四周2億人圍觀！諾獎憑什么頒給他，都在這一個半小時里

新智元報道

編輯：Aeneas

【新智元導讀】AlphaFold這樣的諾獎級項目，是如何誕生的？這部紀錄片被Hassaibis激動強推，諾獎團隊歷時5年貼身拍攝，DeepMind實驗室的核心，首次在2億人面前被揭秘！

一部紀錄片，在YouTube上僅僅上線四周，就突破了2億人觀看！

諾獎得主Demis Hassaibs親自力薦：想知道一個通用人工智能實驗室幕后是怎么運作的嗎？是什么造就了AlphaFold這樣的諾獎級獲獎項目？一定要看這部片！

是的，這部名為《思考游戲》的紀錄片，并不是一部普通的片子，它由AlphaGo原班團隊歷時五年貼身拍攝。

短短四周內，它就如一場風暴，席卷全球。

可以說，它絕不僅僅是一部電影，而是一次對AGI科學盛典最核心地帶的闖入。

另外，這部紀錄片的配樂，也是一流。

人類，正親手創造第二種智慧

當人類第一次意識到，自己或許正在創造一種不再依附于血肉、不再受限于壽命、不再困于經驗的智慧。這個瞬間，足以撕裂時代。

令人感動的是，紀錄片《The Thinking Game》并不是一部炫技的科技宣傳片，它更像一部時代的自白書。

它從人類與AI的第一次樸素笨拙的交流開始——「你，能學會思考嗎？」

真正令人震撼到，不是AI給出的回答，而是提問的人類。這群人被同一個執念牽引——

如果智能可以被創造，那么人類理解自身的方式，將被徹底改寫。

當還不是諾獎得主的Demis Hassabis說出這句話「Trying to build AGI is the most exciting journey humans have ever embarked on」，這是一種近乎宿命的召喚。

從此，故事開始了。

當年，「人工智能」還是禁詞

紀錄片中的一個細節，非常冷靜而鋒利：在那個年代，AI幾乎是一個禁詞。

如果你在學術會議上說自己正在研究AI，得到的往往是沉默，甚至輕蔑。

正是在這樣的背景下，Demis Hassabis和Shane Legg走到了一起。他們反復追問：機器，是否真的可以擁有通用智能？

這不是十年規劃，而是一生賭注。Shane回憶起那段日子時，感慨地說：「我們感覺自己像是守著一個秘密。」

他們很清楚，在傳統學術體系內，這條路走不通。于是，一個瘋狂的決定誕生了——他們要創辦一家公司。

當他們站在投資人面前，空氣仿佛凝固了。投資人關心的是回報和市場，而他們談論的是大腦、認知、宇宙中是否存在第二種智能。

99%的投資人，選擇了拒絕。這條路，注定只能由少數人去走。

如果現在不做，可能永遠都不會有人去做。

就這樣，DeepMind誕生了。真正的風暴，才剛剛開始。

這場賭局，孤注一擲

DeepMind創立后，人們意識到，這是一場沒有退路的豪賭。

在早期，DeepMind幾乎是隱形的存在。沒有官網，沒有公開資料，辦公室位置甚至刻意保密。

來面試的人心中惴惴不安，甚至有人進門前給家人發消息：「如果我沒回來，記住我去哪了?！?/p>

紀錄片里的一句話，殘酷又真實——「It may not even be possible.」

AGI，意味著需要前所未有的計算資源、資金投入、時間跨度，意味著成百上千次失敗。

他們很早就做出關鍵的判斷：如果想做「通用」，就不能從規則開始；規則屬于人類，而真正的智能，可以沒有它。

于是，他們把目光投向游戲，因為游戲足夠復雜、足夠封閉、又足夠殘酷，失敗是毫不留情的。這是智能成長最理想的試煉場。

在Pong中，沒人告訴AI規則，只告訴它一件事——要得分。

開始，AI連球拍都不會動。幾個月的煎熬后，那一刻出現了——球拍動了！

第一份，緊接著是第二份，第三分……三個月后，人類再也贏不了它。

從那一刻起，某種全新的智能形態，已經在黑暗中，睜開了眼睛。

而在無數次失敗后，DeepMind的系統開始令人不安——它不再只是學會，而是在發現。

當他們把算法從一個游戲，擴展到幾十個從未見過的Atari游戲時，奇跡發生了。同一個「大腦」進入完全陌生的世界時，自己學會了怎么玩。

在《Breakout》這個游戲中，所有人類玩家都會擋球、反彈、慢慢清空磚塊。但AI卻突然做出了一件沒人教過、也沒人想到的事——

它在邊緣挖了一條隧道。

研究人員看著屏幕，在巨大的震撼中沉默了。他們意識到：機器，開始擁有超越人類直覺的能力。

AlphaGo，載入史冊的對決

然后，就是那場載入史冊的對決。

AlphaGo和李世石比賽前，所有人都認為：AI能贏下一局，就是奇跡了。

直到第37手。

那一步棋落下的瞬間，解說席發出驚呼。

職業棋手們一致認為，沒有任何人類，會在這個位置下這一步。

而AlphaGo自己也給出了評估：這一步棋，被人類走出的概率，只有一萬分之一。

幾小時后，李世石起身認輸。那一刻，時間仿佛靜止了。

人類第一次，在一個被視為「純粹智慧」的領域，被徹底擊敗了。

人類再也無法假裝，智能只屬于自己。棋盤很小，但這一步，已經踏入了文明的深水區。

不過DeepMind內部卻很清醒：AlphaGo仍然站在人類的肩膀上。

如果把人類經驗徹底拿掉，會發生什么？

于是，AlphaZero誕生了。Zero，也就是零人類知識、零先驗規則。

接下來發生的事，連創造者自己都始料未及。

AlphaZero從完全隨機開始，變成能擊敗世界級程序，再到成為有史以來最強的棋手。

不僅僅是圍棋，還有國際象棋、將棋……所有的所有雙人完全信息博弈。

人類花了幾個世紀總結的定式、原則、經典名局，在AlphaZero面前，被迅速重寫。

機器成為自己的導師，這正是AGI最令人敬畏的形態——學習本身，成為了系統的核心能力。

下一站，是生命本身。

蛋白質折疊圣杯，被AI摘下

而在所有現實問題中，有一個被稱為「生命科學圣杯」的難題——蛋白質折疊。

它困擾了人類半個多世紀，決定著疾病、藥物、免疫、進化。

但從氨基酸序列，推導出蛋白質三維結構，計算量之大、變量之復雜，讓無數頂級科學家折戟。有人斷言：這不是人類能在有生之年解決的問題。

但Demis Hassabis心里卻一直有個直覺：如果智能真的存在通用形式，那它一定能攻克這個難題。

起初，一切并不順利。他們帶著最先進的機器學習模型進入蛋白質領域，卻發現數據稀缺、噪聲巨大、實驗結果極其殘酷。

哪怕在國際頂級賽事CASP中暫時領先，依然被生物學家潑冷水：「這些結果遠遠不夠。」

他們意識到：這不是再堆算力、再調參數就能解決的問題。

無數次推翻重來之后，AlphaFold的核心理念逐漸成形——不是記住答案，而是學習結構背后的關系與物理邏輯。

終于，在CASP14上，AlphaFold給出的預測，第一次達到了可被生物學家直接使用的精度，而且是斷層領先。

結果公布的那一刻，人群爆發出一陣歡呼，這是生命科學進入新紀元的起點。

隨后，DeepMind做出了一個震撼世界的決定——2億個蛋白質結構，向全人類免費開放。

潘多拉的盒子，打開了

當AlphaFold改變生命科學之后，DeepMind內部的情緒，并不是狂喜，而是警惕。

他們比任何人都清楚：能力的指數級增長，永遠不會只走向一個方向。

在紀錄片中，語氣第一次變沉重了。不再是「我們能不能」，而是「我們該不該？」

在StarCraft、AlphaStar等項目中，研究者第一次看到：AI開始自發地產生協作、欺騙、犧牲與壓制。

這些從沒有寫進代碼中，卻自然出現了。

紀錄片毫不回避一個令人不安的類比——DeepMind，被稱作「新時代的曼哈頓計劃」。

奧本海默和團隊承受了一生的拷問，如今歷史正驚人地重演。

Hassaibs在鏡頭前直言：「Move fast and break things，正是我們不該采用的方法?！?/p>

最后，在紀錄片里有一個令人窒息的假設。

如果某一天，你收到一封郵件：「一個遠超人類的智能，即將抵達地球?！谷澜绲恼紩M入緊急狀態。

而AGI的到來，本質上沒有任何區別。

紀錄片中有這樣一句話：AGI的到來，將把人類歷史一分為二。

DeepMind的研究者們已經清楚地意識到：AGI不會像一顆炸彈那樣突然出現。

它更像一條緩慢卻不可逆的分界線——當你意識到時，自己已經站在線的另一端。

紀錄片在最后，反復回到一個畫面——Hassaibis與Alpha的對話安靜、克制，卻意味深長。

這是一些看似簡單的問題：你看到了什么？你要如何去學習？

像在問AI，也像在問人類自己。

AGI，不是「他們」的項目，不是硅谷的故事，而是整個人類文明，第一次必須共同承擔的選擇。

我們要把未來，交到誰的手中？

參考資料：

https://x.com/demishassabis/status/2005358760047562802

https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ

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