作者：周健工  未尽研究创始人

作者：[美] 塞巴斯蒂安·马拉比

译者：周健工

出版时间：2026年3月

出版社：湛庐文化/浙江科学技术出版社

2017年5月，我采访了哈萨比斯。那是AlphaGo战胜李世石的第二年，在中国围棋协会的安排下，谷歌在浙江乌镇安排了AlphaGo与世界冠军柯洁对弈，AlphaGo以3∶0完胜，我在现场见证了这个历史时刻。当时的谷歌CEO埃里克·施密特（Eric Schimidt）、谷歌大脑项目负责人杰夫·迪恩（Jeff Dean），当然还有哈萨比斯都来了。应谷歌的邀请，我前往乌镇，与施密特对话，并且主持了迪恩与中国科学家的一场对话。当然，最重要的，是对哈萨比斯的电视专访。

尽管事先知道哈萨比斯非常聪明，霍金称他为“地球上最聪明的人类之一”，但我与他交谈时，还是感受到了那种并非传说中的聪明。他是“AlphaGo之父”，所以我问他围棋水平如何，他说是业余一段。也就是说，他是国际象棋大师，但肯定不是世界上最顶尖的选手。但他拥有一种科学的智慧，能发明AI学习系统，去战胜人类最顶尖的选手。而且他的想法是构建能学习一切的AI系统，最终让AI达到或者超过人类的水平，这就是AGI（通用人工智能）。

哈萨比斯当时给我留下最深刻印象的一句话，是告诉我说，要让AI成为探索宇宙的“终极工具”，解决智能，然后用它解决一切。这听起来比那些世界冠军和伟大的科学家更加令人生畏。

直到现在，马拉比的这本《哈萨比斯：谷歌AI之脑》（英文原名The Infinity Machine），除了强化我已经熟知的他硅谷AI英雄的一面，更让我看到了一个值得世人了解的哈萨比斯，看到了那些驱动他要用尽一生去追求AGI的终极力量源泉。

哈萨比斯，会不顾一切吗

AI是整个人类所面对的威力巨大的一种终极技术。这些技术的发明者是怎么想的？他们是否值得信任？如果他们不值得信任，AI值得信任吗？这样说来，AGI运动的开创者和引领者哈萨比斯，可能是当下最需要我们去了解的一位关键人物。这种深刻的追问，是成书的基本前提，也是驱动叙事的动力之源。

马拉比与哈萨比斯之间几乎完全是私下的、长时间跨度的对话，在我看来是本书最吸引人的地方。哈萨比斯在哲学上受到康德的影响：外部世界对于人类的全部意义，来自人类的理解，而AGI，即一种超越了人类的终极智能，可以破解宇宙之谜。但哈萨比斯并不停留于科学理论，他还受到理查德·费曼（Richard Feynman）的影响——我无法创造的东西，我就无法理解，他要把图灵所构想的通用学习机造出来。这听起来非常知行合一——理解这个世界，就是对它进行“逆向工程”。

正是因为日益从理论探索走向技术和工程实践，科学家面临着马拉比所设定的一种困境。科学发现越重大，它所蕴含的能量越大，这种能量的释放方式也决定了科学发现对人类的影响力。特别是当科学家也投身于实践，把科学发现变成一种技术系统，直至造出产品，如奥本海默、冯·诺伊曼等参与制造原子弹，技术释放风险可能达到人类物种级甚至星球级。同样，AI被认为可能对人类文明释放出巨大的能量，在这个迅速释放的过程中，认知的、物理的、系统的与社会的风险，可能难以预见，更难以控制。

马拉比认为哈萨比斯就身处这样的困境之中。他们这一代AI英雄们，既奉行神的旨意去发现科学真理，但又可能是万物的破坏者。“而哈萨比斯洞悉了所有这些末日场景的全貌”。他生命的全部意义，在于在生命终结前理解这一切。除了科学探索，马拉比也看到了哈萨比斯身上的另一面。“他虽深陷这场激烈的商业竞争，却也乐在其中。” 谷歌一度输掉了大语言模型和推理模型的竞争。哈萨比斯的责任，就是率领谷歌DeepMind翻盘，并且在多模态模型、世界模型、持续学习等方面，实现从零到一的突破。

DeepMind，谷歌的AI灵魂

哈萨比斯2010年创办了DeepMind，2014年被谷歌以6.5亿美元收购。这是一家开创AGI运动的初创公司。它虽然被谷歌收购，但是保持了自己当初的使命，哈萨比斯坚持留在伦敦，在谷歌内部也保持了一定的独立性。

DeepMind以实验室的形式，为一种科学发现而诞生，开创了当代科技与AI初创企业的一种新范式，集研究、工程和产品于一体。这种范式为OpenAI和Anthropic所效仿，在DeepSeek那里也可以看到它的影响 。

而选择在早期投资这样一家企业，需要非同寻常的品位。这些早期投资者中，一位是伦敦金融家，怀着崇高的使命感理解DeepMind；一位是MIT教授、哈萨比斯的博士后指导，坚信哈萨比斯一定能像费曼、克里克一样获得诺贝尔奖；还有一位，就是Founders Fund 负责人彼得·蒂尔（Peter Thiel）。

那位叫戴维·甘蒙（David Gammon）的伦敦金融家，认为DeepMind的使命就是去发现上帝的算法，因为宇宙有一位设计师，就是我们所称的上帝。他以如此情怀投资了DeepMind，这让我想起了在剑桥大学的卡文迪许实验室的门口，也写着这么一段话：主的创造，何其伟大；穷究其中，其乐无穷。（The works of the Lord are great, sought out of all them that have pleasure therein.）这句话是当年英国化学家、物理学家亨利·卡文迪许（Henry Cavendish）在1874年初建实验室时，詹姆斯·麦克斯韦（James Maxwell）让人刻在橡木门上的。它成为实验室的精神象征。

后来，辛顿在谈到为什么一定要追求AGI时，谈到这种科学发现的“甜头” （sweetness），与那种“乐趣”（pleasure）高度吻合。在本书的扉页上，马拉比引用了冯·诺依曼在研制原子弹期间写的一段话，科学家必须依照其职业伦理，完成其发现的使命，哪怕它可能带来可怕的后果。哈萨比斯也谈到，剑桥大学校园里，“我能从石头的纹理中感受到艾萨克·牛顿、艾伦·图灵等所有我的偶像的存在，感受到他们的智慧和远见。他们几乎是在呼唤我。”

蒂尔认为这个项目在科学层面是顶级的，但商业模式可能是最差的。他认为，哈萨比斯的宿命就是AGI。他的合伙人卢克·诺塞克（Luke Nosek）是一位未来主义者，投资了SpaceX，他把哈萨比斯看成和马斯克一样的创业者。蒂尔决定不采取集体投票决策，而是给予诺塞克凭直觉决策的权力，最终投资了230万美元。

哈萨比斯和另一位创始人沙恩·莱格（Shane Legg）的跨学科知识结构，决定了跨学科既是DeepMind的知识结构，也是它的研究方法。哈萨比斯本人就是一位跨界博学的科学家，比如计算机、神经科学、物理、哲学，他是象棋大师并且精通各种智力游戏，还获得了诺贝尔化学奖，初步实现了自己的梦想——用AGI超越牛顿和爱因斯坦。另一位共享诺贝尔奖的DeepMind科学家约翰·江珀（John Jumper），则涉足数学、物理、化学、生物学和机器学习等多个领域。当年哈萨比斯就曾告诉我，DeepMind在还只有400～500名员工时，它的人才就来自60多个国家，其中一半是顶尖大学相关学科的顶尖博士生。

最近DeepMind开始跨界进入经济学领域，要用最先进的AI系统质疑经济学中的一些基本原则，如稀缺性，还将研究智能体参与交易之后的市场机制，以及资源和权力的分配。

DeepMind想办成一家开放式的、注重长期的、跨学科的AGI研究机构，它提出的口号是：解决AI，再用AI解决一切。在被谷歌收购之后，它基本保持了自己的独立性。

硅谷的创业理念“快速行动，打破常规”（Move fast and breaking things），最起码在研究阶段并不适合AI这一转变性技术。但是，OpenAI推出ChatGPT，一定程度上改变了DeepMind的工作方式，DeepMind开始进入AI时代的硅谷节奏，与OpenAI展开短兵相接的竞争。

现在看来，DeepMind是后来所有AGI企业的起源。谷歌在2013年以4400万美元收购了辛顿和他的两名学生伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）和亚历克斯·克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky）共同创办的实验室，2014年又收购了DeepMind。它在当时同时拥有两家最领先的AI实验室，几乎可以垄断这项决定人类命运的技术，这也直接催生了马斯克等人创办OpenAI，然后才有了ChatGPT。

AGI ，终极图灵机

DeepMind开创了AGI运动。当前AGI这个概念充满争议，并且往往被用来营销，但它确实经历了演变的过程，体现了技术发展的脉络。莱格最早把AGI这个词引入AI圈子，与哈萨比斯用AI解决一切的理念完全一致，成为创办DeepMind的意义所在。

哈撒比斯一度相信AGI将是一个“单一实体”（singularity），尤其是AlphaZero通过自学习，在所有棋类领域都达到了超人的水平 ，这让他和戴维·西尔弗（David Siver）等人相信，DeepMind将主要通过强化学习实现AGI。强化学习这一思想，既来自哈萨比斯、莱格等人对于包括神经网络在内的一切学习行为的反馈与改善机制的坚信，也在“强化学习之父”理查德·萨顿（Richard Sutton）那里得到了系统性的研究和强化。

对AGI的追求，一时出现了两条路线：一条是DeepMind所坚持的强化学习，它的背后有一位图灵奖得主萨顿；另外一条是OpenAI所坚持的深度学习，它的身后有一位图灵奖和诺贝尔奖得主辛顿。DeepMind也接受超级人工智能（ASI）的说法，但是它有明确的定义，如果从狭窄和通用两个维度来看AGI， 在一些狭窄的领域内，AI已经远远超过了人类，如所有棋类项目、预测蛋白质结构等。但在类似人类的智能领域，其通用性仍然处于早期，目前的AI是一种“锯齿状”的、参差不齐的智能。

哈萨比斯认为研究AGI有三个同等重要的“范式”：排在第一的是强化学习，是实现AGI的路径；第二个重要范式则是从神经科学中产生的想法；语言模型排在第三，并且属于构建从数据中学习的神经网络。哈萨比斯一直认为，仅靠语言不足以实现AGI，要始终保持研究广度的开放性。

但ChatGPT正是大语言模型突破的结果。发明了Transformer的谷歌大脑团队，还有DeepMind，是到了GPT-3之后才开始重视大语言模型。其实谷歌一直在内部测试使用，只是不敢轻易推出，结果“贻误”了一次历史性的机会。也许这正是创新的一个基本特征，那些初创公司总是敢于冒险、失败，或者承受难以预料的后果。后来DeepMind和谷歌大脑合并，由哈萨比斯提担任CEO，开始了与OpenAI近乎3年的翻盘之战，直到2025年底，Gemini-3的发布反超了GPT-5.1。

由于AI研究的发展太快，书中没有包括的内容是，到了2025年底，人们逐步形成了共识，仅凭大语言模型无法实现AGI。 哈萨比斯认为，要达到AGI，还需要一两个Transformer级别的突破。谷歌DeepMind以其多模态和基于TPU的基础设施优势在持续推动世界模型和持续学习，西尔弗和萨顿还共同发表论文，宣布AI正在进入“经验的时代”。这一切的背后，是DeepMind在推动强化学习再度占据主导地位。回顾过去15年的历史，强化学习和深度学习交替主导，竞争中的融合推动着AI迅速发展。

人们对于AGI的概念争论不休，甚至连图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）都站出来，开始否定AGI这个概念本身。哈萨比斯反驳杨立昆，指出人类智慧的通用性，并非为了在单一游戏中战胜AI，而是能发明那个游戏。只要有足够的时间，通用学习机可以学习它想学到的一切。AGI根植于图灵的思想，计算机本身就是通用学习机。AGI是理解宇宙以及我们身处其中的通用终极工具。但是AGI已经并非哈萨比斯所想象的由“单一实体”实现，特别是以DeepSeek为代表的中国实验室密集推出的开源模型，也在参与定义AGI。

回到本文开始的问题，什么力量在驱动哈萨比斯对AGI的追求？这是一种科学家的使命召唤，它在一定意义上是“上帝的召唤”，深深地根植于科学革命以来的价值观中——模拟现实、模拟自然、模拟人类和生命进化的整个过程，对上帝设计的这个世界，对宇宙的演变和人类的进化进行逆向工程。

马拉比的叙事，始终沿着他设定的悖论展开。既然AI可能给人类带来毁灭性的威胁，当下又在不停地制造混乱，而且听起来破坏的确定性要大于它给人类带来福祉的确定性，那么AI是否值得人类投入那么大量的资金和资源呢？作者对此有两种解释，一是创造新技术是人类固有的天性；另外一个解释，正如辛顿所说，探索的前景实在“甜美”，所以科学家们禁受不住诱惑——有点像是魔鬼的诱惑，但最终还是上帝的召唤。对于作者来说，这听起来有些令人担心，难道除了那些极少数走得太远的科学家，人类其余的绝大多数都应该是他们探索道路上的人质吗？

马拉比试图让我们相信，哈萨比斯既是一位创业者，并且在谷歌可能是仅次于CEO的人物；他也是一位科学家，所追求的是科学启蒙，而不是金钱与权力。作为一位英国作家，马拉比也在书中寄托了对英国科学传统能绽放AI光芒的愿望。

哈萨比斯是图灵的“信徒”，他的使命是将图灵机的潜力推向极限，去解开宇宙的谜底。自然界中的任何事物、任何自然存在的现象，都存在模式。哈萨比斯的人生高光时刻，莫过于他站在诺贝尔领奖台上宣布他对于AGI的信仰：“自然界中任何可生成或存在的模式，都能被经典学习算法高效地发现并建模。”

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