Google DeepmindのCEOであるDemis HassabisのAIの旅は、予想外のスタートを切りました。彼の初期のチェスの習得です。
ハッサビスが受け取る数年前 2024ノーベル化学賞 タンパク質構造を予測するAIプログラムを作成するために、彼は4歳でゲームをプレイし始めたチャイルドチェスチャンピオンでした。 13歳までに、彼は チェスマスター 国際的な大会で大人と競う。
で 講義 今月初めにケンブリッジ大学で、現在48歳のハッサビスは、チェスが彼に「自分自身を考えることを考えている」か、複雑な考えの背後にある精神的プロセスを探求したと説明しました。
「私たちの心は、これらの計画、これらのアイデアをどのように思いつきますか？」ハッサビスは尋ねた。 「おそらく、私がプレイしていたゲームよりも魅力的なのは、その背後にある実際の精神的プロセスでした。」
子どもとしてのプログラミングへの最初の露出は、人間のプレイヤーに対してチェスをすることができる物理的なボードである電子チェスコンピューターを通してでした。ハッサビスはコンピューターでさまざまなチェス戦略をテストすることを目的としていましたが、彼はコンピューターがどのように機能し、誰かがチェスをするようにプログラムした方法にもっと興味がありました。
「誰かがこの無生物のこの塊をあなたに対して本当にうまく演奏するようにプログラムしたという事実に魅了されたことを覚えています」とハッサビスは言いました。 「それがどのように行われたか、そして誰かがそのようなものをどのようにプログラムできるかに本当に魅了されました。」
10代前半のハッサビスは、初期のホームコンピューターであるAmiga 500にAIプログラムを構築しようとし始めました。
Hassabisは2010年にAI会社のDeepMindを共同設立し、2014年にGoogleに買収されました。 5億ドル以上。彼は後に発明した アルファゼロ 2017年、チェスのルールと4時間のプレーのみを必要とするAIアルゴリズムは、これまでで最も強力なチェスプレーヤーになり、人間のチェスマスターを破りました。
ハッサビスは、2024年にノーベル化学賞を受賞し、賞賛者とディープマインドディレクターのジョンジャンパーがAIモデルのAlphafold2を作成したことで授与され、ほぼすべての複雑な構造を正確に予測しました。 2億タンパク質、それぞれ数分以内。 Alphafoldタンパク質構造データベース、これらのタンパク質構造を自由に利用できるようにし、190か国で200万人以上のユーザーに到達し、次のような分野での高度な研究への道を開くのに役立ちました パーキンソンの治療 そして 抗生物質耐性。
ハッサビスは、ケンブリッジの講義で、新薬を作成するには平均10年に加えて数十億ドルかかると指摘しました。ロンドンスクールオブエコノミクスと政治学によると、麻薬の範囲を開発する平均コストは 3億1,400万ドルから28億ドル。
講義で、ハッサビスは、「潜在的に数年から数分、数秒まで」AIを使用して、より迅速かつ安価に薬物を開発する可能性に触れました。
ハッサビス Deepmindの従業員に語った 今月初めにロンドンでは、人工知能は今後10年以内に人間よりも賢くなると考えています。
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