引言：一个颠覆性的猜想——“万物皆可学”
访谈的核心始于Demis Hassabis在诺贝尔奖演讲中提出的一个大胆猜想：任何在自然界中可以被生成或发现的模式，原则上都可以被一个经典的机器学习算法高效地发现和建模。
Hassabis以AlphaFold的成功为例，蛋白质折叠的可能性空间是一个天文数字（约10^300），但自然界却能在毫秒内完成。他认为，这背后不是魔法，而是因为自然系统（无论是生物、地质还是天体）都经过了演化和筛选，使其解空间并非完全随机，而是存在于一个可被学习的、更低维度的“流形”之上。AI，尤其是神经网络，极其擅长在这种结构化的空间中寻找规律。这一观点将P vs NP问题从纯粹的抽象数学，带入了一个可以被物理世界验证的新维度。
AI在行动：从模拟流体到创造虚拟细胞
对话中，Hassabis列举了多个激动人心的例子，展示AI如何从理论走向实践，解决最棘手的科学问题：
- 流体动力学与Veo模型： 传统上，模拟流体（如天气预报）需要庞大的超算资源。但Google的视频生成模型Veo，仅通过学习YouTube视频，就能惊人地模拟出液体的物理特性，如流动、挤压和光照反射。这暗示了AI正在以一种全新的、更直观的方式“逆向工程”出物理世界的运行法则。 -
- AlphaEvolve——AI演化算法： DeepMind的AlphaEvolve系统，将大型语言模型（LLM）与演化计算相结合，成功“演化”出了比人类已知更高效的排序算法。这标志着AI不仅能学习已有知识，更能成为创造新知识和新工具的引擎。
- 终极梦想——模拟完整细胞： 这是Hassabis长达25年的梦想。AlphaFold解决了蛋白质的静态结构，AlphaFold 3开始处理动态的分子间相互作用。最终的目标是构建一个完整的“虚拟细胞”（Virtual Cell），在计算机中模拟其所有生命活动。这将彻底革新药物发现、疾病研究，并将生物学带入一个全新的“在硅基中”（in silico）进行实验的时代。
游戏、世界模型与AGI的未来
Hassabis坦言，电子游戏是他的“初恋”，也是他AI思想的摇篮。他认为游戏是探索和构建“世界模型”（World Model）——即AI对世界运行方式的理解——的完美试验场。
- 真正的开放世界游戏： 他预想的未来游戏，将由AI实时生成。AI将根据玩家的想象和行为，动态创造出独一无二的叙事、环境和角色互动。这不仅是娱乐的革命，更是AGI能力的重要体现。
- 被动观察的力量： Veo的成功挑战了“具身智能”（Embodied AI）的传统观念，即AI必须通过与物理世界互动才能学习。Hassabis惊讶地发现，仅仅通过被动观察海量数据，AI似乎也能领悟到现实世界的深层结构。
AGI竞赛、领导力与安全
面对日益激烈的AGI竞赛，Hassabis分享了他的见解：
- Google DeepMind的整合与文化： 他讲述了如何将Google Brain和DeepMind两大顶级团队整合成一个充满活力、目标明确的组织，并以“无情的前进和无情的交付”（relentless progress and relentless shipping）文化来保持领先。
- 人才、金钱与使命： 他认为，吸引最顶尖AI人才的核心，并非仅仅是天价薪酬，而是提供一个能够触及AGI前沿、肩负着改变世界责任的崇高使命。
- 对p(doom)的看法： 对于AI导致人类毁灭的概率，他的观点是“非零且不可忽略”（non-zero and non-negligible）。因此，他主张一种“谨慎乐观”的态度，即在全力推动AI造福人类的同时，必须投入十倍的资源和努力进行安全研究，确保AGI是可控且有益的。
终极思辨：理性、意识与人类的特殊性
访谈最后触及了最深刻的哲学问题。Hassabis认为，纯粹的理性不足以引导人类，在构建AGI的道路上，必须融入人文、艺术和对“何以为人”的思考。
他不同意罗杰·彭罗斯关于意识需要量子力学的观点，更倾向于认为意识是经典计算的产物。他相信，最终通过构建AGI，并将其与人脑进行对比，我们将能更好地理解意识的奥秘，以及人类心智中那份独特的、难以言喻的“特殊性”。