這不僅僅是一間科技公司的故事，而是一場關於人類智慧極限的探索。DeepMind 的創辦人 Demis Hassabis 曾說過：「我的畢生目標是解決通用人工智能（AGI），然後利用 AI 作為終極工具，去解決世界上所有最複雜的科學問題。」這句話，概括了 DeepMind 從教電腦打機，到破解生物學 50 年難題的傳奇旅程。
DeepMind 的故事始於倫敦。Demis Hassabis 與 Shane Legg 等人創立這家公司時，學術界對「人工智能」一詞仍避之則吉。他們的目標宏大得近乎瘋狂：創造一個能像人類一樣學習任何事物的通用系統。
即使面對投資者 Peter Thiel，Demis 仍堅持將總部設在倫敦而非矽谷，因為他看重劍橋、牛津的神經科學與人才底蘊，並希望建立一個專注於長遠研究而非短期產品的環境。這群科學家秘密地集結，猶如 AI 界的「曼哈頓計劃」，誓要解開智慧的奧秘。
為了訓練 AI，DeepMind 選擇了遊戲作為測試場。
Atari 遊戲： 他們開發的 DQN 系統在沒有任何預設規則下，僅透過像素輸入和分數獎勵（Reinforcement Learning），自學玩通了數十款 Atari 遊戲，甚至在《Breakout》中發掘出「打通隧道」的必勝策略。
AlphaGo 的震撼： 2016 年，AlphaGo 對戰韓國傳奇棋手 Lee Sedol。第 37 手那個人類無法理解的「天外飛仙」，標誌著 AI 展現了創造力。這場勝利不僅震驚世界，更被視為中國的「史普尼克時刻（Sputnik moment）」，引發了全球 AI 軍備競賽。
AlphaZero 與 AlphaStar： 隨後，AlphaZero 摒棄人類棋譜，從零自學稱霸棋壇；AlphaStar 則在《StarCraft II》這種資訊不完全的即時戰略遊戲中擊敗職業選手，證明了 AI 處理複雜決策的能力。
遊戲只是跳板，科學才是終點。Demis 自劍橋時期便對「蛋白質折疊問題（Protein Folding Problem）」著迷——如果能預測蛋白質的 3D 結構，將能解鎖藥物開發與疾病治療的關鍵。
滑鐵盧與重生： 在 CASP13 比賽中，DeepMind 雖然領先但未達完美。團隊一度陷入自我懷疑，甚至重寫了整個演算法，引入生物學知識與物理限制。
CASP14 的勝利： 2020 年，AlphaFold 2 橫空出世，其預測準確度達到了實驗室水平，困擾生物學界 50 年的難題宣告被 AI 破解。
饋贈人類： DeepMind 沒有將此技術私有化，而是選擇公開超過 2 億種蛋白質結構預測圖，這被 Eric Schmidt 形容為「給予全人類的禮物」。
隨著 AI 能力逼近 AGI（通用人工智能），DeepMind 的科學家們也表達了深切的擔憂。從軍事應用到假新聞泛濫，強大的技術若缺乏監管，後果不堪設想。Demis Hassabis 強調，我們必須在開發技術的同時，謹慎思考其倫理與道德邊界。
正如紀錄片最後 AI 對名畫《創造亞當》的解讀：「這幅畫提醒我們，我們彼此相連，且是某個更宏大存在的一部分。」AI 的未來，繫於人類如何運用這股力量。
The Thinking Game | Full documentary | Tribeca Film Festival official selection
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DeepMind 的故事始於倫敦。Demis Hassabis 與 Shane Legg 等人創立這家公司時，學術界對「人工智能」一詞仍避之則吉。他們的目標宏大得近乎瘋狂：創造一個能像人類一樣學習任何事物的通用系統。
即使面對投資者 Peter Thiel，Demis 仍堅持將總部設在倫敦而非矽谷，因為他看重劍橋、牛津的神經科學與人才底蘊，並希望建立一個專注於長遠研究而非短期產品的環境。這群科學家秘密地集結，猶如 AI 界的「曼哈頓計劃」，誓要解開智慧的奧秘。
為了訓練 AI，DeepMind 選擇了遊戲作為測試場。
Atari 遊戲： 他們開發的 DQN 系統在沒有任何預設規則下，僅透過像素輸入和分數獎勵（Reinforcement Learning），自學玩通了數十款 Atari 遊戲，甚至在《Breakout》中發掘出「打通隧道」的必勝策略。
AlphaGo 的震撼： 2016 年，AlphaGo 對戰韓國傳奇棋手 Lee Sedol。第 37 手那個人類無法理解的「天外飛仙」，標誌著 AI 展現了創造力。這場勝利不僅震驚世界，更被視為中國的「史普尼克時刻（Sputnik moment）」，引發了全球 AI 軍備競賽。
AlphaZero 與 AlphaStar： 隨後，AlphaZero 摒棄人類棋譜，從零自學稱霸棋壇；AlphaStar 則在《StarCraft II》這種資訊不完全的即時戰略遊戲中擊敗職業選手，證明了 AI 處理複雜決策的能力。
遊戲只是跳板，科學才是終點。Demis 自劍橋時期便對「蛋白質折疊問題（Protein Folding Problem）」著迷——如果能預測蛋白質的 3D 結構，將能解鎖藥物開發與疾病治療的關鍵。
滑鐵盧與重生： 在 CASP13 比賽中，DeepMind 雖然領先但未達完美。團隊一度陷入自我懷疑，甚至重寫了整個演算法，引入生物學知識與物理限制。
CASP14 的勝利： 2020 年，AlphaFold 2 橫空出世，其預測準確度達到了實驗室水平，困擾生物學界 50 年的難題宣告被 AI 破解。
饋贈人類： DeepMind 沒有將此技術私有化，而是選擇公開超過 2 億種蛋白質結構預測圖，這被 Eric Schmidt 形容為「給予全人類的禮物」。
隨著 AI 能力逼近 AGI（通用人工智能），DeepMind 的科學家們也表達了深切的擔憂。從軍事應用到假新聞泛濫，強大的技術若缺乏監管，後果不堪設想。Demis Hassabis 強調，我們必須在開發技術的同時，謹慎思考其倫理與道德邊界。
正如紀錄片最後 AI 對名畫《創造亞當》的解讀：「這幅畫提醒我們，我們彼此相連，且是某個更宏大存在的一部分。」AI 的未來，繫於人類如何運用這股力量。
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