但哈萨比斯很快就取得了成就。2007 年，他的一项研究被《科学》杂志评为“年度突破奖（Breakthrough of the Year）”。在这项研究中，他发现 ５ 位失忆症患者因为海马体受损而很难想象未来事件。从而证明了大脑中以往被认为只与过去有关的部分对于规划未来也至关重要。

　　发现了记忆与预先规划的交错关系后，哈萨比斯进入下一阶段的冒险――他在 2011 年终止了自己的博士研究，开始创立以“解决智能”为经营理念的DeepMind 科技公司。

　　哈萨比斯与人工智能专家谢恩·莱格（Shane Legg）和连续创业家穆斯塔·法苏莱曼（Mustafa Suleyman）一起创立了 DeepMind。公司雇用了机器学习方面的顶尖研究人员，并吸引到一些著名的投资者，包括彼得·泰尔（Peter Thiel）的 Founders Fund 公司、以及特斯拉和 SpaceX 的创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）。但 DeepMind 一直保持低调，直到 2013 年 12 月，他们在一次业界领先的机器学习研究大会上上演了自己的处子秀。

　　在太浩湖畔的哈拉斯赌场酒店里（Harrah’s Casino），DeepMind的研究人员演示的软件令人惊艳。该软件不仅可以玩雅达利的三款经典游戏――乒乓、打砖块和摩托大战，而且比任何人玩得都好。更关键的是，这款软件并没有获得任何有关如何玩游戏的信息，提供给软件的只有控制器、显示器、得分规则，并告诉它尽可能得高分。程序通过不断的试错，最后成了专家级的玩家。

　　此前从未有人演示过具备这种能力的软件，可以从零开始学习和掌握如此复杂的任务。事实上，DeepMind利用了一种机器学习技术――深度学习，这种技术通过模拟神经元网络来处理数据。但它将深度学习与其他技巧结合，达到了不可思议的智能水平。

　　加州大学的人工智能专家斯图亚特·拉塞尔（Stuart Russell）教授表示：“人们有点震惊，因为他们并未料想到我们能在现阶段技术水平下做到这种程度。我想，人们惊呆了吧。”

　　DeepMind 将深度学习与另一种叫做“强化学习”的技术相结合，强化学习的灵感来自于斯金纳（B.F. Skinner）等动物心理学家研究成果。它可以让软件通过在行动后接收对行动效果的反馈来学习，人类和动物通常都是这么做的。

　　人工智能研究人员对于强化学习的研究已有数十年了，但在 DeepMind 的 Atari 演示之前，还没有人开发出像这种能够玩游戏的具备复杂学习能力的系统。哈萨比斯表示，其原因之一可能是他借鉴了在海马体上面的发现。那款可以玩雅达利游戏的软件学习过程就部分地牵涉到了不断重放过去经历，以便深度和提取有关将来应该怎么做的最精确提示。

　　哈萨比斯说：“我们知道大脑就是这样工作的，人在睡觉的时候，海马体会把一天的记忆重放给大脑皮层。”

　　一年之后，拉塞尔和其他研究人员仍对 DeepMind 使用的技术和其他技巧究竟如何达到如此卓越的效果感到困惑不已，并且还苦苦思索这些技术的其他用途是什么。不过 Google 却没有想那么久，在太浩湖演示一个月之后就宣布收购这家公司。

　　哈萨比斯对于了解和创造人工智能的追求引领他经历了三个职业生涯：游戏开发者、神经系统科学家和人工智能企业家。

　　现在，哈萨比斯的身份虽然已经转变成了 Google DeepMind 的领导者，但他的 DeepMind 总部仍然位于伦敦，依旧把“解决智能”问题当作自己的使命宣言。加入 Google 时，公司大概有 75 人，而现在已经扩展到了 400 余人。此外，DeepMind 还在Google 总部拥有一支小的团队，主要负责将DeepMind 的技术应用到 Google 的产品上。与此同时，在加入Google后，哈萨比斯还和其他联合创始人一起成立了Google AI 伦理委员会。

　　加入Google之后，DeepMind 的技术被用来改善 YouTube 的视频推荐功能或Google的移动语音搜索。哈萨比斯说：“很快，你就会看到我们的一些技术会嵌入到这类产品当中。”