Դեմիս Հասաբիս

**Սըր Դեմիս Հասաբիս** () բրիտանացի արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) հետազոտող և ձեռնարկատեր։ Նա Google DeepMind-ի և Isomorphic Labs-ի գլխավոր գործադիր տնօրենն է և համահիմնադիրը, և Միացյալ Թագավորության կառավարության AI խորհրդականը։ 2024 թվականին Հասաբիսը և Ջոն Ջամփերը համատեղ արժանացան քիմիայի Նոբելյան մրցանակի կեսին AlphaFold-ի՝ սպիտակուցային կառուցվածքի կանխատեսման AI ծրագրի մշակման համար։

Հասաբիսը Թագավորական ընկերության անդամ է և իր հետազոտական ​​աշխատանքի համար արժանացել է բազմաթիվ հեղինակավոր մրցանակների, այդ թվում՝ Breakthrough Prize-ի, Canada Gairdner International Award-ի և Lasker Award-ի։ 2017 թվականին նա նշանակվել է CBE և ընդգրկվել Time 100 ամենաազդեցիկ մարդկանց ցուցակում։ 2024 թվականին, AI-ին մատուցած ծառայությունների համար, նա ասպետի կոչում է ստացել։

## Վաղ կյանք և կրթություն
Հասաբիսը ծնվել է կիպրոսցի հույն հորից և սինգապուրցի մորից և մեծացել է Հյուսիսային Լոնդոնում։ Իր վաղ կարիերայի ընթացքում նա եղել է տեսախաղերի AI ծրագրավորող և դիզայներ, ինչպես նաև սեղանի խաղերի փորձագետ։ Չորս տարեկանից շախմատի հրաշամանուկ երեխա, Հասաբիսը 13 տարեկանում հասել է վարպետի աստիճանի և գլխավորել է Անգլիայի պատանեկան շախմատի շատ թիմեր։ Նա Քեմբրիջի համալսարանը ներկայացրել է Օքսֆորդ-Քեմբրիջ համալսարանական շախմատի 1995, 1996 և 1997 թվականների խաղերում, խաղերի կեսը հաղթելով։

1988-ից 1990 թվականներին Հասաբիսը կրթություն է ստացել Եղիսաբեթ թագուհու դպրոցի տղաների գիմնազիայում, Հյուսիսային Լոնդոն։ Այնուհետև ծնողները նրան սովորեցնում էին տանը, այդ ընթացքում նա գնեց իր առաջին համակարգիչը՝ ZX Spectrum 48K-ը, որը նա գնեց շախմատի շահումների հաշվին և ծրագրավորել սովորեց գրքերից։ Նա իր առաջին AI ծրագիրը գրել է Commodore Amiga-ի վրա՝ հիմնված reversi սեղանի խաղի վրա։ Այնուհետ նա սովորել է Ֆինչլիի Քրիսթս քոլեջի միջնակարգ դպրոցում։ Նա A մակարդակի քննությունները երկու տարի շուտ հանձնեց, 16 տարեկանում։

### Bullfrog Productions
Քեմբրիջի համալսարանի խնդրանքով, նա մեկ տարի ընդմիջում տվեց, իր երիտասարդ տարիքի պատճառով, Հասաբիսը սկսեց իր համակարգչային խաղերի կարիերան Bullfrog Productions-ում Amiga Power «Win-a-job-at-Bullfrog» մրցույթին մասնակցելուց հետո։ Նա սկսեց դիզայնի մակարդակից Syndicate-ում, այնուհետև 17 տարեկանում, Theme Park խաղի դիզայներ Փիթեր Մոլինոյի հետ համատեղ նախագծեց և ծրագրավորեց այն։ Theme Park, սիմուլյացիոն տեսախաղը, վաճառվել է մի քանի միլիոն օրինակով և ոգեշնչել սիմուլյացիոն ավազախաղերի մի ամբողջ ժանր։ Բաց թողած տարում, նա բավականաչափ վաստակեց, որպեսզի վճարի համալսարանի ուսման վարձը։
### Քեմբրիջի համալսարան
Հասաբիսը լքեց Բուլֆրոգը՝ սովորելու Քեմբրիջի Քուինսի քոլեջում, որտեղ, 1997 թվականին ավարտեց համակարգչային գիտությունների բաժինըը գերազանց դիպլոմով։

## Կարիերա և հետազոտություն
### Lionhead
Քեմբրիջն ավարտելուց հետո Հասաբիսն աշխատեց Lionhead Studios-ում։ Խաղերի դիզայներ Պիտեր Մոլինյոսը, ում հետ Հասաբիսը աշխատել էր Bullfrog Productions-ում, ընկերություն էր հիմնել։ Lionhead-ում Հասաբիսն աշխատում էր որպես AI-ի գլխավոր ծրագրավորող 2001 թվականին աստվածային *Black & White* խաղի վրա։
### Elixir Studios
Հասաբիսը 1998 թվականին լքեց Lionhead-ը և հիմնեց Լոնդոնում գործող անկախ խաղերի մշակող Elixir Studios-ը՝ հրատարակչական գործարքներ կնքելով Eidos Interactive-ի, Vivendi Universal-ի և Microsoft-ի հետ։ Ընկերությունը ղեկավարելու հետ միաժամանակ, Հասաբիսը *Republic*, *The Revolution* և *Evil Genius* խաղերի գործադիր դիզայներն էր։'
### Նեյրոգիտական հետազոտություն Լոնդոնի համալսարանական քոլեջում
Դեմիս Հասաբիսը (ձախից) Բլեզ Ագուերա և Արկասի հետ (աջից) 2014 թվականին Wired կոնֆերանսում, Լոնդոն|thumb|right

Elixir Studios-ից հետո  2009 թվականին Հասաբիսը վերադարձավ Լոնդոնի Համալսարանական քոլեջ (UCL) ճանաչողական նեյրոկենսաբանության ոլորտում իր PhD-ն պաշտպանելու համար։ Նա ձգտում էր մարդու ուղեղում ոգեշնչում գտնել արհեստական ​​ինտելեկտի նոր ալգորիթմների համար։

Նա իր նեյրոգիտության և արհեստական ​​ինտելեկտի հետազոտությունները որպես այցելու գիտնական՝ համատեղ շարունակել է Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտում (MIT), Տոմազո Պոջիոյի և Հարվարդի համալսարանի լաբորատորիայում։

Աշխատելով երևակայության, հիշողության և ամնեզիայի ոլորտում՝ նա համահեղինակել է մի քանի ազդեցիկ հոդվածներ, որոնք հրապարակվել են *[[Նեյչր|Nature]]*, *[[Science (ամսագիր)|Science]]*, *Neuron* և *[[PNAS]]* ամսագրերում։ Նրա առաջին ակադեմիական աշխատանքը, որը հրապարակվել է *PNAS*-ում', ուղենշային հոդված էր, որն առաջին անգամ համակարգված կերպով ցույց էր տալիս, հիվանդները, որոնց հիպոկամպը վնասված է, ինչը հայտնի է որ ամնեզիա է առաջացնում,  նոր փորձառությունների մեջ իրենց չեն կարող պատկերացնել։ Հայտնաբերությունը կապ է հաստատել երևակայության կառուցողական գործընթացի և էպիզոդիկ հիշողության վերականգնողական գործընթացի միջև։ Հիմնվելով այս աշխատանքի և հետագա ֆունկցիոնալ մագնիսառեզոնանսային պատկերման (fMRI) ուսումնասիրության վրա, Հասաբիսը մշակեց էպիզոդիկ հիշողության համակարգի նոր տեսական նկարագրություն, որը նույնականացնում է տեսարանի կառուցումը, բարդ և կապակցված տեսարանի ստեղծումը և առցանց պահպանումը, որպես հիշողության և երևակայության հիմքում ընկած հիմնական գործընթաց։  Այս աշխատանքը լայնորեն տարածվեց հիմնական լրատվամիջոցներով և Science ամսագրի կողմից ընդգրկվեց տարվա լավագույն 10 գիտական ​​հայտնագործությունների մեջ։ Հետագայում նա այս գաղափարները ընդհանրացրեց՝ առաջ մղելու «մտքի սիմուլյացիոն շարժիչի» գաղափարը, որի դերն է իրադարձությունները և սցենարները պատկերացնել՝ օժանդակելու ավելի լավ պլանավորմանը։
### DeepMind
Հասաբիսը DeepMind-ի գործադիր տնօրենն է և համահիմնադիրը,
մեքենայական ուսուցման AI ստարտափ, որը հիմնադրվել է Լոնդոնում 2010 թվականին Շեյն Լեգի և Մուստաֆա Սուլեյմանի հետ։

DeepMind-ի առաքելությունն է «վերլուծել բանականությունը», այնուհետև օգտագործել բանականությունը «մնացած ամեն ինչ վերլուծելու համար»։ Ավելի կոնկրետ, DeepMind-ը նպատակ ունի միավորել նեյրոկենսաբանության համակարգերի պատկերացումները մեքենայական ուսուցման և հաշվողական սարքավորումների նոր զարգացումների հետ՝ բացահայտելու ավելի հզոր ընդհանուր նշանակության ուսուցման ալգորիթմներ, որոնք կաշխատեն արհեստական ​​ընդհանուր ինտելեկտի (AGI) ստեղծման ուղղությամբ։ Ընկերությունը կենտրոնացել է խաղերին տիրապետելու համար ուսուցման ալգորիթմների ուսուցման վրա, և 2013 թվականի դեկտեմբերին նա հայտարարեց, որ առաջընթաց է գրանցել՝ վարժեցնելով Deep Q-Network (DQN) կոչվող ալգորիթմը՝ Atari խաղերը գերմարդկային մակարդակով խաղալու համար՝ որպես մուտքային տվյալներ օգտագործելով միայն էկրանի վրայի չմշակված պիքսելները։

DeepMind-ի առաջին ներդրողների մեջ մի քանի բարձրակարգ տեխնոլոգիական ձեռնարկատերեր կային։ 2014 թվականին Google-ը 400 միլիոն ֆունտով գնեց DeepMind-ը։ Թեև ընկերության մեծ մասը մնացել է որպես Լոնդոնում հիմնված անկախ կազմակերպություն, DeepMind Health-ն այդ ժամանակից ի վեր ուղղակիորեն ներառված է Google Health-ում։

Google-ի ձեռքբերումից ի վեր ընկերությունը գրանցել է մի շարք նշանակալի ձեռքբերումներ, որոնցից ամենաուշագրավը AlphaGo-ի ստեղծումն է, ծրագիր, որը հաղթել է աշխարհի չեմպիոն Լի Սեդոլին Go բարդ խաղում։ Go-ն համարվում էր արհեստական ​​ինտելեկտի սուրբ գրալ՝ տախտակի հնարավոր դիրքերի մեծ քանակի և գոյություն ունեցող ծրագրավորման տեխնիկայի նկատմամբ դիմադրության համար։ Այնուամենայնիվ, AlphaGo-ն 2015 թվականի հոկտեմբերին հաղթեց Եվրոպայի չեմպիոն Ֆան Հուիին 5–0 հաշվով, իսկ 2016 թվականի մարտին 4–1 հաշվով՝ աշխարհի նախկին չեմպիոն Լի Սեդոլին։ DeepMind-ի լրացուցիչ ձեռքբերումները ներառում են նեյրոնային Թյուրինգ մեքենայի ստեղծումը, Google-ի տվյալների կենտրոններում հովացման համակարգերի կողմից օգտագործվող էներգիայի կրճատումը 40%-ով, արհեստական ​​ինտելեկտի անվտանգության վերաբերյալ հետազոտությունների առաջխաղացումը, և Միացյալ Թագավորության Առողջապահության ազգային ծառայության (NHS) և Moorfields Eye Hospital-ի հետ համագործակցության ստեղծումը՝ բժշկական ծառայությունները բարելավելու և դեգեներատիվ աչքի հիվանդությունների սկիզբը բացահայտելու համար։

DeepMind-ը նաև պատասխանատու է մեքենայական ուսուցման տեխնիկական առաջընթացի համար՝ պատրաստելով մի շարք մրցանակակիր հոդվածներ։ Մասնավորապես, ընկերությունը զգալի առաջընթաց է գրանցել խորը ուսուցման և ամրապնդող ուսուցման ոլորտում, և առաջամարտիկ է դարձել խորը ամրապնդող ուսուցման ոլորտում, որը համատեղում է վերը նշված երկու մեթոդները։ Հասաբիսը կանխատեսել է, որ արհեստական ​​ինտելեկտը կլինի «մարդկության երբևէ եղած ամենաօգտակար տեխնոլոգիաներից մեկը», սակայն էթիկական էական հարցերը դեռևս մնում են։

Հասաբիսը նաև նախազգուշացրել է արհեստական ​​ինտելեկտի հնարավոր վտանգների և ռիսկերի մասին, եթե դրանք սխալ օգտագործվեն, և նա արհեստական ​​ինտելեկտի անվտանգության հետագա հետազոտությունների անհրաժեշտության ջատագովն է։ 2023 թվականին նա ստորագրել է հայտարարությունը, որում ասվում է․ «Արհեստական ​​ինտելեկտից անհետացման վտանգի մեղմացումը պետք է լինի գլոբալ առաջնահերթություն, հասարակական մասշտաբի այլ ռիսկերի կողքին, ինչպիսիք են համաճարակները և միջուկային պատերազմը»։ Այնուամենայնիվ, նա կարծում է, որ արհեստական ​​ինտելեկտի առաջընթացի դադարը շատ դժվար կլինի կիրառել ամբողջ աշխարհում, և որ հնարավոր օգուտները (օրինակ՝ առողջության համար և կլիմայի փոփոխության դեմ) այն դարձնում են շարունակման արժանի։ Նա ասաց, որ հրատապ անհրաժեշտություն կա գնահատման թեստերի հետազոտության վերաբերյալ, որոնք չափում են, թե որքան ընդունակ և կառավարելի են արհեստական ​​ինտելեկտի նոր մոդելները։
### AlphaFold
2016 թվականին DeepMind-ն իր արհեստական ​​ինտելեկտը վերածեց սպիտակուցի ֆոլդինգի, որը գիտության մեջ 50 տարվա մեծ մարտահրավեր էր՝ կանխատեսելու սպիտակուցի 3D կառուցվածքը նրա 1D ամինաթթուների հաջորդականությունից։ Սա կենսաբանության կարևոր խնդիր է, քանի որ սպիտակուցները կարևոր են կյանքի համար, գրեթե բոլոր կենսաբանական գործառույթները կախված են դրանցից, և ենթադրվում է, որ սպիտակուցի գործառույթը կապված է նրա կառուցվածքի հետ։ Սպիտակուցի կառուցվածքի իմացությունը կարող է շատ օգտակար լինել դեղերի հայտնաբերման և հիվանդության ըմբռնման համար։ 2018 թվականի դեկտեմբերին DeepMind-ի AlphaFold գործիքը հաղթել է Սպիտակուցի կառուցվածքի կանխատեսման տեխնիկայի 13-րդ քննադատական ​​գնահատականում՝ 43 սպիտակուցներից  հաջողությամբ կանխատեսել է 25-ի առավել ճշգրիտ կառուցվածքը։ «Սա փարոսային նախագիծ է, մարդկանց և ռեսուրսների առումով, մեր առաջին խոշոր ներդրումը հիմնարար, շատ կարևոր, իրական աշխարհի գիտական ​​խնդրի համար», - ասել է Հասաբիսը *[[The Guardian]]*-ին տված հարցազրույցում։

## Անձնական կյանք
Հասաբիսն ամուսնացած է իտալացի մոլեկուլային կենսաբանի հետ, որից ունի երկու որդի։ Նա իր ընտանիքի հետ բնակվում է Հյուսիսային Լոնդոնում։ Նա նաև Լիվերպուլ ՖԱ-ի երկրպագու է։ Հասաբիսը «Մտածողության խաղ»  վավերագրական ֆիլմի հիմնական թեման է, որի պրեմիերան կայացել է 2024 թվականի «Tribeca» փառատոնում, նույն ռեժիսորի կողմից, ինչ մրցանակակիր «*[https://www.youtube.com/watch?v=WXuK6gekU1Y AlphaGo]* (2016)» վավերագրական ֆիլմը։

## Ծանոթագրություններ