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　　深夜，DeepMind实验室的屏幕闪烁着幽光，AlphaGo正与自己进行第3000万次对弈。没人想到，这个沉迷游戏的AI，即将破解困扰生物学界50年的蛋白质结构难题。

　　2016年3月，韩国首尔。围棋世界冠军李世石面对屏幕陷入长达15分钟的沉默，他颤抖的手无法落子——AlphaGo下出了一步人类棋手万年难遇的“神之一手”。这场对决后，围棋千年定式被彻底颠覆。

　　而近期上线的纪录片《思考游戏》首次曝光了这场人机大战背后的秘密。镜头深入DeepMind实验室，展现了一群“科技疯子”如何通过游戏训练AI，最终让机器在围棋、蛋白质预测等领域超越人类。

　　“游戏是AI的最佳健身房。”DeepMind创始人哈萨比斯在纪录片中解释道。这位4岁迷上国际象棋、13岁达到大师级的天才，曾是游戏公司王牌设计师。

　　他参与开发的《主题公园》游戏中，游客坐过山车后会呕吐，其他游客看到呕吐物也会不适——这种对复杂系统的模拟，为他日后构建AI埋下种子。

　　2010年，哈萨比斯毅然放弃百万年薪，创立DeepMind。早期融资时，投资者质疑：“你的产品是什么？怎么赚钱？”他哭笑不得：“你难道没听我在讲什么吗？我们要解决智能的本质问题！”

　　团队选择从最简单的雅达利游戏《乓》开始训练AI。初期连球拍都控制不好，濒临放弃时，AI突然打回第一个球，三个月后，人类已无法战胜它。

　　在《打砖块》游戏中，AI甚至发现了连人类都未曾想到的最优策略——从侧面挖隧道让球自动反弹。这一刻，AI展现了超越模仿的创造力。

　　当DeepMind挑战围棋时，所有人都认为为时过早。围棋的变化数量比宇宙原子还多，被视为“人类智慧的最后堡垒”。

　　AlphaGo首先学习了16万局人类棋谱，然后进行3000万次自我对弈。与李世石对局时，它下出的第37手让职业解说员目瞪口呆：人类下出这步的概率只有万分之一。

　　纪录片捕捉到李世石离场冷静的画面，以及DeepMind控制室的紧张气氛。科学家们监测着AI的“思考”过程，胜利时刻，哈萨比斯却表示：“我无法庆祝。”

　　更令人惊叹的是AlphaZero的进化速度。它从零开始，仅用24小时就达到超人水平，甚至推翻了国际象棋百年定式。哈萨比斯感慨：“这激励我重新开始下棋了。”

　　团队将目光投向困扰生物学界50年的蛋白质折叠问题。蛋白质是生命基石，其功能取决于三维结构，但预测难度极大。

　　第一次尝试时，AlphaFold预测精度远未达到实用水平。团队一度怀疑“这个问题对AI来说太难了”。但哈萨比斯选择加倍投入，组建“蛋白质折叠突击队”。

　　2020年，AlphaFold2在蛋白质结构预测竞赛中取得突破，精准度媲美实验室结果。2024年，哈萨比斯团队获得诺贝尔化学奖。

　　更令人敬佩的是，DeepMind将预测出的2亿个蛋白质结构数据向全球免费开放，这份“生命地图”加速了癌症、阿尔茨海默症等疾病的研究。

　　纪录片的结尾，哈萨比斯凝视着一个由铅笔搭建的平衡雕塑。AI告诉他，移动任何一根都会导致结构崩塌。他选择听从建议：“那我最好别管它了。”

　　如今，从游戏厅走出的AI技术，正在新药研发、气象预测等领域改变世界。正如哈萨比斯所说：“我们正处在AI开启的微妙时刻，每一个选择都至关重要。”

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