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共 4 篇相关访谈。
德米斯·哈萨比斯：自然可建模，AGI是终极科学工具
DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯在访谈中提出，自然中经演化形成的系统都可被经典算法高效建模。他畅谈了AlphaFold系列、Veo视频生成中的物理直觉、用AI构建虚拟细胞的愿景，以及未来AGI可能通过发明新科学猜想来证明自身。
D德米斯·哈萨比斯Google DeepMind CEO
哈萨比斯：AI是科学工具，更是文明分水岭
DeepMind CEO哈萨比斯在普林斯顿高等研究院访谈中，阐述了从游戏AI到科学发现的演进逻辑。他认为游戏是思考的沙盒，而AI的终极目标是成为科学探索的通用工具。他提出了关于自然模式可被高效学习的猜想，并强调在迈向AGI的进程中，建立类似国际原子能机构的新型全球治理框架至关重要。
D德米斯·哈萨比斯Google DeepMind CEO兼联合创始人，2024年诺贝尔化学奖得主
Demis Hassabis：从游戏AI到AlphaFold的数字生物学革命
Google DeepMind CEO Demis Hassabis在GAGATalk中分享了从国际象棋神童到用AI解决蛋白质折叠问题的历程。他讲述了AlphaGo如何通过自我学习突破围棋，以及AlphaFold如何结合多学科创新解决蛋白质结构预测的50年难题。他提出AI可能成为描述生物学的理想语言，开启了“数字生物学”时代，并展望了AI在科学研究中的巨大潜力与责任。
D德米斯·哈萨比斯Google DeepMind CEO，诺贝尔化学奖得主
Hassabis：从游戏到AGI，DeepMind的探索之路
DeepMind CEO Demis Hassabis在访谈中回顾了从少年编程到创立DeepMind的历程，阐述了为何以游戏为起点、为何坚信强化学习，并深入解释了AlphaFold如何解决蛋白质折叠这一50年难题。他认为，构建通用人工智能的关键在于结合算法、算力与多学科协作，而最终目标是用智能解决科学与现实世界的根本挑战。
D德米斯·哈萨比斯DeepMind联合创始人兼CEO