在成立的15年里，谷歌DeepMind(Google DeepMind)已经发展成为世界上最重要的人工智能研究和开发实验室之一。今年10月，其首席执行官兼联合创始人德米斯•哈萨比斯(Demis Hassabis)爵士因破解了一个长达50年的难题而成为本年度诺贝尔化学奖的三位共同获得者之一：使用名为AlphaFold的人工智能软件预测每种已知蛋白质的结构。
DeepMind于2014年被谷歌(Google)收购，其创立宗旨是“解决”智能——设计能够模仿甚至超越人类认知能力的人工智能系统。近年来，这项技术变得越来越强大和普及，现在已经广泛应用于从医疗和教育到金融和政府服务等各个行业。
去年，总部位于伦敦的实验室与谷歌大脑(Google Brain)合并，后者是这家科技巨头在加利福尼亚的人工智能实验室，以应对科技行业同行在创造强大人工智能方面的激烈竞争。
DeepMind在谷歌AI发展中的新定位是由OpenAI的ChatGPT推动的，这款由微软(Microsoft)支持的团队开发的聊天机器人能够对问题提供合理而细致的文本回答。尽管有商业基础，谷歌DeepMind仍专注于科学和工程中的复杂和基础问题，使其成为全球最重要的AI项目之一。
在我们新的AI交流系列的第一次采访中，哈萨比斯——一位儿童国际象棋神童、热门电子游戏《主题公园》(Theme Park)的设计师和训练有素的神经科学家——在被宣布为诺贝尔奖(Nobel Prize)得主仅仅24小时后，与英国《金融时报》的马杜米塔•穆尔贾(Madhumita Murgia)进行了广泛的对话。他详细谈到了他想要解决的重大难题，AI在科学进步中的作用，他对通往人工通用智能之路的看法，以及当我们达到那个阶段时会发生什么。
马杜米塔•穆尔贾：在获得诺贝尔奖一天后，您感觉如何？
德米斯•哈萨比斯：说实话，昨天一切都是一片模糊，我的头脑完全混乱，这种情况几乎从未发生过。这是一种奇怪的经历，几乎像是灵魂出窍。而且今天仍然感觉非常不真实。当我今天早上醒来时，我想，这是真的吗？说实话，它仍然感觉像是一场梦。
马杜米塔•穆尔贾：由于您在AlphaFold模型上的工作，蛋白质折叠问题基本上已经解决。AlphaFold是一种可以预测所有已知蛋白质结构的人工智能系统。那么，您认为人工智能下一个重大挑战是什么？
德米斯•哈萨比斯：有几个方面。首先，在生物学领域——你可以从AlphaFold 3看出我们的方向——我们的想法是理解[生物]相互作用，并最终对整个通路进行建模。然后，我希望在某个时候能够构建一个虚拟细胞。
通过Isomorphic（谷歌DeepMind的药物开发分支），我们正试图扩展到药物发现领域——设计化合物，找出它们的结合点，预测这些化合物的性质、吸收、毒性等。我们与礼来(Eli Lilly)和诺华有很好的合作伙伴……与他们合作的项目进展非常顺利。我想解决一些疾病，马杜（Madhu，本文作者的昵称）。我希望我们能帮助治愈一些疾病。