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Demis Hassabis

Sir Demis Hassabis (nacido el 27 de julio de 1976) es un neurocientífico computacional británico , [7] investigador de inteligencia artificial y empresario. Al principio de su carrera, fue programador y diseñador de IA de videojuegos y un experto jugador de juegos de mesa . [8] [9] [10] Es el director ejecutivo y cofundador de Google DeepMind [11] e Isomorphic Labs , [12] [13] [14] y asesor de IA del gobierno del Reino Unido. [15]

Es miembro de la Royal Society y ha ganado numerosos premios prestigiosos por su trabajo en AlphaFold , incluido el Breakthrough Prize , el Canada Gairdner International Award y el Lasker Award . En 2017 fue nombrado CBE y figura en la lista de las 100 personas más influyentes de la revista Time. En 2024 fue nombrado caballero por sus servicios a la IA. [16]

Hassabis y John M. Jumper recibieron la mitad del Premio Nobel de Química de 2024 por el desarrollo de AlphaFold , un programa para la predicción de la estructura de proteínas . [17] [18]

Hassabis es un importante promotor de la idea del riesgo existencial que supone la inteligencia artificial , y sostiene que es probable que la IA más inteligente que los humanos se presente en unos pocos años y que es probable que provoque la extinción humana , [19] en particular si se utiliza de forma incorrecta . En 2023, Hassabis firmó la declaración de que "la mitigación del riesgo de extinción de la IA debería ser una prioridad mundial junto con otros riesgos a escala social, como las pandemias y la guerra nuclear". [20]

Vida temprana y educación

Hassabis nació de padre grecochipriota [21] y madre china de Singapur [22] y creció en el norte de Londres . [8] [23] Un niño prodigio en ajedrez desde los cuatro años, [24] [25] Hassabis alcanzó el nivel de maestro a la edad de 13 años con una calificación Elo de 2300 y fue capitán de muchos de los equipos de ajedrez junior de Inglaterra . [26] Representó a la Universidad de Cambridge en los partidos de ajedrez universitario Oxford-Cambridge de 1995, [27] 1996 [28] y 1997, [29] ganando media azul .

Entre 1988 y 1990, Hassabis fue educado en la Queen Elizabeth's School, Barnet , una escuela secundaria para niños en el norte de Londres. Posteriormente, sus padres lo educaron en casa, tiempo durante el cual compró su primer ordenador, un ZX Spectrum 48K financiado con ganancias de ajedrez, y aprendió por sí mismo a programar con libros. [25] Escribió su primer programa de inteligencia artificial en un Commodore Amiga basado en el juego de mesa Reversi . [30] Luego estudió en la escuela integral Christ's College, Finchley . [8] Completó sus exámenes de nivel A dos años antes, a los 16. [31] [32]

Producciones Bullfrog

Cuando la Universidad de Cambridge le pidió que se tomara un año sabático debido a su corta edad, [25] Hassabis comenzó su carrera en los videojuegos de computadora en Bullfrog Productions después de participar en una competencia de Amiga Power "Gana un trabajo en Bullfrog". [33] Comenzó primero diseñando niveles en Syndicate , y luego a los 17 años co-diseñó y dirigió la programación en el juego Theme Park de 1994 , con el diseñador del juego Peter Molyneux . [34] Theme Park , un videojuego de simulación , vendió varios millones de copias [26] e inspiró todo un género de juegos de simulación sandbox . Ganó lo suficiente de su año sabático para pagar sus propios estudios universitarios. [25]

Universidad de Cambridge

Hassabis dejó Bullfrog para estudiar en el Queens' College de Cambridge , donde completó el examen final de Ciencias de la Computación y se graduó en 1997 con una doble distinción . [26]

Carrera e investigación

Cabeza de león

Después de graduarse en Cambridge, Hassabis trabajó en Lionhead Studios . [35] El diseñador de juegos Peter Molyneux, con quien Hassabis había trabajado en Bullfrog Productions, había fundado recientemente la empresa . En Lionhead, Hassabis trabajó como programador principal de IA en el juego de dios Black & White de 2001. [26]

Estudios Elixir

Hassabis dejó Lionhead en 1998 para fundar Elixir Studios , un desarrollador de juegos independiente con sede en Londres, firmando acuerdos de publicación con Eidos Interactive , Vivendi Universal y Microsoft . [36] Además de administrar la empresa, Hassabis se desempeñó como diseñador ejecutivo de los juegos Republic: The Revolution y Evil Genius . [26] Cada uno recibió nominaciones al BAFTA por sus bandas sonoras interactivas, creadas por James Hannigan .

El lanzamiento del primer juego de Elixir, Republic: The Revolution , un juego de simulación política muy ambicioso e inusual, [37] se retrasó debido a su enorme alcance, que involucraba una simulación de IA del funcionamiento de un país ficticio entero. El juego final fue reducido de su visión original y recibido con críticas tibias, recibiendo una puntuación de Metacritic de 62/100. [38] Evil Genius , un simulador de villanos de Bond irónico, obtuvo un resultado mucho mejor con 75/100. [39] En abril de 2005, los derechos de propiedad intelectual y tecnología se vendieron a varios editores y el estudio cerró. [40] [41]

Investigación en neurociencia en el University College de Londres

Demis Hassabis (izquierda) con Blaise Agüera y Arcas (derecha) en 2014, en la conferencia Wired en Londres

Después de Elixir Studios, Hassabis regresó al mundo académico para obtener su doctorado en neurociencia cognitiva en el University College London (UCL) en 2009, supervisado por Eleanor Maguire . [3] Buscó encontrar inspiración en el cerebro humano para nuevos algoritmos de IA. [42]

Continuó su investigación en neurociencia e inteligencia artificial como científico visitante en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en el laboratorio de Tomaso Poggio , y en la Universidad de Harvard , [8] antes de obtener una beca de investigación postdoctoral Henry Wellcome en la Unidad de Neurociencia Computacional Gatsby en la UCL en 2009, trabajando con Peter Dayan . [43]

Trabajando en el campo de la imaginación, la memoria y la amnesia , fue coautor de varios artículos influyentes publicados en Nature , Science , Neuron y PNAS . [1] Su primer trabajo académico, publicado en PNAS , [44] fue un artículo histórico que mostró sistemáticamente por primera vez que los pacientes con daño en el hipocampo , conocido por causar amnesia , también eran incapaces de imaginarse a sí mismos en nuevas experiencias. El hallazgo estableció un vínculo entre el proceso constructivo de la imaginación y el proceso reconstructivo del recuerdo de la memoria episódica . Basándose en este trabajo y en un estudio de seguimiento con resonancia magnética funcional (fMRI), [45] Hassabis desarrolló una nueva explicación teórica del sistema de memoria episódica que identifica la construcción de escenas , la generación y el mantenimiento en línea de una escena compleja y coherente, como un proceso clave subyacente tanto al recuerdo de la memoria como a la imaginación. [46] Este trabajo recibió una amplia cobertura en los principales medios de comunicación [47] y fue incluido entre los 10 principales avances científicos del año por la revista Science . [48] ​​Más tarde generalizó estas ideas para proponer la noción de un «motor de simulación de la mente» cuya función era imaginar eventos y escenarios para ayudar a una mejor planificación. [49] [50]

Mente profunda

Hassabis es el director ejecutivo y cofundador de DeepMind , una startup de inteligencia artificial de aprendizaje automático fundada en Londres en 2010 con Shane Legg y Mustafa Suleyman . Hassabis conoció a Legg cuando ambos eran posdoctorados en la Unidad de Neurociencia Computacional de Gatsby, y él y Suleyman habían sido amigos a través de la familia. [51] Hassabis también reclutó a su amigo de la universidad y socio de Elixir, David Silver . [52]

La misión de DeepMind es "resolver problemas de inteligencia" y luego usar la inteligencia "para resolver todo lo demás". [53] Más concretamente, DeepMind tiene como objetivo combinar los conocimientos de la neurociencia de sistemas con los nuevos avances en aprendizaje automático y hardware informático para desbloquear algoritmos de aprendizaje de propósito general cada vez más potentes que trabajarán hacia la creación de una inteligencia artificial general (AGI). La empresa se ha centrado en el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje para dominar los juegos, y en diciembre de 2013 anunció que había logrado un avance pionero al entrenar un algoritmo llamado Deep Q-Network (DQN) para jugar juegos de Atari a un nivel sobrehumano utilizando solo los píxeles sin procesar en la pantalla como entradas. [54]

Entre los primeros inversores de DeepMind se encontraban varios empresarios tecnológicos de alto perfil. [55] [56] En 2014, Google compró DeepMind por 400 millones de libras. Aunque la mayor parte de la empresa ha seguido siendo una entidad independiente con sede en Londres, [57] DeepMind Health se ha incorporado directamente a Google Health . [58]

Desde la adquisición de Google, la compañía ha logrado una serie de logros significativos, quizás el más notable sea la creación de AlphaGo , un programa que derrotó al campeón mundial Lee Sedol en el complejo juego de Go . Go había sido considerado el santo grial de la IA, por su gran número de posibles posiciones en el tablero y su resistencia a las técnicas de programación existentes. [59] [60] Sin embargo, AlphaGo venció al campeón europeo Fan Hui 5-0 en octubre de 2015 antes de ganar 4-1 contra el ex campeón mundial Lee Sedol en marzo de 2016. [61] [62] Otros logros de DeepMind incluyen la creación de una máquina de Turing neuronal , [63] la reducción de la energía utilizada por los sistemas de enfriamiento en los centros de datos de Google en un 40%, [64] el avance de la investigación sobre la seguridad de la IA, [65] [66] y la creación de una asociación con el Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido y el Hospital Oftalmológico Moorfields para mejorar el servicio médico e identificar la aparición de enfermedades oculares degenerativas. [67]

Más recientemente, DeepMind aplicó su inteligencia artificial al plegamiento de proteínas , un gran desafío de 50 años en la ciencia, para predecir la estructura 3D de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos 1D . Este es un problema importante en biología, ya que las proteínas son esenciales para la vida, casi todas las funciones biológicas dependen de ellas y se cree que la función de una proteína está relacionada con su estructura. En diciembre de 2018, la herramienta AlphaFold de DeepMind ganó la 13.ª Evaluación crítica de técnicas para la predicción de la estructura de proteínas (CASP) al predecir con éxito la estructura más precisa para 25 de 43 proteínas. "Este es un proyecto faro, nuestra primera inversión importante en términos de personas y recursos en un problema científico fundamental, muy importante y del mundo real", dijo Hassabis a The Guardian . [68] En noviembre de 2020, DeepMind anunció nuevamente resultados que batieron récords mundiales en la edición CASP14 de la competencia, con una puntuación media de prueba de distancia global (GDT) de 87,0 en todos los objetivos de proteínas en la desafiante categoría de modelado libre, mucho más alta que los mismos resultados de 2018 con una GDT media < 60 y un error general de menos del ancho de un átomo, lo que la hace competitiva con los métodos experimentales. [69] [70]

DeepMind también ha sido responsable de avances técnicos en el aprendizaje automático, habiendo producido una serie de artículos premiados. En particular, la empresa ha logrado avances significativos en el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo , y fue pionera en el campo del aprendizaje por refuerzo profundo que combina estos dos métodos. [71] Hassabis ha predicho que la inteligencia artificial será "una de las tecnologías más beneficiosas para la humanidad", pero que aún quedan importantes cuestiones éticas. [72]

En 2023, Hassabis firmó la declaración de que “la mitigación del riesgo de extinción de la IA debería ser una prioridad global junto con otros riesgos a escala social, como las pandemias y la guerra nuclear”. [20] Sin embargo, considera que sería muy difícil imponer una pausa en el progreso de la IA en todo el mundo, y que los posibles beneficios (por ejemplo, para la salud y contra el cambio climático) hacen que valga la pena continuar. Dijo que existe una necesidad urgente de investigación sobre pruebas de evaluación que midan cuán capaces y controlables son los nuevos modelos de IA. [73]

Hassabis es el tema principal del documental llamado The Thinking Game , que se estrenó en el Festival de Tribeca de 2024 , del mismo cineasta que AlphaGo (2016). [74]

Vida personal

Hassabis está casado con una bióloga molecular italiana con quien tiene dos hijos. Reside en el norte de Londres con su familia. [75] [76] [77] También es un fanático de toda la vida del Liverpool FC . [25]

Premios y honores

Emprendedor y científico

Investigación

El trabajo de investigación de Hassabis ha sido incluido entre los 10 principales avances científicos del año por la revista Science en cuatro ocasiones distintas:

Mente profunda

Juegos

Hassabis ha ganado cinco veces el campeonato mundial de juegos de mesa ( Pentamind ) y es un jugador experto de muchos juegos, entre ellos: [36]

Referencias

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