Демис Хасабис, некада чудо од детета у шаху, као тинејџер петоструки првак света у дизајнирању и програмирању видео-игара, данас је један од највећих светских истраживача у области компјутерских наука, вештачке интелигенције и неуронаука. Оснивач је и ивршни директор једне од највећих светских компанија за вештачку интелигенцију DeepMind. Заједно са Џоном Џампером и Дејвидом Бејкером, септембра 2024. добио је Нобелову награду за хемију за успешно предвиђање тродиемнзионалне структуре протеина коришћењем DeepMind–овог алата AlphaFond. Сврставају га међу најутицајне научнике и истраживаче у последњих 100 година.
Проф. Др Миодраг Петковић
Данас се највећи успеси у вештачкој интелигенцији и њеној примени везују за Демиса Хасабиса (Hassabis). Ове године добио је Нобелову награду за хемију заједно са Џоном Џампером и Дејвидом Бејкером.за велике заслуге у рачунарству, вештачкој интелигенцији и неуронаукaма. Уједно је проглашен за лорда Британског краљевства. Члан је Краљевске академије наука и добитник више од 40 награда светског ранга. Сврставају га међу најутицајне научнике и истраживаче у последњих 100 година [1].
Већина малолетника (а и особа средњих година) проводи сате и сате играјући видео игре не знајући да је године провео у истом узрасту смишљајући их. Хасабис је петоструки првак света у дизајнирању и програмирању видео-игара. Поред осталих наведимо врло популарну симулациону Theme Park из 1994. која је продата у више милиона примерака и направила преврат на тржишту, затим Republic: The Revolution и Evil Genius.
Чудо од детета у шаху са четири године достигао је мајсторски стандард са 13 година са Ело рејтингом од 2.300 (одмах иза чувене Јудит Полгар у категорији до 14 година) и био је капитен јуниорских шаховских тимова Енглеске. Поменимо да се Јудит Полгар (Мађарска) сматра најјачом шахисткињом свих времена с максималним рејтингом од 2.715 поена као једина жена међу првих 100 шахиста. Играјући шах као врло млад Хасабис се заинтересовао за рачунарске програме за играње шаха, што му је отворило врата вештачке интелигенције. Величајући предности дизајнирања игара, он је 2020 за BBC изјавио: „У мом уму почеле су да се покрећу идеје о томе како шаховски компјутер игра шах и да учим о томе. Многа деца почињу тако што играју игрице, као што сам ја радио, а затим прелазе на програмирање и помоћу компјутера креирају невероватне ствари” [2].
Рођен у Лондону 1976. од оца кипарског Грка и мајке Кинескиње из Сингапура, Хасабис је дипломирао 1997. на Универзитету Кембриџ из компјутерских наука. Иако је био бриљантан студент, није се одлучио за академску каријеру већ је покренуо сопствену компанију за видео-игре. Докторирао је 2009. на Колеџ универзитету у Лондону из когнитивних неуронаука. Следеће године као извршни директор, са Шејном Легом и Мустафом Сулејманом, основао је стартaп компанију за вештачку интелигенцију и машинско учење DeepMind, коју је Google купио 2014. Нова компанија под именом GoogleDeepMind наставила је са креирањем програма за играње стратешких и друштвених игара лансирајући најпре AlphaGo а затим знатно усавршеније верзије AlphaGoZero и AlphaZero.
Додатна достигнућа DeepMind-а укључују стварање неуронске Тјурингове машине, смањење енергије коју користе системи за хлађење у Google-овим центрима података за 40%, унапређење истраживања безбедности вештачке интелигенције и успостављање партнерства са Националном здравственом службом Велике Британије. DeepMind има за циљ да комбинује резултате из неуронаукa с новим развојем у машинском учењу и рачунарском хардверу да би смислио све моћније алгоритме опште намене који ће стварати општу вештачку интелигенцију (Artificial General Inteligence – AGI).
Општа вештачка интелигенција се односи на хипотетичку интелигенцију машине са способношћу да разуме или научи било који интелектуални задатак који људско биће може да реши. То је врста вештачке интелигенције која би требало да имитира когнитивне способности људског мозга. Као вођа Google-ових напора у вези с вештачком интелигенцијом, Хасабис је водећи дизајнер пројекта вредног више милијарди долара у којем америчке технолошке компаније Meta AI, OpenAI и Microsoft играју водећу улогу.
Са својим сарадницима начинио је велики продор у медицини програмом AlphaFond који предвиђа 3D структуре протеина из његове 1D секвенце аминокиселина, великог изазова у науци већ пола века. Програм је дизајниран као систем дубоког учења (подобласти машинског учења) заснованог на коришћењу неуронских мрежа. Напоменимо да се придев дубоко односи на коришћење више слојева у неуронској мрежи.
Изучавање структуре протеина је веома важан изазов у биологији јер скоро свака биолошка функција зависи од протеина. У децембру 2018. DeepMind-ов алат AlphaFond успешно је предвидео структуру за 25 од 43 протеина. „Овај пројекат је наше прво велико улагање у решавање веома важног научног питања из стварног живота”, рекао је Хасабис за водећи британски дневник Guardian. Овај изузетан успех, један од највећих у последњих 50 година у медицинским наукама, Демису Хасабису и Џону Џамперу донео је овогодишњу Нобелову награду за хемију [3]. Више о откривању структуре протеина може се наћи на линку https://www.youtube.com/watch?v=cx7l9ZGFZkw
Резултати у креирању AlphaFond-а мотивисали су Хасабиса да у својој 43. години започне интензивна истраживања у неуронаукама објављујући научне радове у водећим светским часописима као што су Nature, Science, Neuron, Proceedings of the National Academy of Science… Од 2019. до 2023 цитиран је око 150.000 а његов h-индекс (Hirsh) је достигао 83, што значи да је сваки од 83 рада наведен најмање 83 пута [4]. Није познат пример у науци да је неко за пет година научног рада остварио оволики научни допринос.
Хасабис је, свакако, свестан потенцијалних замки вештачке интелигенције – технологије што се може дефинисати као скуп компјутерских система који обављају задатке обично повезане са интелигентним бићима. Он је 2023. године потписао изјаву у којој упозорава да је претња од вештачке интелигенције која је ван контроле врло озбиљна. У интервјуу за Guardian је изјавио: „Морамо да схватимо ризике вештачке интелигенције једнако озбиљно као и друге велике глобалне изазове, попут климатских промена. Међународној заједници је требало предуго да координира ефикасан глобални одговор на ово, а ми сада живимо са последицама тога. Не можемо себи приуштити исто одлагање са вештачком интелигенцијом. Ја нисам у песимистичком табору по питању вештачке интелигенције, иначе не бих радио на томе.”
Литература:
- Time 100 AI 2023 – Demis Hassabis,TIME.
- BBC Radio 4 Profiles, 5 December 2020. Hassabis, Demis.
- Milmo, Dan, Demis Hassabis: from video designer to Nobel winner, Support the Guiardian, 9 October 2024.
- Azeem’s Picks: Demis Hassabis on DeepMind’s Journey from Games to Fundamental Science, Harvard Business Review, 5 May 2023.
