从国际象棋神童到AI先驱：德米斯·哈萨比斯的征程

早年生活与教育：从国际象棋神童到学术追求

德米斯·哈萨比斯于1976年7月27日出生于伦敦，父母为希腊裔塞浦路斯人和新加坡人，多元文化背景或许塑造了他的全球视野。他四岁开始学习国际象棋，很快展现出非凡天赋。13岁时便以2300的Elo等级分获得大师称号，并多次担任英格兰青少年国际象棋队队长。1995至1997年间，他代表剑桥大学参加牛津-剑桥校际象棋比赛，三次荣获"半蓝奖"荣誉。

他先在巴尼特的伊丽莎白女王学校就读（1988-1990），后转为家庭教育，这使得他能更专注于象棋和初显的编程兴趣。八岁时，他用象棋比赛奖金购买了第一台ZX Spectrum 48K电脑，自学编程并开发了黑白棋AI程序。这段早期编程经历为他未来的职业生涯奠定了技术基础。

16岁时，哈萨比斯加入牛蛙公司担任游戏设计师，参与开发《暴力辛迪加》并主导《主题公园》的编程工作。后者成为畅销游戏并获得金摇杆奖。这段游戏开发经历不仅展现了他对AI编程的早期兴趣，更积累了宝贵的行业经验。

随后他进入剑桥大学女王学院攻读计算机科学，1997年以双一等荣誉学位毕业，展现出理论与实践的完美平衡。2000年，他在伦敦大学学院获得认知神经科学博士学位，研究课题为"基于内容的记忆检索"。其论文开创性地提出场景构建是记忆回想与想象关键机制的理论框架，这项被《科学》杂志评为2007年十大科学突破的研究，对学术界产生深远影响。

职业生涯与研究：AI领域的领军者

2010年，哈萨比斯与谢恩·莱格、穆斯塔法·苏莱曼联合创立DeepMind，标志着其职业生涯的重要转折。这家迅速崛起的人工智能公司于2014年被谷歌以约4亿英镑收购，成为谷歌在欧洲的最大收购案之一。作为CEO兼联合创始人，哈萨比斯领导DeepMind取得了一系列突破性成果。

首个重大突破是2013年开发的深度Q网络（DQN），这个强化学习算法在雅达利游戏上实现超人类表现，证明了AI在复杂环境中的学习能力。该技术后来应用于优化谷歌数据中心冷却系统，降低40%能耗，彰显AI在提升能源效率方面的潜力。

AlphaGo项目成为AI发展史上的里程碑。2015年，AlphaGo以5:0击败欧洲围棋冠军樊麾，成为首个在19路棋盘战胜职业棋手的程序。2016年又以4:1战胜世界冠军李世石，引发全球对AI能力的讨论。该系统融合深度学习、蒙特卡洛树搜索及策略价值网络，在复杂策略游戏中实现超人类表现。

2017年推出的AlphaGo Zero将研究推向新高度。该程序不依赖人类棋谱，仅通过自我对弈便在40天内超越所有前代版本，甚至创造出颠覆传统棋理的新手筋，展现了AI超越人类知识边界的能力。

与此同时，DeepMind在蛋白质折叠领域取得革命性突破。2018年AlphaFold 1在CASP13竞赛中夺冠，尤其在最具挑战性蛋白质结构预测上表现优异。2020年AlphaFold 2以87.0的GDT分数赢得CASP14，达到实验级精度。至2021年，该系统已成功预测超2亿种蛋白质结构，攻克生物学界50年难题，为药物研发和分子生物学研究提供宝贵工具。

成就与荣誉

哈萨比斯的贡献获得广泛认可：因AlphaFold对蛋白质结构预测的突破，他与约翰·詹珀共同荣获2024年诺贝尔化学奖；先后获得2022年阿斯图里亚斯亲王科学技术研究奖（与辛顿、本吉奥、勒昆共享）、2023年盖尔德纳国际奖、2023年拉斯克奖及2018年生命科学突破奖。他还签署了2023年《人工智能灭绝风险声明》，同时强调AI在医疗健康和气候科学等领域的积极价值，体现其对技术社会影响的深刻思考。