DeepMind科学掌门人首次揭秘：拿完诺奖只是开始，终极目标是打造「科学API」，让人人都能搞科研

2025年9月14日

（图片来自网络）

DeepMind科学负责人Pushmeet Kohli首次揭秘其科研方向与终极目标：打造「科学API」，让普通人也能参与科研。其团队以AlphaFold等标志性成果展现强大科研能力，这套心法聚焦变革性、难度高却可攻克的任务，力求让科研更普及。

为系统筛选科研项目，DeepMind建立独特框架，遵循三大核心准则：一是变革性与可行性（需有颠覆性影响且科学范畴内），二是公认难度（5 - 10年内无人能解），三是颠覆共识信心（团队有信心短期攻克）。只有同时满足这三条的项目才立项，确保资源投在最具挑战性前沿。

问题筛选核心原则：
- 变革性与可行性：项目需具备变革性影响，且在科学规律内可行，社区认同其价值
- 公认难度：问题需是行业内共识认为5 - 10年无人能解的高难度挑战
- 颠覆共识信心：尽管外界认为需5 - 10年解决，但团队有信心短时间内攻克

标志性成果分类：
- 科学影响：AlphaFold破解蛋白质结构预测，彻底改变结构生物学，获诺贝尔奖
- 商业影响：AlphaEvolve优化算力，为谷歌节省成本，提升模型训练效率
- 社会影响：SynthID解决AI生成内容风险，维护信息生态透明度

技术突破：通用智能发展：从专用模型（如AlphaGeometry、AlphaProof）向通用模型（如基于Gemini的DeepThink）转变，实现IMO竞赛金牌级成果，降低使用门槛，更接近人类自然思考

科研协同创新：打造「AI协同科学家（AI Co - scientist）」，如AlphaFold开放数据库、API接口，让全球研究者免费使用，拉平科研资源差距，未来目标是让普通人也能参与顶级科研

终极目标是要打造「科学API」，通过降低科研门槛，让更多人能参与科学探索与发现，实现从专家级到人人可及的科研未来。