📝 本期播客简介
本期我们克隆了全球最具影响力的人工智能播客《Lex Fridman Podcast》。主持人 Lex Fridman 对谈的嘉宾是 Google DeepMind 首席执行官、诺贝尔奖得主 Demis Hassabis——这已是他第二次做客本节目。他是现代最具远见的人工智能科学家之一，带领团队打造了 AlphaGo、AlphaFold 等里程碑式成果，推动了人类对智能本质与宇宙规律的理解。
本集中，两人展开了一场跨越物理、生物、计算机科学、意识与宇宙的深度对话。从“自然界中的一切模式是否都能被经典学习算法建模？”这一充满挑衅意味的假设出发，Demis 分享了他对模拟现实、构建通用人工智能（AGI）、理解生命起源的最新思考。在这一过程中，AlphaFold 的革命性意义、视频生成模型 Veo 3 对液体与光照的拟真能力，以及 AGI 在揭示自然规律中的角色，都被细致探讨。
这不仅是一场思想盛宴，更是一次关于人类未来的预演。
⚙️ 本期嘉宾
Demis Hassabis 博士，Google DeepMind 联合创始人兼首席执行官，2023年诺贝尔化学奖得主（因 AlphaFold 改变了蛋白质结构预测领域）。他拥有神经科学与计算机科学背景，长期致力于开发通用人工智能系统，其研究横跨认知科学、博弈论、生物模拟、量子物理与电子游戏等多个领域。
🌟 精彩内容
🧠 “一切自然模式皆可学习”：来自诺奖演讲的激进假设
Demis 在诺贝尔奖演讲中提出，一个极具颠覆性的想法：“凡是在自然中可生成或发现的模式，都可以被经典学习算法（如神经网络）高效建模。”这一观点背后的逻辑，是自然界中的系统往往蕴含深层结构，这些结构源自长期的演化与稳定性选择。因此，只要模型能识别并沿着这些“梯度”前进，便能在庞大的状态空间中找到可行解。
“宇宙不是随机的，而是经过选择压力塑造的结果。所以，我们可以反向学习这些模式。”
🧬 AlphaFold 与蛋白质折叠：复杂问题的优雅解法
以 AlphaFold 为例，蛋白质折叠的可能性组合数量远远超过宇宙中原子的数量，但自然界却能在几毫秒内完成折叠。AlphaFold 的关键不在于暴力穷举，而在于构建了一个对蛋白质物理结构建模的系统，并利用深度学习进行高效预测。Demis 认为，这证明了：哪怕问题看似不可解，只要其具备内在结构，就可以通过学习找到近似最优解。
🎮 从电子游戏到现实模拟：AI 的下一个前沿
在谈及视频生成模型 Veo 3 时，Demis 展示了对未来的一种可能：AI 不仅可以生成逼真的人类影像与对白，还能模拟液体流动、光线折射与材料反应。他强调，自己最着迷的并非“搞笑”或“娱乐”效果，而是 AI 能从 YouTube 视频中学到关于物理世界的结构和规律，这或许意味着，我们正在接近一种新的“现实建模语言”。
“它不完美，但已经非常接近现实了。关键问题是——它理解了多少？”
🧠 AGI 的真正使命：为科学解题
Demis 强调，自己构建 AGI 的终极动机，是让它帮助人类科学家回答那些长期未解的问题，如 P vs NP、意识的本质、生命的起源等。他设想，一种构建在神经网络之上的通用学习系统，或许能在多项式时间内解决被认为无法解的复杂问题，并揭示宇宙运行的底层逻辑。
🌐 播客信息补充
翻译克隆自：Lex Fridman Podcast #475 – Demis Hassabis: Future of AI, Simulating Reality, Physics and Video Games
本播客 Lex Fridman 采用原有人声声线进行播客音频制作。使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺
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