DeepMind首席执行官哈萨比斯在与莱克斯的对谈中，探讨了人工智能（AI）未来的发展潜力。他认为，任何通过进化形成的事物都能被AI高效建模，这源于自然系统中存在的结构和模式。哈萨比斯带领团队开发的AlphaFold系列模型，能够高精度预测蛋白质三维结构，展示了AI在复杂科学问题上的突破能力。

在这场对话中，哈萨比斯强调了通用人工智能（AGI）的可能性，以及其在模拟物理现象、天气预报和视频游戏开发中的应用。他提出，经典计算机结合神经网络的能力远未被完全挖掘，未来可能实现更深层次的理解与创新。他还指出，AGI的核心挑战在于如何均衡发展各方面智能，而非局限于特定领域。

关于科学研究，哈萨比斯认为失败是探索的一部分，真正的理论研究中不存在绝对的失败。同时，他提到AI可以帮助科学家提出深刻猜想，例如模拟生命起源或优化复杂系统。此外，AI生成的内容（如Veo模型）表明，系统可以通过学习直觉物理学生成高度真实的结果，而无需具身智能。

谈及电子游戏，哈萨比斯表示，AI将推动开放世界游戏的发展，使动态内容生成成为可能。他展望未来的游戏将是交互式模拟，玩家可以深度参与并共同创作故事。这种融合艺术与技术的形式，为人类提供了无限想象空间。

最后，哈萨比斯呼吁谨慎乐观地推进AI发展，认为这是理性且明智的选择。他相信，人类智慧将继续引领AI工具破解难题，并最终揭示宇宙运行的基本原理。