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      震撼!諾獎得主&谷歌AI掌門人深度訪談:AI一天走完人類千年的路!300萬科學(xué)家已用AI做研究

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      來源:市場資訊

      (來源:陸向謙)

      作者:趙老師

      最近,諾貝爾化學(xué)獎得主、谷歌DeepMind CEO哈薩比斯的一段深度訪談,在全球科技圈和教育圈同時炸了鍋。

      這位4歲學(xué)國際象棋、13歲成為國際象棋大師、48歲拿諾貝爾獎的天才,說了一句讓所有家長后背發(fā)涼的話:

      AI系統(tǒng)還不能做到的,是提出正確的問題。最好的科學(xué)家搭配AI工具,將能做出不可思議的成就。

      你聽清楚了嗎?不是AI什么都能做,而是——會提問的人+AI=無限可能,不會提問的人=被AI替代。

      哈薩比斯從4歲就有自己的癡迷——國際象棋。整個少年時代都在思考“智能的本質(zhì)是什么”,這就是陸向謙教授說的童子功。AI時代,提問能力比標(biāo)準答案更重要,好奇心比考試成績更值錢。

      這段訪談,揭開了AI時代教育最核心的秘密。

      從隨機亂走到超越世界冠軍:AI只用了一天

      哈薩比斯在訪談中回憶了一個讓他至今激動不已的畫面。


      2016年3月,DeepMind開發(fā)的AlphaGo對戰(zhàn)圍棋世界冠軍李世石。圍棋的可能走法比整個宇宙中的原子數(shù)量還多,所有人都認為AI至少還要十年才可能贏。

      結(jié)果4:1,AlphaGo碾壓。

      但最震撼的不是贏,而是怎么贏的。第二局第37手,AlphaGo下了一步讓所有職業(yè)棋手目瞪口呆的棋——落子在第五線,這在圍棋教科書里是"大忌",任何老師都會打你手心的那種錯誤。

      然而100多手之后,所有人才發(fā)現(xiàn):這步棋精確地落在了決定勝負的位置。它仿佛在100步之前就"看到"了未來。

      哈薩比斯說,這一刻讓他確信:AI不只是會計算,它擁有某種意義上的"創(chuàng)造力"。

      更震撼的還在后面。AlphaGo之后,哈薩比斯的團隊開發(fā)了AlphaZero——一個完全從零開始學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng),不看任何人類棋譜,不學(xué)任何人類經(jīng)驗。

      結(jié)果是什么?早上還在隨機亂走,中午能和業(yè)余高手掰手腕,下午茶時間已經(jīng)超過所有特級大師,晚飯前擊敗世界冠軍。

      一天。人類花了上千年積累的圍棋和國際象棋智慧,AI從零開始,一天走完。

      這意味著什么?意味著你讓孩子花十幾年死記硬背的知識和套路,在AI面前一文不值。

      花22年培養(yǎng)的技能,AI一天就能超越——這不是在幫孩子,是在浪費孩子最寶貴的時光。

      不是孩子不夠努力,而是把時間用錯了方向。

      300萬科學(xué)家的選擇:AI已經(jīng)成為科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施

      如果你覺得AlphaGo只是下棋,那就大錯特錯了。

      哈薩比斯在訪談中透露,正是AlphaGo展示的"創(chuàng)造力",讓他確信可以把同樣的AI技術(shù)轉(zhuǎn)向科學(xué)難題。于是有了AlphaFold——破解蛋白質(zhì)折疊之謎的AI系統(tǒng)。


      蛋白質(zhì)是生命的基本構(gòu)件,它的三維結(jié)構(gòu)決定了它的功能。過去60年,全球科學(xué)家用X射線等實驗手段,只測定了約17萬種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。每測一種,耗時數(shù)年,花費數(shù)十萬美元。

      AlphaFold出手后,一舉預(yù)測了超過2億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)——幾乎覆蓋了所有已知生命。

      哈薩比斯自豪地說:"超過300萬科學(xué)家在使用AlphaFold,覆蓋190個國家。一位制藥公司的科學(xué)家告訴我,從現(xiàn)在起,幾乎每一種新藥的研發(fā)過程中都會用到AlphaFold。"

      這是什么概念?


      以前科學(xué)家研究蛋白質(zhì),研究了幾十年才完成千分之一。AI一夜之間把剩下的千分之九百九十九都研究出來了。這說明什么?

      說明AI不是工具,是科學(xué)的基礎(chǔ)設(shè)施。不會用AI的科學(xué)家,就像不會用顯微鏡的生物學(xué)家——你根本沒法參與這個時代的競爭。

      記住:300萬科學(xué)家已經(jīng)在用AI做研究了。你的孩子呢?

      4歲學(xué)棋、8歲編程、48歲拿諾獎:哈薩比斯的"童子功"路線圖

      講到這里,你一定想問:哈薩比斯到底是怎么培養(yǎng)出來的?

      答案藏在他的成長軌跡里。

      哈薩比斯在訪談中說了一段讓人動容的話:"我從很小的時候就決定要做AI,因為我在學(xué)校里癡迷那些大問題——時間是什么?意識是什么?現(xiàn)實的本質(zhì)到底是什么?物理是我最喜歡的學(xué)科,因為它就是研究這些大問題的。但我后來發(fā)現(xiàn),即使是最偉大的科學(xué)家,也有太多東西不知道。我們不知道時間是什么,這簡直太瘋狂了!我們就在時間里游泳,卻說不清它到底是什么。"
      "其他人會用電視劇和游戲把自己的注意力分散掉,不去想這些問題。但我不是這樣的人。這些深層的奧秘一直在我腦子里轉(zhuǎn)。"

      看看他的時間線:

      4歲:看到爸爸和叔叔下棋,自學(xué)后兩周就能贏他們8歲:用國際象棋獎金買了人生第一臺電腦(ZX Spectrum),自學(xué)編程,寫出第一個AI程序13歲:國際象棋大師,Elo等級分2300,全球14歲以下排名第二17歲:設(shè)計出百萬銷量電子游戲《主題公園》2010年:創(chuàng)辦DeepMind,目標(biāo)是"解決智能問題"2016年:AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍2024年:48歲,獲諾貝爾化學(xué)獎

      哈薩比斯的成長路徑完美詮釋了陸教授提的“三大童子功”——英語、數(shù)字語言、發(fā)現(xiàn)孩子的“玉”在哪。他4歲發(fā)現(xiàn)對策略游戲的天賦,8歲接觸編程,少年時代就鎖定了“理解智能本質(zhì)”這個終身追求。不是有人逼他學(xué),是他自己想知道答案。

      "對比一下我們的孩子:4歲在背唐詩,8歲在刷奧數(shù),13歲在準備中考。哈薩比斯在做自己熱愛的事,我們的孩子在做別人規(guī)定的事。"

      這不是天賦的差距,而是教育方向的差距。

      "AI做不到的,是提出正確的問題"——哈薩比斯給家長的終極啟示

      訪談最后,主持人問了一個尖銳的問題:"AI到底有什么是做不到的?"

      哈薩比斯的回答意味深長。

      他說,這是他一輩子在思考的核心問題。目前來看,大腦很可能是一種"近似圖靈機",這意味著從理論上講,AI最終可能模擬人腦能做的一切。

      但——AI目前做不到的,是"提出正確的問題"。

      他在諾貝爾獎采訪中進一步強調(diào):最好的科學(xué)家搭配AI工具,能做出不可思議的成就。因為AI可以分析數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)模式,但決定"研究什么問題""走哪個方向",仍然需要人類的直覺、判斷和好奇心。

      AI能做什么?能算、能記、能寫代碼、能預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。AI不能做什么?不能提出好問題,不能判斷方向,不能擁有好奇心。

      所以,AI時代最值錢的不是技能,是提問能力和判斷力。會提問的人駕馭AI,不會提問的人被AI替代。

      這才是哈薩比斯這段訪談帶給每一位中國家長最重要的信號。

      哈薩比斯的成長軌跡,給家長的三個行動建議

      看到這里,很多家長肯定在想:那我現(xiàn)在該怎么辦?

      結(jié)合哈薩比斯的成長路徑和陸向謙教授30年的實踐,我給你三個可以立即執(zhí)行的建議。

      第一:保護孩子的"大問題",別用標(biāo)準答案封死他的好奇心。

      哈薩比斯從小癡迷"時間是什么""意識是什么",這些問題沒有標(biāo)準答案,但正是這些"無用的好奇心"驅(qū)動他走了44年,走到了諾貝爾獎的領(lǐng)獎臺上。

      具體怎么做?當(dāng)孩子問"為什么天是藍的""宇宙有邊界嗎",別說"這個不考"。反問他:"你覺得呢?我們一起查查看。"

      每周拿出一個晚上,和孩子一起探索一個"沒有標(biāo)準答案的問題"。用AI工具(ChatGPT、Claude)和孩子一起研究,教他用AI作為探索工具,而不是答題機器。

      記住:哈薩比斯說"其他人會用電視劇分散注意力,但我不是這樣的人"——你要做的,是保護孩子那個"不一樣"的部分。

      第二:讓孩子從10歲開始用AI做真實項目,而不是刷題。

      AlphaZero一天走完人類千年的路,靠的不是背棋譜,而是在實戰(zhàn)中自我學(xué)習(xí)。哈薩比斯8歲就用電腦編程,17歲就設(shè)計出百萬銷量的游戲。

      具體怎么做?讓孩子從10歲開始接觸AI編程工具(Cursor、Claude Code),不是為了成為程序員,而是為了學(xué)會"和AI協(xié)作"。

      鼓勵孩子用AI做一個解決身邊真實問題的項目——哪怕是用AI設(shè)計一個幫奶奶記藥的小程序。

      參加科技名企舉辦的黑客馬拉松比賽,做出真實的、有人用的產(chǎn)品。

      陸教授的實驗室里,9歲的孩子就成為全球最年輕的黑客馬拉松獲獎?wù)摺?康牟皇潜痴n本,是在真實項目中"做中學(xué)"。

      第三:培養(yǎng)"跨學(xué)科"的思維方式,別把孩子鎖死在單一賽道。

      哈薩比斯最了不起的地方在于:他不是一個單一維度的人。國際象棋大師、游戲設(shè)計師、神經(jīng)科學(xué)博士、AI科學(xué)家——他把多個領(lǐng)域的洞察融合在一起,才創(chuàng)造出AlphaFold這樣改變世界的突破。

      他在訪談中說:"我熱愛每一個科學(xué)分支,AI是如此通用的工具,它可以對所有領(lǐng)域產(chǎn)生巨大影響。"

      具體怎么做?別讓孩子只學(xué)一門學(xué)科。如果他喜歡生物,讓他同時接觸編程;喜歡畫畫,讓他學(xué)學(xué)產(chǎn)品設(shè)計。

      鼓勵孩子讀跨學(xué)科的書和傳記——哈薩比斯少年時代就讀遍了費曼等偉大科學(xué)家的傳記,正是這些閱讀點燃了他對"大問題"的熱情。

      記住陸向謙教授的話:“不要去卷第一,要做你的唯一。” AI時代只有獨特的東西才有價值。

      當(dāng)諾獎得主哈薩比斯的AI一天走完人類千年的路,當(dāng)300萬科學(xué)家已經(jīng)把AI當(dāng)成基礎(chǔ)設(shè)施,當(dāng)"提出正確的問題"成為人類最后的高地——

      你還在讓孩子背標(biāo)準答案、刷模擬試卷、拼考試排名嗎?

      哈薩比斯4歲看父親下棋,一生追問"智能是什么"。

      這個問題沒有標(biāo)準答案,卻驅(qū)動他拿了諾貝爾獎。

      技能會被AI超越,但好奇心永遠無法被計算。

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