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本文整理自DeepMind联合创始人兼CEO德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在红杉资本AI Ascent 2026峰会的专访。哈萨比斯分享了他从游戏开发到神经科学，再到创立DeepMind并致力于通用人工智能（AGI）研发的心路历程。 他认为游戏是AI极佳的试验场，能有效验证算法并为研发提供早期支持。在创业方面，他强调时机的重要性，应“领先时代五年，而非五十年”，找到技术突破与落地需求的平衡点。 DeepMind的使命明确：第一步是构建AGI，第二步是利用AGI解决科学、医学等所有复杂难题。他特别强调“AI for Science”的价值，指出AI是描述生物学等复杂系统的完美语言，有望将新药研发周期从数年缩短至数周，实现个性化医疗。 哈萨比斯预见，AI系统自身的复杂性将催生“机制可解释性”等全新工程科学，而AI驱动的模拟技术将使人类能对经济学等社会系统进行受控实验，从而开辟全新的科学分支。他提出一个核心观点：信息可能是宇宙最本质的构成，物质、能量与信息可以相互转化，这赋予了AI更深远的科学意义。 在技术层面，他认为以神经网络为代表的现代AI系统证明，经典图灵机足以模拟许多曾被认为需要量子计算的问题（如蛋白质折叠），人脑很可能就是一种高度近似的图灵机。关于意识，他认为这是由自我认知、时间连续性等组件构成的复杂命题，在迈向AGI的征途中，应首先将其视作强大工具，再借助工具去探索意识本身。 最后，哈萨比斯预测AGI有望在2030年实现，并展望了利用AGI进一步理解现实本质的愿景。