戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）

戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），1976年7月27日出生于英国伦敦，是当代全球顶尖的人工智能科学家、神经科学家，DeepMind创始人，2024年诺贝尔化学奖得主。他以“从人脑获取灵感构建通用人工智能”为核心追求，开创性地将深度学习技术应用于蛋白质结构预测这一生命科学难题，带领团队研发的AlphaFold系列模型彻底破解了困扰学界半个世纪的蛋白质折叠谜题，实现了人工智能与基础科学的革命性融合。从国际象棋神童到游戏设计天才，从神经科学学者到AI行业领军者，哈萨比斯的人生轨迹横跨多个领域，始终以跨界创新的姿态推动科技边界，其研究成果不仅重塑了人工智能的发展方向，更深刻改变了生命科学、药物研发等领域的研究范式，成为新时代科技跨界融合的典范。

多元文化的家庭背景与早年的天赋觉醒，为哈萨比斯的跨界成长埋下伏笔。他的父亲是希腊裔塞浦路斯人，母亲是华裔新加坡人，这种多元文化交融的家庭环境，培养了他开放包容的思维特质和全球化视野。哈萨比斯从小就展现出超凡的智力天赋，尤其在逻辑思维与策略规划方面表现突出。4岁时，他偶然看到父亲与叔叔下国际象棋，便主动要求尝试，仅用几周时间就掌握了基本规则并能击败两位业余棋手，展现出对策略游戏的惊人悟性。这份天赋让他走上了国际象棋的专业道路，13岁时便达到国际象棋大师水平，等级分高达2300分，成为当时世界U14年龄组排名第二的棋手，仅次于传奇棋手尤迪特·波尔加，是公认的国际象棋神童。

除了国际象棋，哈萨比斯对计算机与编程的兴趣也早早觉醒。8岁时，他用国际象棋比赛赢得的奖金购买了人生第一台电脑——ZX Spectrum，从此开始自学编程，尝试开发国际象棋和奥赛罗（黑白棋）程序，这是他对人工智能技术的首次探索。16岁时，哈萨比斯提前完成A-Level考试，因年龄未达标未能立即进入剑桥大学，这段“间隔期”成为他职业生涯的重要起点。他参加并赢得了“赢得Bullfrog工作机会”竞赛，成功加入著名电子游戏公司Bullfrog Productions，开启了游戏设计生涯。在这里，他参与了经典游戏《辛迪加》（Syndicate）的关卡设计，更以17岁的年纪担任经典游戏《主题公园》（Theme Park）的首席程序员。这款游戏最终销量突破百万份，斩获行业权威的金摇杆奖，成为当时最具影响力的模拟经营游戏之一，也让哈萨比斯在游戏设计与AI编程领域积累了宝贵经验。

1992年，16岁的哈萨比斯正式进入剑桥大学皇后学院攻读计算机科学专业，凭借扎实的编程功底和创新思维，在学术领域同样表现优异。在剑桥期间，他系统学习了计算机科学的核心理论，尤其深入钻研了人工智能相关算法，为后续的科研工作奠定了坚实基础。1997年，他以计算机科学三项全能（Computer Science Tripos）双一等荣誉学位毕业，展现出在学术领域的卓越能力。毕业后，哈萨比斯短暂加入由前同事彼得·莫利纽克斯创立的Lionhead Studios，担任《黑与白》（Black & White）游戏的首席AI程序员。这款游戏以创新的可学习AI系统为核心特色，玩家可训练虚拟生物完成各类任务，进一步深化了他对“自适应智能系统”的理解与实践。

1998年，22岁的哈萨比斯开启首次创业之旅，创办了独立游戏开发公司Elixir Studios。作为公司创始人兼执行设计师，他带领团队先后推出了《共和国：革命》（Republic: The Revolution）和《邪恶天才》（Evil Genius）两款经典游戏，均获得英国电影和电视艺术学院奖（BAFTA）提名。其中《共和国：革命》以复杂的政治模拟系统和动态AI交互为亮点，《邪恶天才》则创新性地构建了反派视角的策略玩法，两款游戏都因前沿的AI设计受到玩家与行业的广泛认可。巅峰时期，Elixir Studios员工规模达60人，公司估值高达1200万英镑。然而，游戏行业的商业束缚让哈萨比斯逐渐意识到，“无法在游戏的幌子下进行任何有趣的AI研究”，2005年，他毅然决定关闭公司，出售全部知识产权，转而回归学术界，寻求更深入的AI基础研究。

2005年，哈萨比斯进入伦敦大学学院（UCL）攻读认知神经科学博士学位，这一选择成为他科研生涯的重要转折点。他坚信，要构建真正的通用人工智能，必须先理解人脑的工作机制，神经科学的研究将为AI发展提供核心灵感。在博士阶段，他聚焦自传体记忆与想象力的神经机制研究，通过对海马体受损患者的系统实验，首次证明了海马体不仅是记忆存储的核心区域，更是构建未来场景想象力的关键——海马体受损的患者不仅会丧失记忆能力，也无法想象全新的环境场景。这一突破性发现揭示了记忆与想象力的神经关联，被《科学》（Science）杂志评为2007年“年度十大科学突破”之一，充分展现了他跨学科融合的科研能力。2009年，哈萨比斯顺利获得博士学位，随后先后在哈佛大学和麻省理工学院（MIT）从事博士后研究，并担任伦敦大学学院亨利·韦尔科姆研究员，持续深化神经科学与AI交叉领域的研究。

2010年，哈萨比斯与神经科学家沙恩·莱格（Shane Legg）、企业家穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）共同创立了DeepMind Technologies，正式开启了通用人工智能的商业化探索之路。公司成立之初，就确立了“解决智能问题，再用智能解决其他所有问题”的核心使命，致力于从人脑的工作原理中获取灵感，构建具备通用学习能力的AI系统。哈萨比斯担任公司首席执行官，凭借其跨学科背景和战略眼光，带领团队在多个AI领域取得突破。2014年，谷歌以约4亿英镑的价格收购DeepMind，哈萨比斯继续担任首席执行官，借助谷歌的算力资源与全球平台，推动AI技术向更广泛的科学与产业领域渗透。

2016年，哈萨比斯带领DeepMind团队推出的AlphaGo成为全球焦点。这款基于深度学习的AI程序在与世界顶级围棋选手李世石的五番棋对决中以4:1获胜，成为首个击败人类围棋世界冠军的AI系统。围棋因规则复杂、变化无穷，被认为是人工智能领域的“终极挑战”，AlphaGo的胜利不仅证明了深度学习技术的强大潜力，更让人工智能成为全球关注的科技热点。这一成果被《科学》杂志评为年度十大突破，哈萨比斯也因此跻身全球顶尖科技领军者行列。此后，他带领团队持续优化AI技术，推出的AlphaGo Zero通过自我对弈即可实现技术迭代，进一步推动了强化学习技术的发展。

2020年，哈萨比斯带领团队实现了更具里程碑意义的突破——推出AlphaFold 2模型，彻底破解了蛋白质折叠这一生命科学领域的“圣杯级”难题。蛋白质的功能由其三维结构决定，而从氨基酸序列预测三维结构的过程被称为“蛋白质折叠问题”，自1972年被提出以来，一直困扰着全球生命科学家。传统实验方法解析蛋白质结构需耗费数月甚至数年时间，效率极低。AlphaFold 2借助深度学习算法，通过学习海量已知蛋白质序列与结构数据，能够在几分钟内精准预测蛋白质的三维结构，准确率达到实验测定水平。这一成果被《科学》杂志评为2020年“年度突破”，被学界评价为“生命科学领域的革命性进展”。2021年，哈萨比斯团队进一步发布AlphaFold数据库，向全球免费开放近2亿种蛋白质的预测结构，覆盖几乎所有已知蛋白质，为生命科学研究提供了前所未有的数据支撑。

AlphaFold系列模型的诞生，彻底重塑了生命科学的研究范式，在药物研发、疾病治疗、环境保护等领域产生了深远影响。在药物研发领域，研究人员可借助精准的蛋白质结构快速设计靶向药物，大幅缩短研发周期、降低研发成本，目前基于AlphaFold的研究已加速了癌症、神经退行性疾病等多种疑难病症的药物开发进程。在基础科学研究中，AlphaFold帮助科学家快速解析复杂蛋白质复合物的结构，推动了对生命活动分子机制的深入理解，如助力研究人员破解光合作用、细胞凋亡等关键生命过程的核心机制。此外，该技术还被应用于酶工程设计，助力开发高效降解塑料的生物酶，为环境保护提供了全新解决方案，充分展现了人工智能技术赋能基础科学的巨大潜力。

在AlphaFold之后，哈萨比斯继续带领DeepMind拓展AI的应用边界。2023年12月，他宣布谷歌推出的大型语言模型Gemini在32项基准测试中的30项大幅领先当时的主流模型GPT-4，展现了通用人工智能的新高度。Gemini具备多模态理解与生成能力，能够同时处理文本、图像、音频等多种信息，进一步推动了AI技术在各行各业的普及应用。哈萨比斯始终强调，AI技术的终极价值在于“服务人类、解决全球性挑战”，因此他带领DeepMind持续推进AI在气候建模、核聚变研究等前沿领域的应用，努力让人工智能成为推动人类社会进步的核心力量。

卓越的学术贡献与行业影响力让哈萨比斯斩获多项国际顶级荣誉。在获得诺贝尔化学奖之前，他的研究成果已被引用超过10万次，5次入选《科学》杂志“年度十大突破”；2017年，他入选《时代》杂志“全球最具影响力100人”榜单；2018年，被英国王室授予CBE勋章，以表彰其在科技领域的杰出贡献；还曾获得“亚洲奖”年度科技最佳贡献奖、《自然》杂志“年度十大人物”等重要荣誉。2024年9月，他与约翰·江珀、戴维·贝克共同获得引文桂冠奖这一“诺奖风向标”奖项；2024年10月9日，哈萨比斯迎来学术生涯的巅峰——瑞典皇家科学院宣布，将当年诺贝尔化学奖的一半授予他与约翰·江珀，以表彰他们“对蛋白质结构预测的贡献”，另一半由戴维·贝克获得。诺贝尔委员会评价道：“AlphaFold模型彻底改变了我们解析蛋白质结构的方式，为生命科学研究开辟了全新路径，其影响力将持续数十年。”

作为科技领军者，哈萨比斯不仅深耕科研与产业一线，还积极推动人工智能领域的伦理规范与全球合作。他始终强调AI技术的安全可控，牵头制定了DeepMind的AI伦理准则，倡导全球科技界共同建立AI发展的“安全框架”。同时，他积极推动科研成果的开放共享，如AlphaFold数据库的免费开放，助力全球科学家共同推进科学研究。在人才培养方面，他带领的DeepMind已成为全球顶尖AI人才的聚集地，培养了一大批跨学科的AI科研人才，推动了人工智能领域的整体发展。“互联网之父”蒂姆·伯纳斯·李曾评价他：“戴米斯·哈萨比斯是这个星球上最聪明的人之一。”业界更普遍认为，他是少有的能将国际象棋大师、游戏设计师、神经科学家、企业家等多重身份完美融合的天才，其跨界创新的思维方式为科技发展提供了宝贵借鉴。

纵观哈萨比斯的成长与科研生涯，他始终以“突破边界、追求本质”为核心信念，从国际象棋的策略思考到游戏设计的AI实践，从神经科学的人脑探索到通用人工智能的构建，每一次跨界都伴随着对核心问题的深刻追问。从伦敦的少年神童到全球AI领域的领军者，从实验室的基础研究到改变世界的技术突破，他的人生轨迹诠释了跨界创新的力量与价值。如今已近五十岁的哈萨比斯，仍活跃在科技前沿，持续推动人工智能向更高级、更普惠的方向发展。他的学术遗产不仅包括AlphaFold、AlphaGo等里程碑式的技术成果，更包括那种“从多元领域汲取灵感、用技术创新解决人类难题”的科学精神，将持续影响一代又一代的科技工作者，为人工智能与基础科学的深度融合指明方向。