哈萨比斯 4 岁学棋、13 岁成国际象棋大师，却在 11 岁时顿悟胜负无终极意义，转而投身人工智能；他早年在游戏开发中尝试植入智能体，因算力限制失败，由此确立 “造出来才能真正理解” 的科研信条。他坚信强化学习是通向通用人工智能（AGI）的核心路径，并以此驱动 AlphaGo 与 AlphaFold 两大突破 —— 后者破解蛋白质折叠难题，助其荣膺 2024 年诺贝尔化学奖。然而，他对强化学习的长期执念使其低估大语言模型潜力，导致 DeepMind 在 ChatGPT 浪潮初期明显滞后。谷歌通过合并 DeepMind 与 Google Brain、转向工程优先策略，最终以 Gemini 实现逆袭。节目中亦揭示其内在张力：拒绝控制他人却极度渴望智力胜出，怀抱科学理想又直面资本与伦理的多重约束。