虽然Demis Hassabis在人工智能（AI）领域已是家喻户晓的名字，但许多人并不知道他对国际象棋和扑克的精通对其成为诺贝尔奖得主的旅程产生了重要影响。哈萨比斯成长于伦敦，父亲是塞浦路斯希腊人，母亲是新加坡人，他在四岁时就发现了自己对策略游戏的热爱。

随着成长，扑克成为他磨练决策能力和理解人类心理的重要工具，这对其突破性的AI创新至关重要。如今，48岁的Hassabis作为AI研究的引领者，因其在2024年获得了诺贝尔化学奖而备受瞩目。

Delighted and honoured to receive a Knighthood for services to AI. It’s been an incredible journey so far building @GoogleDeepMind over the past 15 years, helping accelerate the field and grow the UK & global AI ecosystems. Thanks to everyone who helped make this dream possible!

— Demis Hassabis (@demishassabis) March 28, 2024

扑克对战略思维的影响

扑克强调概率、心理学和虚张声势，完美契合了Hassabis的分析思维。他在紧张局势下读取对手、计算几率并做出高风险决策的能力，与开发先进AI系统所需的战略思维高度一致。

Hassabis仅在16岁时便在完成伦敦北部的高中后选择休学一年，投入到电子游戏世界，并共同设计了1994年畅销游戏《主题公园》。这一经历不仅是娱乐，他将游戏视为测试和完善自己对战略思维和学习理解的媒介。

现实应用

Hassabis进入AI的道路绝非传统方式。尽管他承认国际象棋将他带入了AI领域，但他在世界扑克系列赛上的六季经历无疑磨练了他对机器如何处理不确定性、适应变化并在信息不完全的情况下决策的见解——这些正是现代AI的核心概念。

2016年，DeepMind的AlphaZero因掌握古老的围棋游戏并击败世界顶尖棋手而引起全球关注，随后又在国际象棋上击败了世界冠军程序Stockfish。这一成就展示了AI在复杂环境中导航的潜力，犹如一位高水平的扑克玩家。

扑克不仅仅是一种游戏；它更是生活的隐喻。扑克桌上的经验让他明白，成功往往取决于在信息不完全的情况下做出最佳决策。这一理念与AI所要解决的现实挑战相似。无论是通过其革命性的AlphaFold AI预测蛋白质结构，还是在实时医疗决策中，AI常常在有限的数据下运作，依靠算法作出类似扑克玩家的明智猜测。

掌握扑克与AI

Hassabis对扑克的精通以及他在AI领域的成就，凸显了他将战略思维与尖端科学相结合的非凡能力。尽管AI早已超越了游戏领域，但Hassabis早期在国际象棋和扑克桌上的经历，为他提供了关于机器如何学习、适应以及在压力下决策的宝贵见解。

随着AI的不断发展，Hassabis对扑克的热爱也成为其创新方法的重要因素。他认为，AI必须学会在不确定性中灵活应对，这些原则对于扑克和智能系统的开发都至关重要。

在2024年早些时候因对AI的贡献而被授予爵位后，Hassabis又荣获2024年诺贝尔化学奖，为辉煌的一年画上了圆满句号。Hassabis仍然专注于未来。他将AI视为一种工具，犹如一位熟练的扑克玩家，可以评估风险、管理概率，并在信息有限的情况下做出最佳决策。他谨慎的乐观态度塑造了他对AI造福人类的愿景。

在意识到AI潜在风险的同时，他致力于确保其积极影响。就像扑克玩家读懂桌面情况一样，Hassabis以精确的技巧和对人类心理的深刻理解驾驭着AI开发的复杂性。在获得诺贝尔奖后接受《泰晤士报》采访时，Hassabis提到一位好友正举办扑克晚会，除了“几位世界扑克冠军”外，他的朋友——历史上排名最高的国际象棋选手Magnus Carlsen也在场。

Demis Hassabis与其同事 John Jumper 博士和来自美国的David Baker博士因其在人工智能和生物学领域的开创性研究荣获诺贝尔化学奖。他最近接受《泰晤士报》的采访可以在这里找到。

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