Demis Hassabis（戴密斯·哈萨比斯）：自然世界皆可学习，AI将助我们破解物理学等终极之谜

撰文：Techub News 整理 导语 2025 年 7 月，在荣获诺贝尔物理学奖后，谷歌 DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis（戴密斯·哈萨比斯）再度做客 Lex Fridman 播客。这是哈萨比斯获奖后的首次深度长谈，也是他第二次出现在该播客中。在这场近两个半小时的对话里，哈萨比斯超越了对其获奖工作 AlphaFold（阿尔法折叠）的常规讨论，深入阐述了他对智能、物理世界本质以及通用人工智能未来的宏大思考。作为当今人工智能领域最具远见的领导者之一，哈萨比斯此次发声不仅总结了过去十年 AI 在科学发现上的突破，更勾勒出一幅 AI 如何帮助人类破解从细胞到宇宙等根本性谜题的未来图景。 摘要 哈萨比斯提出核心猜想：任何在自然界中生成或发现的模式，都可以被经典学习算法高效地发现和建模。 AI 模型（如 Veo）已能惊人地模拟流体、光影等复杂物理现象，暗示其对世界拥有“直觉物理”理解。 哈萨比斯梦想构建“虚拟细胞”模型，并认为 AI 将是帮助人类解答生命起源、意识本质等终极问题的终极工具。 对于 AGI（通用人工智能），他设定了高阶标准，并预测未来可能需要通过类似围棋“神之一手”的创造性突破来识别。 自然皆可学：一项关于世界本质的大胆猜想 访谈始于一个源于哈萨比斯诺贝尔奖演讲的大胆命题。他提出：“任何能在自然中生成或发现的模式，都能被经典学习算法高效地发现和建模。”这并非泛泛而谈，而是基于 DeepMind 一系列标志性项目 AlphaGo、AlphaFold 的成功实践。 哈萨比斯解释道，无论是围棋的棋步空间，还是蛋白质可能折叠成的形状数量，其组合可能性都远超宇宙中的原子总数，用穷举法求解是完全不可行的。然而，AlphaGo 和 AlphaFold 都通过为这些环境构建模型，从而智能地引导搜索，使问题变得可解。关键在于，自然系统并非随机，它们都经历了演化或类似过程的“塑造”，从而具有内在结构。蛋白质能在毫秒内折叠，宇宙本身就在求解这些复杂问题。AI 所做的，正是学习并模拟这种结构化的搜索过程。 “我有时称之为‘最稳定者生存’，”哈萨比斯说，“这不仅适用于生物进化，也适用于地质过程塑造的山脉形态，乃至行星轨道和小行星形状——它们都经历了无数次作用‘存活’下来。因此，应该存在某种可以反向学习到的模式或‘流形’，它能帮你高效地搜索到正确解并进行预测。”他认为，这或许不适用于人造物或抽象问题（如大数分解），除非数字空间本身存在模式。但对于大多数自然系统，其结构是可学习的。 这一观点将学习能力的边界问题与理论计算机科学中的经典难题 P vs NP 联系了起来。哈萨比斯认为，如果我们把宇宙看作一个信息系统，那么 P vs NP 本身就是一个物理问题。他正在与同事探讨，是否应该为这类可通过神经网络过程解决、并映射到自然系统的问题定义一个新的复杂性类别。“这可能是思考该问题的一种非常有趣的新方式。”他补充道。 从流体到光影：AI 模型展现“直觉物理”理解 哈萨比斯用 DeepMind 最新的视频生成模型 Veo 来佐证其观点。传统的流体动力学（如纳维-斯托克斯方程）计算在经典系统上被视为极其困难，需要海量算力，例如天气预报系统。然而，Veo 却能够相当出色地模拟液体、材质和镜面光泽。 “我曾早期在游戏行业编写物理引擎和图形引擎，深知编写能做到这些的程序是多么痛苦，”哈萨比斯说，“但不知何故，这些系统仅仅通过观看 YouTube 视频就在进行逆向工程。”他推测，模型正在提取这些材料行为背后的潜在结构，可能存在一个更低维度的流形被学习到了。“这可能对现实世界的大部分都成立。” Lex Fridman（莱克斯·弗里德曼）表示，Veo 在模拟物理方面“并非完美，但已经非常出色”，并提出了一个深刻的科学问题：模型需要理解世界的哪些方面才能做到这一点？哈萨比斯认为，就模型能够以连贯的方式预测后续帧而言，这本身就是一种“理解”——虽然不是拟人化或深层次的哲学理解，但它确实建模了足够的动力学。他特别指出，模型对物理行为、光照、材质和液体的模拟能力，表明它拥有某种“直觉物理学”的理解，类似于人类儿童对物理的直观把握，而非博士生对方程的解析。 这一发现挑战了此前的一个常见假设：AI 必须通过具身交互（如机器人）才能建立对物理世界的深入理解。Veo 的成功表明，被动观察也可能达成相当程度的理解。“这再次暗示了现实本质的某些底层规律。”哈萨比斯说。他展望，下一步可能是让视频变得可交互，让人们能够“步入”其中并移动，这将真正令人震撼，并更接近他所称的“世界模型”——一个关于世界如何运作、其物理规律和内含物体的模型，而这正是真正 AGI 系统所需要的。 AI 与终极之谜：从虚拟细胞到生命起源 哈萨比斯将构建通用人工智能视为帮助人类解答终极科学问题的终极工具。他的梦想项目之一是构建“虚拟细胞”——一个完整的细胞内部模拟。他设想，科学家可以在硅基环境中对虚拟细胞进行实验，大幅加速研究进程，可能将实验速度提升百倍，最后再到湿实验室进行验证。 他认为 AlphaFold 提供了蛋白质的静态 3D 结构图，而 AlphaFold 3 开始建模相互作用（如蛋白质与蛋白质、蛋白质与 RNA/DNA 之间的互动），这是通向模拟整个细胞通路乃至完整细胞的第一步。他计划从酵母细胞这种研究透彻的单细胞生物体开始。当然，挑战巨大，例如细胞过程涉及不同的时间尺度，建模时需要决定模拟的粒度级别。哈萨比斯希望能在蛋白质级别进行建模，而无需下沉到原子级别。 更宏大的问题是，AI 能否模拟生命的起源？哈萨比斯认为这是一个最深奥、最迷人的问题之一。他设想，从原始汤的初始条件出发，AI 能否模拟出类似细胞结构的涌现？“那将是生命起源的‘神之一手’。”他说。他相信，最终我们会发现，从非生命到生命并非一条清晰的分界线，而是一个连续谱，连接着物理、化学和生物学。“破解这堵我们在大脑中构筑的墙，正是我毕生致力于 AI 和 AGI 工作的全部原因。”哈萨比斯坦言，现实本质、意识、时间本质等终极问题一直在他脑海中“呐喊”，而 AI 可能是解开这些谜团的关键。 AGI 的路径与标志：超越“认知不均” 哈萨比斯估计，到 2030 年有 50% 的可能性开发出 AGI。他设定的标准很高：能够匹配大脑拥有的全部认知功能。他强调，当前 AI 系统是“认知不均”的，在某些方面很强，在其他方面却有明显缺陷。真正的 AGI 需要具备全面的、一致性的智能。 如何测试 AGI？他提出两种方式：一是“暴力测试”，让系统完成成千上万个人类能够完成的认知任务；二是让世界顶级专家（如陶哲轩那样的领域专家）花一两个月时间尝试找出系统的明显缺陷。如果都找不到，那就可以相当确信拥有了通用系统。 此外，他期待看到一些“灯塔时刻”，即类似围棋“神之一手”的突破性创造。例如：1）提出像爱因斯坦相对论那样的全新物理学猜想或假说。可以进行回溯测试：将知识截止到 1900 年，看系统能否提出狭义和广义相对论。2）发明一种如围棋般深邃、优雅的新游戏。“一个系统能够同时完成好几件这类事情，而不仅仅是单一领域，这就是我会寻找的迹象。”哈萨比斯说。 对于当前热门的“递归自我改进”和 AI 安全，哈萨比斯认为像 AlphaEvolve（阿尔法进化）这样的系统展示了将大语言模型与进化算法等传统搜索方法结合的潜力，这可能在科学发现中催生新的能力。但他不确定完全的端到端自我改进是否可取，因为这可能导致“硬起飞”场景。目前，系统在给定具体指令时表现良好，但对于“创造一个比围棋更好的游戏”或“做一个更好的自己”这样高度不明确的指令，还无法处理。 游戏、意识与人类未来 作为曾经的游戏开发者（代表作《主题公园》《黑与白》），哈萨比斯对 AI 将如何重塑游戏充满期待。他梦想着能根据玩家想象动态创造内容、编织故事的 AI 系统，实现终极的“选择你自己的冒险”游戏。结合类似 Veo 的交互式生成技术，他认为未来 5 到 10 年可能实现这种令人惊叹的开放世界游戏。 当被问及意识是否可以被经典计算机建模时，哈萨比斯与物理学家罗杰·彭罗斯观点相左。他认为大脑中进行的主要是经典计算，因此意识现象原则上可以被经典计算机模仿或建模。但关于“感受性”的哲学难题可能是个例外。他提出了一个有趣的思路：未来如果通过脑机接口与 AI 系统连接，我们或许能亲身体验在硅基上计算的感觉，从而更好地理解意识。 谈及人类未来，哈萨比斯持乐观态度。他相信人类无限的创造力和极强的适应性。“看看我们现在所处的世界——我们是用狩猎采集者的大脑在应对。乘坐飞机、做播客、玩电脑游戏……这已经令人震惊。我认为这只是下一步。”他认为社会已经在一定程度上适应了当前令人瞠目的 AI 技术。 最后，关于 AI 时代人类的独特性，哈萨比斯认为，构建 AI 这种智能人造物并将其与人类心智进行比较，或许是理解人类心智特殊之处的最佳方式。“我相信存在特殊之处，但这场我们正在进行的旅程将帮助我们理解和定义它。”这场对话最终回归到哈萨比斯的初心：利用 AI 这一工具，探索智能的本质，并最终理解我们自身与所处的宇宙。