Demis Hasabis, nekada čudo od deteta u šahu, kao tinejdžer petostruki prvak sveta u dizajniranju i programiranju video-igara, danas je jedan od najvećih svetskih istraživača u oblasti kompjuterskih nauka, veštačke inteligencije i neuronauka. Osnivač je i ivršni direktor jedne od najvećih svetskih kompanija za veštačku inteligenciju DeepMind. Zajedno sa Džonom Džamperom i Dejvidom Bejkerom, septembra 2024. dobio je Nobelovu nagradu za hemiju za uspešno predviđanje trodiemnzionalnestrukture proteina korišćenjem DeepMind–ovog alata AlphaFond. Svrstavaju ga među najuticajne naučnike i istraživače u poslednjih 100 godina.
Prof. Dr Miodrag Petković
Danas se najveći uspesi u veštačkoj inteligenciji i njenoj primeni vezuju za Demisa Hasabisa (Hassabis). Ove godine dobio je Nobelovu nagradu za hemiju zajedno sa Džonom Džamperom i Dejvidom Bejkerom.za velike zasluge u računarstvu, veštačkoj inteligenciji i neuronaukama. Ujedno je proglašen za lorda Britanskog kraljevstva. Član je Kraljevske akademije nauka i dobitnik više od 40 nagrada svetskog ranga. Svrstavaju ga među najuticajne naučnike i istraživače u poslednjih 100 godina [1].
Većina maloletnika (a i osoba srednjih godina) provodi sate i sate igrajući video igre ne znajući da je godine proveo u istom uzrastu smišljajući ih. Hasabis je petostruki prvak sveta u dizajniranju i programiranju video-igara. Pored ostalih navedimo vrlo popularnu simulacionu Theme Park iz 1994. koja je prodata u više miliona primeraka i napravila prevrat na tržištu, zatim Republic: The Revolution i Evil Genius.
Čudo od deteta u šahu sa četiri godine dostigao je majstorski standard sa 13 godina sa Elo rejtingom od 2.300 (odmah iza čuvene Judit Polgar u kategoriji do 14 godina) i bio je kapiten juniorskih šahovskih timova Engleske. Pomenimo da se Judit Polgar (Mađarska) smatra najjačom šahistkinjom svih vremena s maksimalnim rejtingom od 2.715 poena kao jedina žena među prvih 100 šahista. Igrajući šah kao vrlo mlad Hasabis se zainteresovao za računarske programe za igranje šaha, što mu je otvorilo vrata veštačke inteligencije. Veličajući prednosti dizajniranja igara, on je 2020 za BBC izjavio: „U mom umu počele su da se pokreću ideje o tome kako šahovski kompjuter igra šah i da učim o tome. Mnoga deca počinju tako što igraju igrice, kao što sam ja radio, a zatim prelaze na programiranje i pomoću kompjutera kreiraju neverovatne stvari” [2].
Rođen u Londonu 1976. od oca kiparskog Grka i majke Kineskinje iz Singapura, Hasabis je diplomirao 1997. na Univerzitetu Kembridž iz kompjuterskih nauka. Iako je bio briljantan student, nije se odlučio za akademsku karijeru već je pokrenuo sopstvenu kompaniju za video-igre. Doktorirao je 2009. na Koledž univerzitetu u Londonu iz kognitivnih neuronauka. Sledeće godine kao izvršni direktor, sa Šejnom Legom i Mustafom Sulejmanom, osnovao je startap kompaniju za veštačku inteligenciju i mašinsko učenje DeepMind, koju je Google kupio 2014. Nova kompanija pod imenom GoogleDeepMind nastavila je sa kreiranjem programa za igranje strateških i društvenih igara lansirajući najpre AlphaGo a zatim znatno usavršenije verzije AlphaGoZero i AlphaZero.
Dodatna dostignuća DeepMind-a uključuju stvaranje neuronske Tjuringove mašine, smanjenje energije koju koriste sistemi za hlađenje u Google-ovim centrima podataka za 40%, unapređenje istraživanja bezbednosti veštačke inteligencije i uspostavljanje partnerstva sa Nacionalnom zdravstvenom službom Velike Britanije. DeepMind ima za cilj da kombinuje rezultate iz neuronauka s novim razvojem u mašinskom učenju i računarskom hardveru da bi smislio sve moćnije algoritme opšte namene koji će stvarati opštu veštačku inteligenciju (Artificial General Inteligence – AGI).
Opšta veštačka inteligencija se odnosi na hipotetičku inteligenciju mašine sa sposobnošću da razume ili nauči bilo koji intelektualni zadatak koji ljudsko biće može da reši. To je vrsta veštačke inteligencije koja bi trebalo da imitira kognitivne sposobnosti ljudskog mozga. Kao vođa Google-ovih napora u vezi s veštačkom inteligencijom, Hasabis je vodeći dizajner projekta vrednog više milijardi dolara u kojem američke tehnološke kompanije Meta AI, OpenAI i Microsoft igraju vodeću ulogu.
Sa svojim saradnicima načinio je veliki prodor u medicini programom AlphaFond koji predviđa 3D strukture proteina iz njegove 1D sekvence aminokiselina, velikog izazova u nauci već pola veka. Program je dizajniran kao sistem dubokog učenja (podoblasti mašinskog učenja) zasnovanog na korišćenju neuronskih mreža. Napomenimo da se pridev duboko odnosi na korišćenje više slojeva u neuronskoj mreži.
Izučavanje strukture proteina je veoma važan izazov u biologiji jer skoro svaka biološka funkcija zavisi od proteina. U decembru 2018. DeepMind-ov alat AlphaFond uspešno je predvideo strukturu za 25 od 43 proteina. „Ovaj projekat je naše prvo veliko ulaganje u rešavanje veoma važnog naučnog pitanja iz stvarnog života”, rekao je Hasabis za vodeći britanski dnevnik Guardian. Ovaj izuzetan uspeh, jedan od najvećih u poslednjih 50 godina u medicinskim naukama, Demisu Hasabisu i Džonu Džamperu doneo je ovogodišnju Nobelovu nagradu za hemiju [3]. Više o otkrivanju strukture proteina može se naći na linku https://www.youtube.com/watch?v=cx7l9ZGFZkw
Rezultati u kreiranju AlphaFond-a motivisali su Hasabisa da u svojoj 43. godini započne intenzivna istraživanja u neuronaukama objavljujući naučne radove u vodećim svetskim časopisima kao što su Nature, Science, Neuron, Proceedings of the National Academy of Science… Od 2019. do 2023 citiran je oko 150.000 a njegov h-indeks (Hirsh) je dostigao 83, što znači da je svaki od 83 rada naveden najmanje 83 puta [4]. Nije poznat primer u nauci da je neko za pet godina naučnog rada ostvario ovoliki naučni doprinos.
Hasabis je, svakako, svestan potencijalnih zamki veštačke inteligencije – tehnologije što se može definisati kao skup kompjuterskih sistema koji obavljaju zadatke obično povezane sa inteligentnim bićima. On je 2023. godine potpisao izjavu u kojoj upozorava da je pretnja od veštačke inteligencije koja je van kontrole vrlo ozbiljna. U intervjuu za Guardian je izjavio: „Moramo da shvatimo rizike veštačke inteligencije jednako ozbiljno kao i druge velike globalne izazove, poput klimatskih promena. Međunarodnoj zajednici je trebalo predugo da koordinira efikasan globalni odgovor na ovo, a mi sada živimo sa posledicama toga. Ne možemo sebi priuštiti isto odlaganje sa veštačkom inteligencijom. Ja nisam u pesimističkom taboru po pitanju veštačke inteligencije, inače ne bih radio na tome.”
Literatura:
- 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.
