序：一场“解密智能”的伟大远征

我又要讲故事了。

在人工智能（AI）的宏伟殿堂中，很少有哪个名字能像谷歌DeepMind的“Alpha”系列那样，引发如此广泛的敬畏与遐想。这一切都源于一个看似简单却无比宏大的使命。DeepMind的联合创始人兼首席执行官戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）将其概括为：首先“解决智能”（solve intelligence），然后用智能“解决一切其他问题”（solve everything else）。这并非一句空洞的口号，而是贯穿其所有研究的指导哲学，一种旨在构建能够造福全人类的负责任AI的愿景。

“Alpha”家族正是实现这一宏伟蓝图的核心载体。它并非一系列孤立的产品，而是一个连贯、演进的宏大研究计划。从古老的围棋棋盘，到生命最深处的蛋白质分子，再到支撑我们数字世界的代码和数学公理，Alpha血统的每一个成员都代表着一次飞跃。它们共享着一个核心方法论：将一个复杂的问题域构建成一个巨大的探索空间，然后利用强化学习（Reinforcement Learning）的力量，通过不断的试错与自我博弈，最终达到超越人类的精通水平。

本文将带领读者踏上一段非凡的旅程，追溯Alpha血统的演化之路。我们将从它在围棋这个古老“宏大挑战”中的惊世亮相开始，见证它如何摆脱人类知识的束缚，实现从零开始的自我学习；然后，我们将跟随它的脚步，看它如何从抽象的棋盘游戏转向现实世界，破解困扰生物学界半个世纪的蛋白质折叠难题；最后，我们将探索它如何深入到计算和理性的基石——代码优化与数学证明，展现出通用人工智能（AGI）的曙光。这不仅是一个关于算法和算力的故事，更是一个关于智能本质、科学发现以及AI如何增强人类潜能的深刻叙事。 

谷歌 DeepMind “Alpha家族”是指一系列以“Alpha”为前缀、由DeepMind团队开发的人工智能系统。这些系统多以强化学习为核心，迄今已经在围棋、蛋白质结构预测、算法优化、数学证明、科学发现等多个领域取得了令人瞩目的突破。截至2025年，Alpha家族的主要成员包括： 

• AlphaGo：首个击败人类围棋世界冠军的AI系统，开启了Alpha家族的序幕。
• AlphaZero：通用型博弈AI，能自学并精通围棋、国际象棋、将棋等多种棋类，通过自我对弈实现超越人类的水平。
• AlphaFold：蛋白质结构预测AI，极大推动了生物科学研究，特别是在蛋白质三维结构预测方面取得革命性进展。
• AlphaFold ⅔：AlphaFold的升级版本，进一步提升了蛋白质结构预测的准确性和适用范围。
• AlphaDev：用于发现更高效计算机科学算法（如排序、哈希算法）的AI系统，通过强化学习优化底层算法，提升计算效率。
• AlphaGeometry/AlphaGeometry 2：专注于几何问题自动求解的AI系统，AlphaGeometry 2为其改进版，提升了复杂几何题目的解题能力。
• AlphaProof：基于强化学习的形式数学自动证明系统，能够用Lean等形式语言自动构造和验证数学证明。
• AlphaProteo：专注于蛋白质结合剂设计的新成员，能为特定靶点生成高亲和力的新型蛋白质，有望加速药物研发和疾病治疗。
• AlphaEvolve：通用型AI系统，具备演化整个代码库和开发复杂算法的能力，能够自动生成、筛选和演化程序，持续优化，直到找到最优解，可应用于数学、工程、计算机科学、硬件设计、数据中心调度、AI训练等多个领域。
• AlphaGenome：利用人工智能预测基因组中非编码DNA区域的功能，并深入解析基因调控机制的创新模型。