AlphaFold这样的诺奖级项目，是如何诞生的？这部纪录片被Hassaibis激动强推，诺奖团队历时5年贴身拍摄，DeepMind实验室的核心，首次在2亿人面前被揭秘！
一部纪录片，在YouTube上仅仅上线四周，就突破了2亿人观看！
诺奖得主Demis Hassaibs亲自力荐：想知道一个通用人工智能实验室幕后是怎么运作的吗？是什么造就了AlphaFold这样的诺奖级获奖项目？一定要看这部片！
是的，这部名为《思考游戏》的纪录片，并不是一部普通的片子，它由AlphaGo原班团队历时五年贴身拍摄。
展开剩余92%短短四周内，它就如一场风暴，席卷全球。
可以说，它绝不仅仅是一部电影，而是一次对AGI科学盛典最核心地带的闯入。
另外，这部纪录片的配乐，也是一流。
人类，正亲手创造第二种智慧
当人类第一次意识到，自己或许正在创造一种不再依附于血肉、不再受限于寿命、不再困于经验的智慧。这个瞬间，足以撕裂时代。
令人感动的是，纪录片《The Thinking Game》并不是一部炫技的科技宣传片，它更像一部时代的自白书。
它从人类与AI的第一次朴素笨拙的交流开始——「你，能学会思考吗？」
真正令人震撼到，不是AI给出的回答，而是提问的人类。这群人被同一个执念牵引——
如果智能可以被创造，那么人类理解自身的方式，将被彻底改写。
当还不是诺奖得主的Demis Hassabis说出这句话「Trying to build AGI is the most exciting journey humans have ever embarked on」，这是一种近乎宿命的召唤。
从此，故事开始了。
当年，「人工智能」还是禁词
纪录片中的一个细节，非常冷静而锋利：在那个年代，AI几乎是一个禁词。
如果你在学术会议上说自己正在研究AI，得到的往往是沉默，甚至轻蔑。
正是在这样的背景下，Demis Hassabis和Shane Legg走到了一起。他们反复追问：机器，是否真的可以拥有通用智能？
这不是十年规划，而是一生赌注。Shane回忆起那段日子时，感慨地说：「我们感觉自己像是守着一个秘密。」
他们很清楚，在传统学术体系内，这条路走不通。于是，一个疯狂的决定诞生了——他们要创办一家公司。
当他们站在投资人面前，空气仿佛凝固了。投资人关心的是回报和市场，而他们谈论的是大脑、认知、宇宙中是否存在第二种智能。
99%的投资人，选择了拒绝。这条路，注定只能由少数人去走。
如果现在不做，可能永远都不会有人去做。
就这样，DeepMind诞生了。真正的风暴，才刚刚开始。
这场赌局，孤注一掷
DeepMind创立后，人们意识到，这是一场没有退路的豪赌。
在早期，DeepMind几乎是隐形的存在。没有官网，没有公开资料，办公室位置甚至刻意保密。
来面试的人心中惴惴不安，甚至有人进门前给家人发消息：「如果我没回来，记住我去哪了。」
纪录片里的一句话，残酷又真实——「It may not even be possible.」
AGI，意味着需要前所未有的计算资源、资金投入、时间跨度，意味着成百上千次失败。
他们很早就做出关键的判断：如果想做「通用」，就不能从规则开始；规则属于人类，而真正的智能，可以没有它。
于是，他们把目光投向游戏，因为游戏足够复杂、足够封闭、又足够残酷，失败是毫不留情的。这是智能成长最理想的试炼场。
在Pong中，没人告诉AI规则，只告诉它一件事——要得分。
开始，AI连球拍都不会动。几个月的煎熬后，那一刻出现了——球拍动了！
第一份，紧接着是第二份，第三分……三个月后，人类再也赢不了它。
从那一刻起，某种全新的智能形态，已经在黑暗中，睁开了眼睛。
而在无数次失败后，DeepMind的系统开始令人不安——它不再只是学会，而是在发现。
当他们把算法从一个游戏，扩展到几十个从未见过的Atari游戏时，奇迹发生了。同一个「大脑」进入完全陌生的世界时，自己学会了怎么玩。
在《Breakout》这个游戏中，所有人类玩家都会挡球、反弹、慢慢清空砖块。但AI却突然做出了一件没人教过、也没人想到的事——
它在边缘挖了一条隧道。
研究人员看着屏幕，在巨大的震撼中沉默了。他们意识到：机器，开始拥有超越人类直觉的能力。
AlphaGo，载入史册的对决
然后，就是那场载入史册的对决。
AlphaGo和李世石比赛前，所有人都认为：AI能赢下一局，就是奇迹了。
直到第37手。
那一步棋落下的瞬间，解说席发出惊呼。
职业棋手们一致认为，没有任何人类，会在这个位置下这一步。
而AlphaGo自己也给出了评估：这一步棋，被人类走出的概率，只有一万分之一。
几小时后，李世石起身认输。那一刻，时间仿佛静止了。
人类第一次，在一个被视为「纯粹智慧」的领域，被彻底击败了。
人类再也无法假装，智能只属于自己。棋盘很小，但这一步，已经踏入了文明的深水区。
不过DeepMind内部却很清醒：AlphaGo仍然站在人类的肩膀上。
如果把人类经验彻底拿掉，会发生什么？
于是，AlphaZero诞生了。Zero，也就是零人类知识、零先验规则。
接下来发生的事，连创造者自己都始料未及。
AlphaZero从完全随机开始，变成能击败世界级程序，再到成为有史以来最强的棋手。
不仅仅是围棋，还有国际象棋、将棋……所有的所有双人完全信息博弈。
人类花了几个世纪总结的定式、原则、经典名局，在AlphaZero面前，被迅速重写。
机器成为自己的导师，这正是AGI最令人敬畏的形态——学习本身，成为了系统的核心能力。
下一站，是生命本身。
蛋白质折叠圣杯，被AI摘下
而在所有现实问题中，有一个被称为「生命科学圣杯」的难题——蛋白质折叠。
它困扰了人类半个多世纪，决定着疾病、药物、免疫、进化。
但从氨基酸序列，推导出蛋白质三维结构，计算量之大、变量之复杂，让无数顶级科学家折戟。有人断言：这不是人类能在有生之年解决的问题。
但Demis Hassabis心里却一直有个直觉：如果智能真的存在通用形式，那它一定能攻克这个难题。
起初，一切并不顺利。他们带着最先进的机器学习模型进入蛋白质领域，却发现数据稀缺、噪声巨大、实验结果极其残酷。
哪怕在国际顶级赛事CASP中暂时领先，依然被生物学家泼冷水：「这些结果远远不够。」
他们意识到：这不是再堆算力、再调参数就能解决的问题。
无数次推翻重来之后，AlphaFold的核心理念逐渐成形——不是记住答案，而是学习结构背后的关系与物理逻辑。
终于，在CASP14上，AlphaFold给出的预测，第一次达到了可被生物学家直接使用的精度，而且是断层领先。
结果公布的那一刻，人群爆发出一阵欢呼，这是生命科学进入新纪元的起点。
随后，DeepMind做出了一个震撼世界的决定——2亿个蛋白质结构，向全人类免费开放。
潘多拉的盒子，打开了
当AlphaFold改变生命科学之后，DeepMind内部的情绪，并不是狂喜，而是警惕。
他们比任何人都清楚：能力的指数级增长，永远不会只走向一个方向。
在纪录片中，语气第一次变沉重了。不再是「我们能不能」，而是「我们该不该？」
在StarCraft、AlphaStar等项目中，研究者第一次看到：AI开始自发地产生协作、欺骗、牺牲与压制。
这些从没有写进代码中，却自然出现了。
纪录片毫不回避一个令人不安的类比——DeepMind，被称作「新时代的曼哈顿计划」。
奥本海默和团队承受了一生的拷问，如今历史正惊人地重演。
Hassaibs在镜头前直言：「Move fast and break things，正是我们不该采用的方法。」
最后，在纪录片里有一个令人窒息的假设。
如果某一天，你收到一封邮件：「一个远超人类的智能，即将抵达地球。」全世界的政府都会进入紧急状态。
而AGI的到来，本质上没有任何区别。
纪录片中有这样一句话：AGI的到来，将把人类历史一分为二。
DeepMind的研究者们已经清楚地意识到：AGI不会像一颗炸弹那样突然出现。
它更像一条缓慢却不可逆的分界线——当你意识到时，自己已经站在线的另一端。
纪录片在最后，反复回到一个画面——Hassaibis与Alpha的对话安静、克制，却意味深长。
这是一些看似简单的问题：你看到了什么？你要如何去学习？
像在问AI，也像在问人类自己。
AGI，不是「他们」的项目，不是硅谷的故事，而是整个人类文明，第一次必须共同承担的选择。
我们要把未来，交到谁的手中？
参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ
文章来源：新智元。
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