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DeepMind CEO哈萨比斯:4个思维武器

DeepMind CEO哈萨比斯:4个思维武器 中国企业家俱乐部
2026-07-03
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导读:一套运转了30年的思维操作系统

本文提炼自《哈萨比斯:谷歌AI之脑》,这本传记由两度入围普利策奖的作者塞巴斯蒂安·马拉比耗时3年写成,采访了100多位谷歌AI关键人物,与哈萨比斯本人进行了超过30个小时的长谈。文中列出了哈萨比斯最关键的4个思维武器,希望对您有所帮助。


01.

哈萨比斯的4个思维武器

哈萨比斯4岁下国际象棋,13岁拿到大师称号,17岁在牛蛙公司设计出百万级销量的游戏《主题公园》。
后来自己创业做游戏工作室失败,转头去剑桥读计算机科学,又去伦敦大学学院读了认知神经科学博士;
在MIT和哈佛读完博士后,2010年创立DeepMind,2014年被谷歌以约6.5亿美元收购。
2024年拿了诺贝尔化学奖。
这份履历,在科技圈找不到第二人。

1.先理解问题,再解决问题
1987年,列支敦士登一座古堡里。
11岁的哈萨比斯刚下完一场长达10小时的国际象棋残局。
他输了,被对手毫不收敛地嘲笑。
第二天早上醒来,他没有懊恼,反而产生一个更大的念头:
锦标赛大厅里挤满了聪明绝顶的人,他们在下棋这件事上耗尽了精力。
这样巨大的集体智力投入,难道不应该用在更崇高的事业上吗?
一个11岁的孩子,没有先想怎么赢下一局,先问的是这件事值不值得做。
科学家思维的原点就在这里:
先理解问题的本质,再决定要不要解决它。
后来,他把这个思维浓缩成DeepMind的使命:“解决智能,然后用它解决一切。”

2.跨学科理解问题的能力
在牛蛙公司做游戏设计,他学会了什么叫“涌现行为”:
你设定简单规则,复杂行为会自己冒出来。
后来他自己创业做游戏,想在一个虚拟城市里同时模拟上千个独立思维的角色,但2003年的电脑算力根本跟不上。
这次失败教了他一课:再好的算法,没有算力支撑也只能停在纸上。
后来,他去读了神经科学博士,他研究的是人脑中记忆、想象和规划的关系,思考人怎么用过去的经验来模拟未来?
这个研究直接启发了DeepMind后来的技术主线。
棋手的直觉训练,游戏设计的系统思维,神经科学对记忆和想象的机制理解,三样东西组合在一起,才有了后来的AlphaGo。
传记里说:哈萨比斯的思维拥有“无限维度”,能在哲学与电影、科幻与经济史之间自由穿梭,也能深入探讨神经科学、计算机科学与生物学的前沿议题。
这种跨学科的贯通能力,放在全世界都极其罕见。

3.信念驱动问题的解决
传记里有一段特别精彩的故事。
2018年,AlphaFold的GDT(蛋白质结构预测精度)评分只有60分左右。
团队负责人安德鲁·西尼尔觉得这已经很不错了,建议宣布阶段性胜利,结束项目。
哈萨比斯不接受。
他说:“我不想成为该领域的佼佼者,我想解决问题。”
然后他做了一件大胆的事:让年轻的物理学家约翰·江珀接替西尼尔担任团队负责人。
理由只有一句:“如果带领团队的人认为问题无法解决,那么团队绝对不可能破解这个难题。”
江珀接手后推动了一次技术豪赌:
用Transformer(变换器)架构彻底替换原有系统。
之前的研发成果几乎全部归零,GDT得分从60骤降到20。
这是一次“先跳下悬崖,再画降落伞”式的冒险,然后是漫长的爬升,哈萨比斯每天深夜盯着得分变化。
项目经理迈耶开玩笑说:“半夜摇醒哈萨比斯,问他GDT多少,他能立刻告诉你精确答案。”
迈耶还“发明”了一件有趣的事:每周在例会上播放GDT得分对应年份的流行歌曲。
得分到84,播1984年蒂娜·特纳的歌;到86,播1986年麦当娜的歌。
2020年4月,他播了MC Hammer 1990年的标志性嘻哈歌曲,GDT得分达到了90。
最终成绩是92.4分,第二名只有72.8分,差距巨大。
竞赛组织者莫尔特看到这个数字时愣住了。
为了验证真实性,他让AlphaFold预测一个连X射线晶体学都解不出的蛋白质结构。
DeepMind通过了测试。
莫尔特说了一句话:“我一直希望能活到这一天,但我并不总是确定自己能等到。”
截至2025年底,全球超过300万名研究人员免费使用了AlphaFold的预测结果。
2024年,哈萨比斯凭这个成就,获得诺贝尔化学奖。
关键项目负责人的信念,决定团队的天花板。
你团队里负责最重要项目的那个人,有足够的信念吗?

4.纯粹专注,在安静的角落里干大事
DeepMind的总部不在硅谷,在伦敦。
哈萨比斯把它叫作远离硅谷噪声的“黑尔格兰岛”(注:这里被称为在迷茫、焦虑或瓶颈期时,通过抽离喧嚣、回归宁静,从而获得灵感与突破的“精神避难所”)。
他觉得在这个远离硅谷、相对清净、不受外界纷杂干扰的环境中,他能更专注地思考AI的前沿问题。
传记里写道:硅谷的科技领袖们普遍更激进更乐观,少数人又更保守更悲观,但都缺少“英式”的灵魂冲突。
哈萨比斯身上有一种“哈姆雷特气质”,同时站在加速和警示两端。
这离不开他安静、专注的思考。
我们每天打开手机,一天下来,你觉得自己知道了很多,但其实什么也没想清楚。
哈萨比斯的做法恰好相反。
他把DeepMind放在伦敦,远离硅谷的噪音。
他让想法“在安静中自然涌现”,靠潜意识慢慢琢磨。
他在保护最稀缺的资源:深度思考的时间
你刷一个小时的AI新闻,获得的更多是噪音,噪音不值钱,判断才值钱。

02.

4个思维,指向同一个靶心
四个思维串在一起就是:
先理解问题,再解决问题;
理解需要多角度输入;
深层理解催生坚定信念,信念驱动管理;
专注需要屏蔽噪音的环境。
它们共同指向一件事:理解,是一种追求。
哈萨比斯花了20年理解智能是什么,然后才开始造东西。
他让AlphaFold团队把整套系统推倒重来,因为他相信彻底理解问题之后的重建,比在旧框架上修修补补强一百倍。
结果呢?OpenAIChatGPT赢了舆论,哈萨比斯用AlphaFold赢了诺贝尔奖。
当然,在AI这个赛道,速度确实是生死线。
但哈萨比斯的传记告诉我们一件事:
速度的上限,由理解的深度决定。
你对问题理解得越深,你的选择就越精准,你才能跑在正确方向上。


03.

建议你从哈萨比斯身上“偷”3件事

第一件:给自己一个“黑尔格兰岛”
每周找一个下午,关掉手机,去一个安静的地方坐两个小时,专门用来想问题。
不看微信、不刷新闻、不开会。
拿一张纸,写下你当前业务里最让你不安的那个问题,然后从头想:
这个问题到底是什么?我的假设对不对?有没有我一直在回避的可能性?
哈萨比斯说他的很多关键想法,都是在这种安静中“涌现”出来的。

第二件:做一次“跨学科审计”
把你过去所有的工作经历、学习经历、甚至爱好全部列出来。
然后逐条问自己:这段经历教会了我什么认知?
很多“看似无关”的经验,换一个角度就是金矿。
哈萨比斯的游戏设计经验启发了他的AI架构,你的经验也可能启发你的方向,关键是你得主动去挖,别把它们当作“过时的旧经历”丢掉。

第三件:找到团队里最有信念的人
关键项目的负责人,不是最有经验的人,不是最有资历的人,必须是真心相信“这件事能做成”的人。
可以做一个简单测试:
找你团队里负责关键项目的人,问他们一个问题,“你觉得这个项目最终能不能真正改变我们的公司?”
真心相信的人,回答时候眼里有光,而且能具体描述怎么改变。
不信的人,会用各种模棱两可的措辞,比如“应该可以吧”“要看情况”“还需要验证”。
把最重要的任务交给眼里有光的那个人,哪怕他经验不如别人。

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