Demis Hassabis

duimnael|Demis Hassabis  in 2018.
**Demis Hassabis** (gebore 27 Julie 1976) is 'n Britse kunsmatige intelligensie (KI) navorser en entrepreneur. Hy is die hoof uitvoerende beampte en medestigter van Google DeepMind, en Isomorphic Labs, en 'n Britse regering KI-adviseur.  In 2024 is Hassabis en John M. Jumper gesamentlik met die helfte van die Nobelprys vir Chemie toegeken vir die ontwikkeling van AlphaFold, 'n KI-program vir proteïenstruktuurvoorspelling.

Hassabis is 'n genoot van die Royal Society, en het baie gesogte toekennings vir sy navorsingswerk gewen, insluitend die Deurbraak-prys, die Kanada Gairdner International-toekenning en die Lasker-toekenning. In 2017 is hy as 'n CBE aangestel en gelys in die *Time* 100 mees invloedryke mense lys. In 2024 is hy tot ridder verhef vir dienste in verband met KI.

## Vroeë lewe en opvoeding
Hassabis is gebore uit 'n Grieks-Cipriotiese vader en 'n Singapoerse ma en het in Noord-Londen grootgeword. In sy vroeë loopbaan was hy 'n videospeletjie-KI-programmeerder en -ontwerper, en 'n kundige bordspeletjiespeler. 'n Wonderkind in skaak vanaf die ouderdom van vier,  Hassabis het meesterstandaard op die ouderdom van 13 bereik met 'n Elo-gradering van 2300 en was kaptein van baie van die Engelse junior skaakspanne. Hy het die Universiteit van Cambridge verteenwoordig in die Oxford-Cambridge varsity skaakwedstryde van 1995,  1996  en 1997, en 'n half blou gewen.
Tussen 1988 en 1990 is Hassabis opgevoed by Queen Elizabeth's School, Barnet, 'n seunsgrammatikaskool in Noord-Londen. Hy is daarna tuisonderrig deur sy ouers, waartydens hy sy eerste rekenaar gekoop het, 'n ZX Spectrum 48K wat uit skaak wengeld befonds is, en homself geleer het hoe om uit boeke te programmeer. Daarna studeer hy aan die omvattende skool Christ's College, Finchley.

### Bullfrog Productions
Gevra deur Cambridge Universiteit om 'n af-jaar te neem as gevolg van sy jong ouderdom, Hy het eers begin deur vlak ontwerp op Syndicate, en toe op 17 mede-ontwerp en leidende programmering op die 1994-speletjie Theme Park, saam met die speletjie se ontwerper Peter Molyneux. Theme Park, 'n simulasie-videospeletjie, het etlike miljoene kopieë verkoop Die speletjie-ontwerper Peter Molyneux, saam met wie Hassabis by Bullfrog Productions gewerk het, het die maatskappy destyds gestig. By Lionhead het Hassabis as hoof KI-programmeerder gewerk aan die 2001-“godspeletjie” Black & White. Benewens die bestuur van die maatskappy, het Hassabis as uitvoerende ontwerper van die speletjies Republic: The Revolution en Evil Genius gedien. is vertraag weens die groot omvang daarvan, wat 'n KI-simulasie van die werking van 'n hele fiktiewe land behels het. Die finale wedstryd is van sy oorspronklike visie verminder en met louwarm resensies begroet en 'n Metacritic-telling van 62/100 ontvang. Evil Genius, 'n tong-in-die-kies Bond-skurk-simulator, het baie beter gevaar met 'n telling van 75/100. In April 2005 is die intellektuele eiendom en tegnologie regte aan verskeie uitgewers verkoop en die ateljee is gesluit.

### Neurowetenskap navorsing by University College London
[duimnael|Demis Hassabis (links) saam met Blaise Agüera y Arcas (regs) in 2014, by die *Wired*-konferensie in [Londen.]]
Na Elixir Studios het Hassabis na die akademie teruggekeer om sy PhD in kognitiewe neurowetenskap aan University College London (UCL) in 2009 te verwerf onder toesig van Eleanor Maguire. Hy het gesoek om inspirasie in die menslike brein te vind vir nuwe KI-algoritmes.

Hy het sy navorsing oor neurowetenskap en kunsmatige intelligensie voortgesit as 'n besoekende wetenskaplike saam by Massachusetts Institute of Technology (MIT), in die laboratorium van Tomaso Poggio, en Harvard-universiteit,

Hy werk op die gebied van verbeelding, geheue en geheueverlies en was mede-outeur van verskeie invloedryke artikels wat in *Nature*, *Science*, *Neuron* en *PNAS* gepubliseer is. Sy heel eerste akademiese werk, gepubliseer in *PNAS*, was 'n landmerk-artikel wat stelselmatig vir die eerste keer gewys het dat pasiënte met skade aan hul hippokampus, waarvan bekend is dat dit geheueverlies veroorsaak, ook nie in staat was om hulself in nuwe ervarings in te dink nie. Die bevinding het 'n verband gelê tussen die konstruktiewe proses van verbeelding en die rekonstruktiewe proses van episodiese geheueherroeping. Op grond van hierdie werk en 'n opvolgende funksionele magnetiese resonansbeelding (fMRI) studie, het Hassabis 'n nuwe teoretiese weergawe van die episodiese geheuestelsel ontwikkel wat toneelkonstruksie, die generering en aanlyn instandhouding van 'n komplekse en koherente toneel identifiseer, as 'n sleutelproses onderliggend aan beide geheueherroeping en verbeelding. Hierdie werk het wydverspreide dekking in die hoofstroommedia ontvang en is gelys in die top 10 wetenskaplike deurbrake van die jaar deur die joernaal *Science*.  Hy het later hierdie idees veralgemeen om die idee van 'n 'simulasie-enjin van die gees' te bevorder wie se rol dit was om gebeurtenisse en scenario's voor te stel om te help met beter beplanning.

### DeepMind
Hassabis is die uitvoerende hoof en medestigter van DeepMind, 'n masjienleer-KI-beginonderneming, wat in 2010 in Londen gestig is saam met Shane Legg en Mustafa Suleyman. Hassabis het Legg ontmoet toe albei postdoktorale by die Gatsby Computational Neuroscience Unit was, en hy en Suleyman was vriende deur familie. Hassabis het ook sy universiteitsvriend en Elixir-vennoot David Silver gewerf.

DeepMind se missie is om "intelligensie op te los" en dan intelligensie te gebruik "om alles anders op te los". Meer spesifiek poog DeepMind om insigte uit stelselneurologie te kombineer met nuwe ontwikkelings in masjienleer en rekenaarhardeware om toenemend kragtige algemene-doel-leeralgoritmes te ontsluit wat sal werk vir die skepping van 'n kunsmatige algemene intelligensie (KAI). Die maatskappy het gefokus op die opleiding van leeralgoritmes om speletjies te bemeester, en in Desember 2013 het hy aangekondig dat hy 'n baanbrekerdeurbraak gemaak het deur 'n algoritme genaamd 'n Deep Q-Network (DQN) op te lei om Atari-speletjies op 'n bomenslike vlak te speel deur slegs die rou pixels op die skerm as insette.

DeepMind se vroeë beleggers het verskeie hoëprofiel-tegnologie-entrepreneurs ingesluit. In 2014 het Google DeepMind vir £400 miljoen gekoop. Alhoewel die meeste van die maatskappy 'n onafhanklike entiteit in Londen gebly het, is DeepMind Health sedertdien direk by Google Health geïnkorporeer.

Sedert die Google-verkryging het die maatskappy 'n aantal belangrike prestasies behaal, miskien die opvallendste is die skepping van AlphaGo, 'n program wat die wêreldkampioen Lee Sedol by die komplekse wedstryd Go verslaan het. Go is beskou as 'n heilige graal van KI, vir sy hoë aantal moontlike bordposisies en weerstand teen bestaande programmeringstegnieke. AlphaGo het egter die Europese kampioen Fan Hui 5–0 in Oktober 2015 geklop voordat hy in Maart 2016 met 4–1 teen die voormalige wêreldkampioen Lee Sedol gewen het. Bykomende DeepMind-prestasies sluit in die skep van 'n neurale Turing-masjien, die vermindering van die energie wat deur die verkoelingstelsels in Google se datasentrums gebruik word met 40%, die bevordering van navorsing oor Kunsmatige-intelligensie-veiligheid,en die skepping van 'n vennootskap met die Nasionale Gesondheidsdiens (NHS) van die Verenigde Koninkryk en Moorfields Ooghospitaal om mediese diens te verbeter en die aanvang van degeneratiewe oogtoestande te identifiseer.

DeepMind was ook verantwoordelik vir tegniese vooruitgang in masjienleer, met 'n aantal bekroonde referate. Die maatskappy het veral beduidende vordering gemaak in diepleer en versterkingsleer, en baanbreker in die veld van diepversterkingsleer wat hierdie twee metodes kombineer.  Hassabis het voorspel dat kunsmatige intelligensie "een van die mees voordelige tegnologieë van die mensdom ooit" sal wees, maar dat daar nog beduidende etiese kwessies bly.

Hassabis het ook gewaarsku teen die potensiële gevare en risiko's van KI indien dit misbruik word, en was 'n sterk voorstander van verdere KI-veiligheidsnavorsing wat nodig is. In 2023 het hy die verklaring onderteken dat "Die versagting van die risiko van uitwissing van KI 'n wêreldwye prioriteit moet wees saam met ander risiko's op maatskaplike skaal soos pandemies en kernoorlog". Hy meen egter dat 'n pouse op KI-vordering baie moeilik sal wees om wêreldwyd af te dwing, en dat die potensiële voordele (bv. vir gesondheid en teen klimaatsverandering) dit die moeite werd maak om voort te gaan. Hy het gesê dat daar 'n dringende behoefte is aan navorsing oor evalueringstoetse wat meet hoe bekwaam en beheerbaar nuwe KI-modelle is.

### AlphaFold
In 2016 het DeepMind sy kunsmatige intelligensie gefokus op proteïenvou, 'n 50-jarige groot uitdaging in die wetenskap, om die 3D-struktuur van 'n proteïen uit sy 1D-aminosuurvolgorde te voorspel. Dit is 'n belangrike probleem in biologie, aangesien proteïene noodsaaklik is vir lewe, byna elke biologiese funksie daarvan hang af, en die funksie van 'n proteïen word vermoedelik verwant aan sy struktuur. Om die struktuur van 'n proteïen te ken, kan baie nuttig wees in geneesmiddelontdekking en siektebegrip. In Desember 2018 het DeepMind se hulpmiddel AlphaFold die 13de Kritiese Assessering van Tegnieke vir Proteïenstruktuurvoorspelling (CASP) gewen deur die akkuraatste struktuur vir 25 uit 43 proteïene suksesvol te voorspel. "Dit is 'n vuurtoringprojek, ons eerste groot belegging in terme van mense en hulpbronne in 'n fundamentele, baie belangrike, werklike wetenskaplike probleem," het Hassabis aan *The Guardian* gesê.

In November 2020 het DeepMind weer wêreldwye uitslae aangekondig in die CASP14-uitgawe van die kompetisie met AlphaFold 2, 'n nuwe weergawe van die stelsel. Dit het 'n mediaan globale afstand toets (GDT) telling van 87.0 oor proteïen teikens in die uitdagende vry-modellering kategorie behaal, baie hoër as dieselfde 2018 resultate met 'n mediaan GDT < 60, en 'n algehele fout van minder as die breedte van 'n atoom (<1 Angstrom), wat dit mededingend maak met eksperimentele metodes, en die organiseerders van CASP lei om die probleem in wese opgelos te verklaar. Oor die volgende jaar het DeepMind AlphaFold2 gebruik om al 200 miljoen proteïene wat aan die wetenskap bekend is, te vou, en die stelsel en hierdie strukture openlik en vrylik beskikbaar gestel vir enigiemand om te gebruik via die AlphaFold-proteïenstruktuurdatabasis wat in samewerking met EMBL-EBI ontwikkel is.

## Persoonlike lewe
Hassabis is getroud met 'n Italiaanse molekulêre bioloog by wie hy twee seuns het. Hy woon in Noord-Londen saam met sy gesin. Hy is ook 'n lewenslange aanhanger van Liverpool FC.

## Verwysings