1998年，独立游戏工作室的创立 「共和国：革命」(Republic: The Revolution) 用人工智能模拟整个虚构国家，德米斯·哈萨比斯的这一野心，在1990年代末不仅是游戏产业，放眼整个科学界也堪称最大胆的挑战之一。1998年，年纪轻轻便创立Elixir Studios的哈萨比斯，拿出的第一份蓝图是一款名为「共和国：革命」(Republic: The Revolution)的政治模拟游戏。这款游戏绝非按按钮刷数值的普通策略游戏。

哈萨比斯想把一个「活的社会」整个塞进去。他已经通过「主题公园」(Theme Park)和「黑与白」(Black & White)体验过让虚拟世界居民自主判断、自主行动的技术魅力。但他并不满足。

他梦想着更宏大的东西：数千名市民各自拥有信仰、职业、家庭关系，实时相互作用的巨大「社会实验场」。对他而言，游戏不是娱乐消遣，而是探索智能本质的虚拟培养皿(Petri dish)。哈萨比斯创造了一个虚构的东欧国家「诺维斯特拉纳」(Novistrana)。

这个国家的首都别列济纳(Berezina)以及其他城市由数千座建筑和广场构成，街道上行走的每一位市民都由Elixir自主开发的人工智能引擎操控。当时大多数游戏中的背景人物(NPC)不过是沿预设路线行走、重复几句台词的木偶。但「共和国」里的市民截然不同。

他们早上起床去上班，中午在公园休息，晚上在酒馆里发泄对政治的不满。当玩家向他们散发宣传品或试图收买时，市民会根据自身倾向和所处境况做出各不相同的反应。

这样的尝试在技术上困难重重。哈萨比斯没有选择打造一个天才级AI，而是想实现数万个「简单智能体」聚集在一起时如何产生复杂的「社会涌现性」。为此，他开发了一款名为「莲花」(Lotus)的革命性3D引擎。

这款引擎支持从城市最高处俯瞰的视角，一直到市民眼前能读清报纸标题的微距，自由缩放。以2000年代初期的硬件配置来看，这几乎是不可能完成的挑战。在哈萨比斯的构想中，「共和国」是人类历史上最精密的社会模拟器。他坚信通过这个项目可以将人类的社会行为模式编写成代码。全球游戏媒体为这位少年天才的雄心而狂热。

「每一个市民都有大脑」这句宣传语让玩家们心跳加速。然而，这个宏大的梦想同时也在一步步收紧Elixir Studios脖子上的枷锁。要模拟一个现实国家，意味着需要处理的变量近乎无穷。哈萨比斯切身体会到，人工智能需要攻克的终极课题，在于如何对「现实世界的复杂性」进行抽象化处理。

庞大规模带来的开发延迟 梦想越大，将它装进现实的容器时就越痛苦。德米斯·哈萨比斯和Elixir Studios在开发「共和国：革命」的过程中，作为创业者尝到了最苦涩的教训，那就是「范围蔓延」(Scope Creep)。

原本预计两年左右的开发周期延长到了五年，承载着全球期待的游戏直到2003年才问世。开发延迟最大的原因是哈萨比斯设定的模拟深度。数千个人工智能代理实时交互的系统一旦运行起来，硬件资源便频频告罄。

CPU为了计算市民的日程而不堪重负，内存远远不够容纳巨大城市的细节。哈萨比斯是一个完美主义者。比起妥协，他宁可没日没夜地修改代码来突破技术极限。但发行商Eidos的压力越来越大，Elixir最终不得不削减游戏的许多核心功能。

最令人遗憾的是，模拟的成果并没有直接转化为游戏的乐趣。哈萨比斯倾尽全力去实现每一个市民的智能，但玩家与他们互动的方式却退化成了类似桌游的单调选择。无论市民内部经历了多么复杂的运算，玩家的屏幕上只显示简单的图标和数字。精心打造的人工智能深度与玩家之间隔着一道太高的墙。

2003年上市后，「共和国」遭遇了市场的冷遇。评论界给出的评价是「技术成就令人惊叹，但作为游戏缺乏趣味」。在评分汇总网站Metacritic上62分的成绩，与哈萨比斯此前参与的「黑与白」和「主题公园」的辉煌相比，显得黯淡无光。

粉丝们失望地说：「承诺了太多，到手的却只有重复点击。」这次失败给了哈萨比斯花钱买不到的经验。他第一次以CEO的身份带领数十名工程师和艺术家，在与大型企业的谈判桌上学会了进退博弈。

他还认识到一个商业的冷酷法则：技术再出色，如果用户(玩家)无法即刻理解其价值，就无法在市场上存活。正如沃尔特·艾萨克森笔下的史蒂夫·乔布斯，哈萨比斯同样刻骨铭心地体会到了自己的「现实扭曲力场」与技术物理定律碰撞时的后果。这段挫折，成为日后他在运营DeepMind时能够在「研究的革新性」与「产品的执行力」之间精准拿捏平衡的沃土。

通用人工智能(AGI)，时候未到 「共和国」发售之后，哈萨比斯陷入了深深的思考。他并不认为失败的原因仅仅是没能做出一款「好玩的游戏」。更根本的问题在于，他意识到自己追求的「智能再现」这一课题，以当时的计算机科学水平根本无法企及。

他在Elixir Studios的办公室里彻夜不眠地自问：「为什么人工智能仍然无法像真正的人类那样灵活地思考？」他面临的最大障碍是「智能的通用性」不足。「共和国」里的市民在政治模拟这个封闭世界(Closed world)中，确实按照一套逻辑运转。

但他们无法适应新情况，也无法自主学习、自我进化。程序员预先编写的「如果这样就那样」(If-Then)式算法堆叠得再精细，也不像真正的智能。

哈萨比斯在这时直觉性地意识到，人工智能要实现跃升，需要的不是更快的硬件或更复杂的规则。「我们想要破解智能，但我们连智能究竟是什么都不清楚。」当时游戏行业使用的人工智能技术更接近一种「障眼法」。

不过是精心编排的脚本，让玩家觉得它看起来像是有智能罢了。哈萨比斯想要的不是这种假智能，而是被丢进任何环境都能自主学习、自主解决问题的「通用人工智能」(AGI)。但在2000年代初期的技术条件下，AGI只存在于科幻小说里。哈萨比斯想通了。

光靠计算机科学解决不了这个问题。不了解人脑如何产生智能，不了解记忆和想象力经由什么样的神经机制运作，就试图把智能翻译成代码，就像没有图纸就盖楼一样。他警觉到自己创办的Elixir Studios正在被商业化的游戏开发吞没。他想解决更大的问题。

「现有的工具不够。要从根本上理解智能，必须回到基础科学。」这个决定成为哈萨比斯人生中最戏剧性的转折点。2005年，他卖掉了工作室，离开了收入稳定的游戏行业。

周围的人劝阻他：「能拿到上百万英镑年薪的位置，为什么要放弃？」但他的目光已经越过了棋盘和屏幕，投向更远的世界。他决心重返大学，攻读认知神经科学(Cognitive Neuroscience)博士学位。在Elixir Studios的七年，留给他的不是「成功创业者」的头衔，而是成为「智能征服者」的切身动力。

「打造通用人工智能，时候还没到。但开始准备，正是最好的时机。」这份确信，日后成为DeepMind的种子。「邪恶天才」(Evil Genius)与BAFTA互动音乐奖 詹姆斯·汉尼根(James Hannigan) Elixir Studios的第二款作品「邪恶天才」(Evil Genius)展现了哈萨比斯

另一面的天才。这款游戏的出发点新颖有趣：玩家不是伸张正义的英雄，而是在秘密基地里谋划征服世界的反派。哈萨比斯为了让这个独特的主题臻于完善，把目光投向了决定游戏氛围的「声音」。

他邀请了当时英国著名的游戏音乐作曲家詹姆斯·汉尼根(James Hannigan)加入Elixir。哈萨比斯与汉尼根的合作远超一般的背景音乐定制。两人共同追求「互动音乐」的愿景：音乐必须随着游戏情境实时变化。间谍潜入反派秘密基地时、玩家的邪恶计划得逞时、手下们悠闲休息时，音乐要自然衔接、无缝切换。

哈萨比斯要求汉尼根让游戏中的人工智能系统与音乐引擎紧密联动。汉尼根将1960年代谍战电影大师约翰·巴里的音乐风格进行了现代化演绎，创造出「邪恶天才」独有的、既滑稽又邪气十足的反派主题曲。恢弘的管弦乐与复古电子音交织，将游戏的讽刺基调烘托得恰到好处。

哈萨比斯全力支持汉尼根的创造力，从不吝啬技术支援。因为他相信音乐不是装饰，而是增强游戏「认知体验」的核心要素。这种创新尝试赢得了业界认可。

「邪恶天才」的原声音乐获得了英国电影电视艺术学院(BAFTA)互动部门音乐奖提名。对一家独立工作室来说，能与投入巨额资金的大制作游戏比肩，意义非凡。哈萨比斯通过与汉尼根的合作，再次印证了不同领域的专家在同一个愿景下汇聚时所迸发的「创造性协同效应」。

正如艾萨克森描写史蒂夫·乔布斯与乔尼·艾维的合作，哈萨比斯与汉尼根的相遇也是技术与艺术的绝妙融合。哈萨比斯提供逻辑性和数学化的结构，汉尼根在其上谱写出触动人心的旋律。日后在DeepMind，哈萨比斯不仅召集人工智能研究者，还将哲学家、艺术家、神经科学家汇聚成「多学科团队」，其背后正是Elixir时期与詹姆斯·汉尼根那段闪光合作的记忆。

通过模拟游戏试验AI代理和涌现现象 「邪恶天才」是将「共和国」中未能实现的人工智能模拟之梦以更巧妙、更有效的方式付诸实践的作品。哈萨比斯从「共和国」的失败中学到，范围过于宽泛的模拟难以掌控。因此在「邪恶天才」中，他把范围收缩到了秘密基地这个「受控环境」里。

听从玩家指挥的数百名手下(Minions)和前来阻挠的政府特工，每一个都被设计成拥有独立智能的「AI代理」。哈萨比斯在这款游戏中关注的焦点是「涌现性」(Emergence)。所谓涌现性，是指个体遵循简单规则，但当它们聚合在一起时，整个系统呈现出无法预测的复杂行为的现象。

在「邪恶天才」的基地里，手下们按照饥饿度、疲劳度、忠诚度这几个简单数值行动。但当数百名手下开始与基地内的家具布局或玩家的突发命令产生交互时，连开发者哈萨比斯自己都没料到的独特情况就出现了。比如，基地里食堂离宿舍太远，手下们会在路上累倒；某个区域人员拥挤，出现瓶颈堵塞。

哈萨比斯观察这些现象时兴奋不已。作为游戏开发者，他思考「给玩家带来什么体验」；作为科学家，他探究「如何为这个虚拟世界注入生命力」。对他来说，游戏中的代理就是测试智能基本单元的实验对象。

他在实验人工智能如何在复杂环境中为实现目标而制定「规划」(Planning)。当敌方特工入侵时，手下们自动拉响警报、将敌人引入陷阱、救治受伤同伴，这些过程被设计为不依赖精心编排的脚本，而是由代理们自主判断来完成。这与日后DeepMind通过强化学习(Reinforcement Learning)让AI自行找到最优策略的方式一脉相承。

「邪恶天才」获得了评论界「深度模拟与幽默完美交融的佳作」的评价。哈萨比斯用这款游戏证明了他心中「基于系统的游戏设计」在市场上同样行得通。

要抵达完整的AGI，技术限制依然存在，但他在虚拟世界这个沙盒中一块一块拼装智能碎片的过程中乐在其中。这段时期的实验给哈萨比斯植入了一个坚定的信念：「智能不是静态的规则，而是在与环境持续交互中绽放的动态过程。」 百万英镑挖角邀约的拒绝与2005年工作室出售 游戏产业给他的收获：团队管理、进度控制、失败的代价、领导力的初次演练 2005年，德米斯·哈萨比斯整理Elixir Studios的事务，为自己人生中最绚烂的游戏开发者篇章画上了句号。

出售和清算工作室的过程绝不轻松，但他清楚，从中获得的无形资产比任何成功都珍贵。Elixir Studios是哈萨比斯的「领导力残酷训练场」。二十出头的他成了要给数十名员工发工资的经营者(CEO)。他是天才程序员，但打动人心、提升组织效率的管理领域是一个完全不同的课题。

他在「共和国」的开发延迟中学到了项目进度管理的重要性和「取舍聚焦」的价值。再有创意的想法，如果无法在限定的时间和预算内实现，就只能以失败告终。这条经营的基本原则，他用亲身经历换来了。他对失败的代价也有了深刻的领悟。

「共和国」的平庸市场表现及由此带来的财务压力让哈萨比斯备受煎熬。但他没有消沉，而是像复盘棋局一样彻底分析了哪里出了问题。他承认自己陷入了技术完美主义，忽视了市场节奏和用户需求。

这种自我客观化的能力，日后在他于谷歌这样的巨头企业中领导DeepMind这个庞大组织时，成为他既守住研究自主性又交出商业成果的卓越战略能力的根基。他还深刻感受到人才的重要性。与詹姆斯·汉尼根等各领域顶尖专家的合作让他认识到，领导者的角色不是发号施令，而是「打造一个让聪明人干得痛快的环境」。

Elixir出身的许多开发者后来成为英国游戏产业的中坚力量，其中一些人在DeepMind创立初期便加入了团队，这正说明哈萨比斯从一开始就懂得投资于人。

正如艾萨克森笔下年轻时的埃隆·马斯克和史蒂夫·乔布斯在首次创业中经历的种种试错，Elixir Studios之于哈萨比斯，就是将他这块粗糙原石打磨成型的磨刀石。他在这里收获的失败教训远多于胜利的喜悦，但那些教训恰恰是征服智能这座大山不可或缺的装备。离开游戏行业时，他已不再是一个普通的游戏设计师。他蜕变成了一个懂得「如何组织知识去改变世界」的年轻领导者。

「游戏不是娱乐消遣，而是训练AI的完美沙盒」 离开Elixir Studios时，他得出的结论是：「游戏是通往人工智能的最佳工具。」人们以为他离开了游戏行业、投身科学世界，但在哈萨比斯的脑中，这两个世界从未分开过。他只是为了获取更强大的工具，暂时换了一个战场。

他从Elixir的经历中深刻认识到，用人工智能模拟现实世界有多么困难。但与此同时，他也确认了游戏这个虚拟世界是安全、快速地复现现实复杂性的唯一通道。「如果人工智能能在复杂的策略游戏中取胜，那么它是不是也能解决现实中复杂的科学难题？」这个假设在他脑中扎下了根。

这份信念后来演变为DeepMind的根基,即「沙盒哲学」。哈萨比斯没有一开始就把人工智能投入新药研发或气候变化预测。他选择了打砖块、太空侵略者等经典雅达利游戏,以及国际象棋、围棋等棋盘游戏作为AI的训练场。原因在于:游戏规则清晰,成功与失败的奖惩分明,而且可以在瞬间完成数万次模拟,堪称完美的实验室。

哈萨比斯在牛蛙时期拒绝「百万英镑挖角邀约」、转身走进大学校门的往事,足以说明他是一个目光何等长远的人。比起眼前的金钱和名声,他更忠于「破解智能」这一终极使命。他把出售Elixir所得的资金,当作迈向下一阶段(神经科学研究)的跳板。如果说游戏产业让他搭建了智能的外壳(模拟),那么现在他要通过脑科学去学习智能的本质(算法)。

他透过游戏这面镜子看到了人工智能的边界,并为跨越这道边界绘制了路线图。2005年关闭Elixir、走向伦敦大学学院(UCL)图书馆时,他的脚步里藏着一种冷峻的执念:不久之后,他将重返虚拟世界,实现真正的智能。「游戏结束了,但探索才刚刚开始。」

这是他向全世界的游戏玩家和科学界投下的一则无声宣言。Elixir Studios标志

人工智能专家 金京镇律师

AI法律政策专家 · 前国会议员 · 著作等身

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