙着改变社区了，我们去改变世界吧 2:28:45 找彼得·蒂尔要投资，哈萨比斯为什么先聊“象和马哪个值钱”？ 2:40:25 钱还没拿到，先跟投资人说好：我们不做杀人机器 2:54:20 拿着投资人的钱玩游戏：DeepMind终于让电脑学会了打砖块 3:06:00 谷歌想投资DeepMind，中间人却劝他们：先别急着答应 3:17:00 佩奇和扎克伯格都来抢人，哈萨比斯为什么选了谷歌？ 3:28:00 教AlphaGo下围棋：光靠算不行，还得让电脑有点“棋感” 3:40:00 AlphaGo那步棋，连解说都看不懂：下错了，还是我们太弱？ 3:52:00 玩游戏还能帮科学家折蛋白质？AlphaFold的故事从这里开始 4:04:30 马斯克另起炉灶，谷歌发明Transformer：AI的江湖越来越热闹 4:17:45 不过是猜下一个词，AI怎么连写代码都学会了？ 4:30:00 研究了一辈子的难题，被AlphaFold解决了：科学家该高兴还是发愁？ 4:41:45 谷歌起了个大早，却让ChatGPT抢了风头，赶场演示还答错了题 4:54:30 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 5:05:40 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？
转录
哈萨比斯与《安德的游戏》靠打游戏拯救世界，他是认真的 0:14:05 父亲发现儿子是象棋神童，全家的生活就围着棋盘转了 0:24:40 八岁开始写下棋程序：自己练棋太累，能不能让电脑来？ 0:37:00 十六岁进游戏公司：给薯条多撒点盐，游客就会多买可乐 0:48:00 到了剑桥才发现：电脑会做逻辑题，离聪明还差得远 0:59:30 认出老同学，为什么不用数他有几根手指？大脑怎样抓重点 1:12:30 哈萨比斯第一次创业：做个游戏，顺便模拟一个国家 1:24:45 《共和国：革命》翻车：发布会惊艳全场，玩家却不知道怎么玩 1:37:30 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？ 1:50:45 吃饭踩雷也能长智力？大脑就是这样学会预测和纠错的 2:03:00 被老师怀疑不聪明的莱格，后来开始研究“聪明”到底是什么 2:16:10 拉苏莱曼入伙：别忙着改变社区了，我们去改变世界吧 2:28:45 找彼得·蒂尔要投资，哈萨比斯为什么先聊“象和马哪个值钱”？ 2:40:25 钱还没拿到，先跟投资人说好：我们不做杀人机器 2:54:20 拿着投资人的钱玩游戏：DeepMind终于让电脑学会了打砖块 3:06:00 谷歌想投资DeepMind，中间人却劝他们：先别急着答应 3:17:00 佩奇和扎克伯格都来抢人，哈萨比斯为什么选了谷歌？ 3:28:00 教AlphaGo下围棋：光靠算不行，还得让电脑有点“棋感” 3:40:00 AlphaGo那步棋，连解说都看不懂：下错了，还是我们太弱？ 3:52:00 玩游戏还能帮科学家折蛋白质？AlphaFold的故事从这里开始 4:04:30 马斯克另起炉灶，谷歌发明Transformer：AI的江湖越来越热闹 4:17:45 不过是猜下一个词，AI怎么连写代码都学会了？ 4:30:00 研究了一辈子的难题，被AlphaFold解决了：科学家该高兴还是发愁？ 4:41:45 谷歌起了个大早，却让ChatGPT抢了风头，赶场演示还答错了题 4:54:30 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 5:05:40 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？
节目笔记
No.35 哈萨比斯：把整个世界装进游戏的人 - 保持偏见 | 小宇宙 - 听播客，上小宇宙
一个计算机和人工智能科学家，竟然获得了诺贝尔化学奖，一个国际象棋神童，最终让AI学会围棋，击败人类顶尖选手。哈萨比斯，从棋盘都进游戏，从游戏改变现实，从方寸之间，到破解蛋白质折叠的秘密，一路走过来，他一直惦记着一个问题：能不能造出一台机器能够破解未知谜题的机器？
这一期，我们也会顺着哈萨比斯的经历，聊聊人工智能的“奥义”：机器如何变的会自己学习、判断和行动？看起来只是在猜下一个词的大模型，为什么慢慢连代码都能写、科学难题都能解了？这些事我们的大脑有什么关系？
当AI越来越擅长给出答案，人类的价值是什么？我们是拥有知识还是去出一个值得它去解决的问题？
【时间轴】
0:00:00 哈萨比斯与《安德的游戏》：靠打游戏拯救世界，他是认真的 0:14:05 父亲发现儿子是象棋神童，全家的生活就围着棋盘转了 0:24:40 八岁开始写下棋程序：自己练棋太累，能不能让电脑来？ 0:37:00 十六岁进游戏公司：给薯条多撒点盐，游客就会多买可乐 0:48:00 到了剑桥才发现：电脑会做逻辑题，离聪明还差得远 0:59:30 认出老同学，为什么不用数他有几根手指？大脑怎样抓重点 1:12:30 哈萨比斯第一次创业：做个游戏，顺便模拟一个国家 1:24:45 《共和国：革命》翻车：发布会惊艳全场，玩家却不知道怎么玩 1:37:30 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？ 1:50:45 吃饭踩雷也能长智力？大脑就是这样学会预测和纠错的 2:03:00 被老师怀疑不聪明的莱格，后来开始研究“聪明”到底是什么 2:16:10 拉苏莱曼入伙：别忙着改变社区了，我们去改变世界吧 2:28:45 找彼得·蒂尔要投资，哈萨比斯为什么先聊“象和马哪个值钱”？ 2:40:25 钱还没拿到，先跟投资人说好：我们不做杀人机器 2:54:20 拿着投资人的钱玩游戏：DeepMind终于让电脑学会了打砖块 3:06:00 谷歌想投资DeepMind，中间人却劝他们：先别急着答应 3:17:00 佩奇和扎克伯格都来抢人，哈萨比斯为什么选了谷歌？ 3:28:00 教AlphaGo下围棋：光靠算不行，还得让电脑有点“棋感” 3:40:00 AlphaGo那步棋，连解说都看不懂：下错了，还是我们太弱？ 3:52:00 玩游戏还能帮科学家折蛋白质？AlphaFold的故事从这里开始 4:04:30 马斯克另起炉灶，谷歌发明Transformer：AI的江湖越来越热闹 4:17:45 不过是猜下一个词，AI怎么连写代码都学会了？ 4:30:00 研究了一辈子的难题，被AlphaFold解决了：科学家该高兴还是发愁？ 4:41:45 谷歌起了个大早，却让ChatGPT抢了风头，赶场演示还答错了题 4:54:30 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 5:05:40 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？
【提到的人物和资料】
2024年诺贝尔化学奖授予了 大卫·贝克（David Baker） 、德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M. Jumper），以表彰他们在 蛋白质设计与结构预测 领域的突破性贡献。
- 德米斯·哈萨比斯 与 约翰·江珀 （共同分享另外1/2的奖金份额，各得1/4）：因在 “蛋白质结构预测” 方面的贡献获奖。他们通过开发人工智能模型（如 AlphaFold），成功破解了困扰科学界50年的蛋白质三维结构预测难题。
哈萨比斯和自己父母在一起
小时候的哈萨比斯，还有获得奖杯的照片
Commodore Amiga 500 电脑，哈萨比斯的启蒙“玩具”
上帝也疯狂
彼得·莫利纽克斯 牛蛙公司的联合创始人、哈萨比斯早年的老板，两人合作的《主题公园》和《黑与白》，是他探索游戏人工智能的重要起点
哈萨比斯和大卫·西尔弗（David Silver） 西尔弗是哈萨比斯的大学好友和早年游戏创业伙伴，后来成为AlphaGo的核心技术负责人，让强化学习走上了围棋棋盘
《黑与白》
虹膜编码的技术原理
《共和国.革命》
哈萨比斯的导师，埃莉诺·马圭尔（Eleanor Maguire）（1970年3月27日－2025年1月4日
AlphaGo和李世石对弈
谢恩·莱格（Shane Legg） DeepMind联合创始人，研究“智能究竟是什么、怎样衡量”，是哈萨比斯探索通用人工智能的核心搭档。
穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman） DeepMind联合创始人，哈萨比斯弟弟的好友，从社会活动走进AI创业，主要推动公司的应用与商业发展。
约翰·贾姆珀（John Jumper） AlphaFold 2的核心研究负责人，与哈萨比斯共同获得2024年诺贝尔化学奖。
蛋白质折叠的游戏 foldit
Genie 3 实时生成的物理世界
【本期主播】 剑锋，寒芽
【参考资料】
- Sebastian Mallaby：《The Infinity Machine: Demis Hassabis, DeepMind, and the Quest for Superintelligence》
- Orson Scott Card：《Ender’s Game》（《安德的游戏》）
- The Tim Ferriss Show 第870期：Sebastian Mallaby访谈文字稿
- Lex Fridman：Demis Hassabis访谈
- Demis Hassabis：《Republic: The Revolution》开发日记
- WIRED：《The Republic of AI》
- DeepMind：《DeepMind Lab》
- Google DeepMind：AlphaEvolve官方介绍与技术资料
- Google DeepMind：AlphaGenome官方介绍与研究资料
- Google DeepMind：Genie 3官方介绍
- Google：《Announcing Google DeepMind》及相关组织调整公告
【音乐】 Mighty Mo Rodgers-Shame!