剑桥大学皇后学院对 DeepMind 创始人德米斯·哈萨比斯进行了专访，将学生们提出的众多问题归纳为七个主题，围绕人工智能与科学发现的未来展开了深入讨论。
哈萨比斯认为，现代科学研究已不再局限于单一学科的深耕，越来越多的重大突破源自多学科的交叉与融合。他自身的学术经历就是一个典范。从计算机科学到认知神经科学，再到游戏与人工智能领域的创新实践，多元背景使他能够有机整合不同学科的思维方式，推动前沿技术在化学、生物、数学等领域取得实质性进展。例如，AlphaFold 系统已成为全球数百万生物和医药科研人员的重要工具，在蛋白质结构预测方面实现了前所未有的精度，极大加速了生命科学的研究进程。
哈萨比斯还指出，科学探索的动力不仅源自技术本身，更离不开对现实问题的敏锐洞察和准确判断。他认为，科学家应在直觉与经验、理论与实证之间寻求平衡。这种能力无法速成，也难以从书本中获得，更多地依赖于实际研究和持续交流的积累。能够识别哪些问题值得攻克、何时切入一个新的领域，往往决定了科研能否实现突破。
与此同时，创新的实现越来越依赖于灵活高效的组织形式。初创企业凭借资源整合和快速迭代的优势，成为科研成果转化为现实生产力的重要载体。哈萨比斯将 DeepMind 比作现代版的“贝尔实验室”，在学术自由与思想碰撞的基础上，兼具工程化落地的执行力。这一模式为解决聚变能源、量子计算等重大难题提供了全新范本。
在技术迅猛发展的背景下，社会和政策层面也面临新的挑战。新技术的普及是一把双刃剑，既能带来广泛福祉，也可能被滥用。国际社会已开始探索制定通用的技术标准与伦理规范，以期在推动科技创新的同时，保障整体社会利益。
展望未来，科学与技术的边界将愈发模糊。人工智能、量子计算、虚拟现实等新兴领域将深度渗透到各类基础学科和实际应用场景。对于科研人员而言，持续学习、勇于跨界、保持开放心态，将成为抓住未来机遇的关键。正如哈萨比斯所言，真正有意义的突破，往往诞生于学科交汇与理念碰撞之中。
