[AI 電子報] Demis Hassabis：用AI解答人類最大謎題，獲得諾貝爾獎的先鋒之路

在今年 TED 的舞台上，Google DeepMind 的共同創辦人兼 CEO Demis Hassabis 與 TED 主持人 Chris Anderson 展開了一場深刻的對話。他的成就不僅停留於技術創新，更以 AlphaFold 項目解決了困擾科學界數十年的「蛋白質折疊問題」，這項突破性研究使他榮獲 2024 年諾貝爾化學獎。這一榮譽不僅彰顯了 AI 技術的潛力，也開創了科學研究的新紀元。

人工智慧與重大問題：科學與哲學的工具

「我想解答那些大問題，比如宇宙的根本規律與生命的本質。而人工智慧，是通往答案的最快路徑。」

—— Demis Hassabis

Hassabis 從年少時便熱愛物理與哲學，但他發現，過去幾十年科學界在探索這些問題上的進展有限。於是，他創建了 DeepMind，目標是打造一個能幫助人類理解自身與宇宙的終極工具。他相信，AI 能通過分析海量數據，發現隱藏的模式，提出創新的科學假設，推動人類的認知邊界。

從遊戲到科學：AI 的發展之路

Hassabis 的 AI 旅程始於遊戲。從 Atari 遊戲到 AlphaGo，他將遊戲視為 AI 理想的測試場，最終讓 DeepMind 跨越遊戲領域，進入科學核心。

遊戲中的智慧啟蒙

• Atari 的突破：DeepMind 的 AI 在《Breakout》中，自主學習到將球打到牆後方的策略，這是 AI 首次展示出超越人類設計的創意。
• AlphaGo：震撼世界：2016 年，AlphaGo 擊敗圍棋世界冠軍李世乭，不僅贏得比賽，還創造出前所未見的策略，顯示了 AI 在直覺模式辨識上的巨大潛力。
• AlphaZero：自主學習的巔峰：DeepMind 的 AlphaZero 在 24 小時內從零開始學習，超越所有棋類 AI，證明了 AI 自主學習的極限能力。

遊戲的科學價值

「遊戲讓我們可以快速測試 AI 的能力，但它們只是工具，最終目標是解決人類面臨的科學問題。」Hassabis 如此總結。

AlphaFold：AI 改變科學的里程碑

AlphaFold 是人工智慧解決實際科學問題的一個經典案例，它攻克了困擾科學界 50 年的「蛋白質折疊問題」。這個問題的核心是：從氨基酸序列預測蛋白質的三維結構，而傳統方法需要耗費數年甚至數十年的實驗。

突破性成果

• 速度與規模：AlphaFold 在一年內預測了 2 億種蛋白質結構，相當於節省數十億年的研究時間。
• 精確度：其預測準確度達到原子級，足以應用於藥物開發與疾病研究。
• 開放共享：Hassabis 決定將 AlphaFold 的數據免費開放，讓全球科學家使用，促進整個生物學領域的進步。

榮獲諾貝爾化學獎

Hassabis 與其團隊憑藉 AlphaFold 項目，獲得了 2024 年諾貝爾化學獎。他表示：「這不僅是一個科學的勝利，更是一個 AI 與人類合作的典範。」

AI 的未來：從科學到哲學的探索

通用人工智慧（AGI）的願景

Hassabis 的終極目標是實現通用人工智慧（AGI），即一種能自主學習和解決問題的超級智能。他相信，AGI 將幫助人類解答以下重大問題：

1. 宇宙的根本規律：探索 Planck 尺度下的物理實驗，解開現實的基本結構。
2. 生命與意識的奧秘：AGI 或許能揭示人類意識如何形成，進一步理解自我。
3. 科學的黃金時代：AGI 將帶來疾病治癒、能源革命，並促進全球合作。

技術的挑戰與倫理

Hassabis 警告，AI 的快速發展可能引發 Moloch Trap（莫洛克陷阱）：企業為了競爭可能採取高風險決策。他呼籲全球協作，建立安全、可靠的 AI 發展框架。

知識的樹：AI 開啟新時代

Hassabis 將人類的知識比喻為一棵樹，而 AI 是探索這棵樹的工具。他相信，AI 將幫助人類解鎖更多分支，推動知識的無限延伸。

「AI 是科學方法的延續，也是探索人類潛能的最佳伙伴。」

結語：諾貝爾獎得主的願景與挑戰

Demis Hassabis 的旅程從遊戲開始，最終用 AlphaFold 改變了科學研究的方式。他的成就證明了 AI 不僅是技術工具，更是解答生命與宇宙謎題的重要助力。隨著 AI 的進一步發展，人類正邁入一個由技術與科學共同書寫的黃金時代。

想了解如何呼叫 Google Gemini 1.5 Pro API 製作多模態 Chatbot ? 歡迎關注：

《AI鋼鐵人》36小時直播實戰工作坊

免費訂閱 [AI 學習科技實驗室] 電子報