Демис Хассабис

вики
, , , ,
1

Британский исследователь и предприниматель в области ИИ; сооснователь и генеральный директор Google DeepMind, архитектор AlphaGo и AlphaFold, лауреат Нобелевской премии по химии 2024 года.

Основная информация / Профиль

Поле Сведения
Полное имя Сэр Демис Хассабис, CBE, FRS, FREng
Дата рождения 27 июля 1976 г., Лондон, Англия, Великобритания
Гражданство Великобритания
Текущие организации Google DeepMind (CEO); Isomorphic Labs (сооснователь)
Области исследований Искусственный интеллект, обучение с подкреплением, глубокое обучение, предсказание структуры белков, когнитивная нейронаука
Научный руководитель (PhD) Элеонора Магуайр
Диссертация (PhD) Нейронные процессы, лежащие в основе эпизодической памяти (Университетский колледж Лондона, 2009)
Блог Google DeepMind blog.google/authors/demis-hassabis
X / Twitter @demishassabis
Нобелевская премия nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/hassabis/facts
Google Scholar scholar.google.com/citations?user=dYpPMQEAAAAJ

Обзор

Сэр Демис Хассабис — британский исследователь и предприниматель в области искусственного интеллекта, генеральный директор Google DeepMind — крупнейшей в мире научно-исследовательской лаборатории ИИ по численности сотрудников и количеству публикаций. За пять десятилетий своей жизни он успел побыть вундеркиндом в шахматах, профессиональным геймдизайнером, нейробиологом и пионером ИИ. В 2010 году в Лондоне он основал DeepMind, поставив перед собой миссию «решить проблему интеллекта, а затем использовать это, чтобы решить всё остальное». Достижения лаборатории под его руководством — глубокое обучение с подкреплением, AlphaGo и AlphaFold — каждое из них открыло новый рубеж: они показали, что единая система обучения общего назначения способна овладеть играми, которые ранее считались недоступными для машин, а затем применить этот подход к одной из старейших нерешенных проблем биологии. В 2024 году Хассабис и его коллега по DeepMind Джон Джампер были удостоены Нобелевской премии по химии за решение проблемы предсказания структуры белков с помощью AlphaFold. Он является автором девяти статей на обложке журнала Nature, был посвящён в рыцари в 2024 году за заслуги в области искусственного интеллекта и вместе с другими архитекторами ИИ был признан журналом Time «Человеком года — 2025».

Ранние годы и образование

Детство и шахматный вундеркинд

Хассабис родился 27 июля 1976 года в Северном Лондоне в семье отца-грека-киприота Костаса и матери-китаянки-сингапурки Анжелы. Он вырос в Северном Лондоне, сначала посещая школу королевы Елизаветы в Барнете, затем недолго находился на домашнем обучении, а после учился в колледже Крайст-колледж, Финчли. Он сдал свои A-levels на два года раньше, в возрасте 16 лет. Впервые с компьютерами он познакомился в восемь лет, когда на выигранные в шахматы деньги купил ZX Spectrum 48K и самостоятельно научился программированию по книгам. Впоследствии он написал ИИ для игры в реверси на Commodore Amiga. В шахматах Хассабис достиг уровня мастера в 13 лет, имея рейтинг ФИДЕ 2300 — он был капитаном юношеских сборных Англии и представлял Кембридж в ежегодных матчах Оксфорд — Кембридж. Он является пятикратным победителем Pentamind, многодисциплинарного чемпионата по настольным играм, проводимого в рамках Олимпийских игр разума, и шесть раз выигрывал деньги на Мировой серии покера.

Bullfrog Productions и год перерыва (1993–1994)

Поскольку из-за своего возраста Кембридж попросил его взять перерыв на год, Хассабис принял участие в конкурсе журнала Amiga Power и выиграл возможность работать в Bullfrog Productions. В 17 лет он стал ведущим программистом игры Theme Park (1994), совместно с Питером Молинье разработав симулятор. Игра разошлась тиражом в несколько миллионов копий и закрепила жанр симулятора управления. За год перерыва он заработал достаточно, чтобы оплатить собственное университетское образование.

Кембриджский университет — Компьютерные науки (1994–1997)

Хассабис изучал компьютерные науки в Куинз-колледже Кембриджа, который окончил в 1997 году с дипломом с отличием высшей степени. В студенческие годы он был сооснователем кембриджского сообщества по разработке игр и работал вместе с несколькими однокурсниками, которые впоследствии присоединились к DeepMind, включая Дэвида Сильвера.

Lionhead Studios (1997–1998)

После Кембриджа Хассабис присоединился к недавно основанной Питером Молинье студии Lionhead в качестве ведущего AI-программиста игры-симулятора бога Black & White (2001). Эта роль углубила его технический интерес к системам ИИ, управляющим сложным поведением агентов.

Elixir Studios — Основатель (1998–2005)

В 1998 году Хассабис покинул Lionhead, чтобы основать Elixir Studios, независимого лондонского разработчика игр, заключив сделки с Eidos, Vivendi Universal и Microsoft. Он был ведущим дизайнером Republic: The Revolution (2003), амбициозного политического симулятора ИИ, моделирующего всю вымышленную страну, и Evil Genius (2004), ироничной стратегической игры. Обе игры были номинированы на премию BAFTA за интерактивную музыку. После затянувшейся разработки Republic и её прохладного коммерческого приёма студия была закрыта в апреле 2005 года.

UCL — Кандидат наук в области когнитивной нейронауки (2005–2009)

После закрытия Elixir Хассабис вернулся в академическую среду, чтобы получить докторскую степень в Институте неврологии Королевского колледжа Лондона под руководством Элеоноры Магуайр. Его диссертация, Нейронные процессы, лежащие в основе эпизодической памяти, была посвящена роли гиппокампа в памяти и воображении. Его первая академическая статья — опубликованная в PNAS в 2007 году и названная журналом Science одним из десяти главных научных прорывов года — впервые показала, что пациенты с амнезией гиппокампа неспособны не только вспоминать прошлое, но и воображать новые события в будущем, установив формальную связь между эпизодической памятью и конструктивным воображением. Впоследствии он разработал теорию «построения сцен» для памяти, предположив, что гиппокамп поддерживает как воспоминание, так и воображение, конструируя и поддерживая связные мысленные сцены.

Постдокторантура в MIT / Harvard и Gatsby Unit (2009–2010)

После докторантуры Хассабис занимал должность приглашённого учёного в Центре мозга, разума и машин Массачусетского технологического института в лаборатории Томазо Поджио и в Гарварде, прежде чем получить стипендию Генри Уэлкома для постдокторантуры в Вычислительном нейронаучном подразделении Гэтсби при UCL, где он работал с Питером Дайаном над обучением с подкреплением и вычислительной нейронаукой. Именно в Gatsby он познакомился с Шейном Леггом, своим будущим сооснователем.

Карьера

DeepMind — Сооснователь и CEO (2010–настоящее время)

Хассабис основал DeepMind Technologies в Лондоне в сентябре 2010 года вместе с Шейном Леггом и Мустафой Сулейманом. Легг был постдоком Gatsby; Сулейман был другом детства. Хассабис также привлёк Дэвида Сильвера, своего друга по Кембриджу, в качестве ключевого раннего исследователя. Основной идеей DeepMind было объединение достижений системной нейронауки с машинным обучением и вычислительным оборудованием для создания всё более мощных алгоритмов обучения общего назначения, направленных на достижение общего искусственного интеллекта. В число ранних инвесторов входили Horizons Ventures и несколько prominent технологических предпринимателей.

В январе 2014 года Google приобрела DeepMind примерно за 400 миллионов фунтов стерлингов, что стало одним из крупнейших технологических приобретений в Европе на тот момент. Хассабис остался генеральным директором при условии научной независимости. Лаборатория осталась в Лондоне.

Первый значимый результат был получен в декабре 2013 года, когда система глубоких Q-сетей (DQN) от DeepMind научилась играть в 49 игр для Atari на сверхчеловеческом уровне, используя только сырые пиксельные данные и сигнал вознаграждения — это была первая демонстрация того, что один алгоритм обучения может овладеть широким спектром различных задач без специализированной настройки. Результаты были опубликованы в Nature в 2015 году.

В марте 2016 года AlphaGo от DeepMind обыграла чемпиона мира Ли Седоля по го со счётом 4–1 в матче, который, по оценкам, посмотрели 200 миллионов зрителей — результат, который считался на десятилетие опередившим прогнозы экспертов. Го считался последней настольной игрой, в которой человеческий профессионализм был недосягаем для машин из-за огромного количества вариантов ходов. Впоследствии AlphaGo обыграла тогдашнего сильнейшего игрока Кэ Цзе со счётом 3–0 в мае 2017 года, после чего Хассабис завершил её соревновательную карьеру. Последующая программа AlphaZero (2017) научилась играть в шахматы, сёги и го без участия человека, только играя сама с собой, в течение 24 часов, не имея никаких знаний о человеческом опыте в этих играх.

В 2016 году Хассабис направил крупную исследовательскую программу на предсказание структуры белков — 50-летнюю проблему структурной биологии. AlphaFold 1 выиграла конкурс CASP13 в декабре 2018 года с самым большим отрывом за всю историю соревнований. AlphaFold 2, анонсированная в ноябре 2020 года, достигла средней точности GDT 87,0 для свободно моделируемых целей — что сопоставимо с экспериментальной кристаллографией — что позволило организаторам CASP объявить проблему сворачивания белков «практически решенной». DeepMind впоследствии выложила в свободный доступ предсказанные структуры всех 200 миллионов известных белков через Базу данных структур AlphaFold, разработанную совместно с EMBL-EBI, и доступную каждому исследователю в мире.

Среди других значительных вкладов DeepMind под руководством Хассабиса: применение ИИ для снижения энергопотребления систем охлаждения центров обработки данных Google на 40%; Нейронная машина Тьюринга и Дифференцируемый нейронный компьютер; AlphaStar (StarCraft II); AlphaCode (соревновательное программирование); AlphaDev (открытие алгоритмов); GNoME (материаловедение); AlphaProteo (дизайн связывающих белков); а также WeatherBench / GraphCast для улучшенного прогнозирования погоды.

В апреле 2023 года Alphabet объявила о слиянии Google Brain и DeepMind в единое подразделение — Google DeepMind, — генеральным директором которого стал Хассабис, подчиняющийся напрямую Сундару Пичаи. Джефф Дин стал главным научным сотрудником. В объединённой организации работают несколько тысяч исследователей и инженеров.

Isomorphic Labs — Сооснователь (2021–настоящее время)

В ноябре 2021 года Хассабис стал сооснователем Isomorphic Labs, отдельной дочерней компании Alphabet, которая применяет ИИ — в частности, технологии, полученные от AlphaFold, — для открытия лекарств. Он входит в состав руководства вместе с генеральным директором Карлом Кёллишем (с 2024 года). Isomorphic заключила многолетние партнёрства в области открытия лекарств с Eli Lilly и Novartis и занимается разработкой молекулярных подходов к дизайну и идентификации мишеней, ориентированных на ИИ.

Ключевые достижения

  • Deep Q-Network (DQN) (Nature, 2015) — Агент обучения с подкреплением, сочетающий Q-learning с глубокими свёрточными нейронными сетями, который на сверхчеловеческом уровне научился играть в 49 игр Atari, используя только сырые пиксели; положил начало области глубокого обучения с подкреплением и появился на обложке Nature.
  • AlphaGo (Nature, 2016) — Первая программа, победившая профессионального игрока в го в турнирных условиях; сочетала глубокие нейронные сети с поиском по дереву Монте-Карло и самовоспроизведением; ей был присвоен почётный ранг 9 дана ассоциациями го Кореи, Китая и Японии.
  • AlphaZero (2017) — Обобщение AlphaGo на самостоятельную игру с нуля в го, шахматы и сёги, достигшая сверхчеловеческого уровня в каждой игре за 24 часа без знаний о человеческом опыте, демонстрируя универсальность основного алгоритма.
  • AlphaFold 2 (Nature, 2021) — Предсказала трёхмерные структуры белков по аминокислотным последовательностям с атомной точностью, фактически решив 50-летнюю проблему сворачивания белков; созданная база данных из 200 миллионов свободно доступных структур изменила структурную биологию, открытие лекарств и фундаментальные биологические исследования. Признана Нобелевским комитетом вкладом «во благо всего человечества».
  • Эпизодическая память и воображение (PNAS, 2007; Trends in Cognitive Sciences, 2007) — Демонстрация того, что повреждение гиппокампа нарушает способность не только вспоминать прошлое, но и воображать новые будущие переживания, что привело к созданию теории построения сцен для эпизодической памяти; работа вошла в десятку главных научных прорывов 2007 года по версии Science.
  • AlphaDev (Nature, 2023) — Обучение с подкреплением для открытия новых алгоритмов сортировки, работающих быстрее всех известных ранее; первый алгоритм компьютерных наук, открытый ИИ и принятый в производственный компилятор.
  • GNoME (Nature, 2023) — Система ИИ, предсказавшая 2,2 миллиона стабильных новых кристаллических материалов, увеличив количество известных стабильных неорганических материалов в десять раз и открыв новые направления в материаловедении.
  • Нейросимволический ИИ — Отстаивал и реализовал исследовательское видение, основанное на принципах системной нейронауки — памяти, внимания, воображения, планирования, — программа, которая формировала исследовательскую повестку DeepMind с самого начала.

Награды и признание

  • Нобелевская премия по химии (2024, совместно с Джоном Джампером) — За вычислительное предсказание структуры белков с помощью AlphaFold; первая Нобелевская премия, присуждённая в первую очередь за научные открытия на основе ИИ.
  • Премия Альберта Ласкера за фундаментальные медицинские исследования (2023) — Часто описывается как «американская Нобелевская премия»; вручена за AlphaFold.
  • Премия прорыва в области наук о жизни (2023) — За вклад AlphaFold в структурную биологию.
  • Международная премия Гэрднера (2023) — За AlphaFold.
  • Премия принцессы Астурийской за технические и научные исследования (2022, совместно с Бенжио, Хинтоном и Лекуном)
  • Посвящён в рыцари (Рыцарь-бакалавр) (2024) — За заслуги в области искусственного интеллекта.
  • CBE (2017) — За заслуги в области науки и технологий.
  • Член Королевского общества (FRS) (2018)
  • Член Королевской инженерной академии (FREng) (2017)
  • Премия Дэна Дэвида (2020)
  • Медаль Пия XI Папской академии наук (2020)
  • Медаль Лавлейса от BCS (2023)
  • Time 100 (2017, 2025); Человек года Time (2025, «Архитекторы ИИ»)
  • Nature’s 10 (2016)
  • Девять статей на обложке Nature (2015, 2016, 2019, 2020, две в 2021, 2022, 2024, 2026)
  • Science Прорыв года (упоминался четыре раза)
  • Иностранный член Национальной инженерной академии США (2026)

Ключевые связи

  • Шейн Легг — Сооснователь DeepMind; познакомились в Вычислительном нейронаучном подразделении Гэтсби во время их постдокторантуры; работа Легга над универсальными мерами интеллекта заложила часть теоретической основы для миссии DeepMind по созданию ОИИ.
  • Мустафа Сулейман — Сооснователь DeepMind и друг детства; покинул DeepMind в 2022 году и сейчас является генеральным директором Microsoft AI; после ухода Сулеймана их взгляды на проблемы безопасности ИИ публично разошлись.
  • Дэвид Сильвер — Кембриджский друг, привлечённый к работе в DeepMind на раннем этапе; ведущий исследователь AlphaGo, AlphaZero и AlphaCode; их сотрудничество — одно из самых продуктивных в современных исследованиях ИИ.
  • Джон Джампер — Старший исследователь DeepMind и со-лауреат Нобелевской премии; руководил технической разработкой AlphaFold 2, в частности архитектурой трансформера с механизмом внимания, применённой к множественным выравниваниям последовательностей.
  • Элеонора Магуайр — Научный руководитель докторской диссертации в UCL; под её руководством Хассабис провёл основополагающую работу по нейронауке гиппокампа, которая сформировала его теоретическую основу для понимания памяти и воображения.
  • Питер Дайан — Руководитель постдокторантуры в Gatsby Unit; ведущий деятель в области вычислительной нейронауки, чьи работы о нейронной основе обучения с подкреплением напрямую повлияли на изначальную исследовательскую ориентацию DeepMind.
  • Джефф Дин — Главный научный сотрудник Google и коллега Хассабиса после слияния в 2023 году, в результате которого был создан Google DeepMind; сейчас они совместно руководят единой исследовательской организацией Alphabet по ИИ.
  • Сундар Пичаи — Генеральный директор Alphabet и непосредственный начальник Хассабиса после слияния Google DeepMind; курировал как приобретение 2014 года, так и консолидацию 2023 года.

Личный стиль

Хассабис необычен среди основателей технологических компаний тем, что сначала получил углублённое научное образование — кандидат наук в области когнитивной нейронауки и ряд опубликованных работ по памяти и воображению, — прежде чем вернуться к созданию коммерческой лаборатории. Его публичные выступления сдержанны, технически точны и всегда выдержаны в контексте долгосрочной научной программы: пока его современники обсуждают квартальные показатели, он говорит о десятилетиях и ставках для цивилизации. Он охарактеризовал AlphaFold не как продукт, а как «маяковый проект» — сигнал о том, какие проблемы может решать ИИ, — и часто представляет текущие возможности ИИ как ранние шаги к системе, которая сможет по-настоящему ускорить научные открытия. В вопросах безопасности его позиция осторожна, но не катастрофична: он подписал заявление CAIS 2023 года о риске вымирания от ИИ, одновременно утверждая, что глобальная пауза в разработке будет неосуществима и приведёт к потере потенциальных преимуществ технологии в медицине и климате. Он заявлял, что ИИ будет «в десять раз больше промышленной революции — и, возможно, в десять раз быстрее». Помимо исследований, его многолетнее увлечение играми — шахматами, го, покером, Diplomacy — не случайно: он объяснил, что игры предоставили самые чистые возможные испытательные полигоны для алгоритмов обучения и планирования, и что эта интуиция определила раннюю программу DeepMind.

Ссылки