Demis Hassabis
Kariyer ve Araştırmalar > DeepMind

Hassabis, 2010 yılında Londra'da Shane Legg ve Mustafa Süleyman ile birlikte makine öğrenimi üzerine kurulmuş olan bir yapay zekâ girişimi olan DeepMind'in kurucu ortağı ve CEO'sudur. Hassabis, Legg ile her ikisi de Gatsby Hesaplamalı Sinirbilim Birimi'nde doktora sonrası araştırmacı olarak çalışırken tanıştı ve Süleyman'ı ise aile dostluğu üzerinden tanımaktaydı. Hassabis ayrıca üniversite arkadaşı ve Elixir ortağı David Silver'ı da ekibe dahil etti.
DeepMind'ın misyonu, "zekayı çözmek" ve ardından bu zekayı "her şeyi çözmek" için kullanmaktır. Daha somut bir ifadeyle, DeepMind, sistem sinirbiliminden elde edilen bulguları makine öğrenimi ve bilgisayar donanımı alanındaki yeni gelişmelerle birleştirerek, giderek daha güçlü genel amaçlı öğrenme algoritmalarını ortaya çıkarmayı ve nihayetinde bir yapay genel zeka (AGI) yaratmayı amaçlamaktadır. Şirket, oyunları ustalıkla öğrenen algoritmalar geliştirmeye odaklanmış ve Aralık 2013'te Deep Q-Network (DQN) adlı bir algoritmayı yalnızca ekrandaki ham pikselleri kullanarak Atari oyunlarını insanüstü bir seviyede oynamayı başarmak için eğittiğini duyurarak öncü bir atılım gerçekleştirmiştir.
DeepMind'ın erken dönem yatırımcıları arasında birçok yüksek profilli teknoloji girişimcisi bulunmaktadır. 2014 yılında Google, DeepMind'ı 400 milyon sterline satın aldı. Şirketin büyük bir kısmı Londra merkezli bağımsız bir varlık olarak kalmasına rağmen, DeepMind Health, o zamandan beri doğrudan Google Health'e entegre edilmiştir.
Google tarafından satın alındıktan sonra şirket, en dikkat çekici olanı AlphaGo'nun yaratılması olan birçok önemli başarıya imza attı. AlphaGo, karmaşık Go oyununda dünya şampiyonu Lee Sedol'u yenen bir programdır. Go, yüksek sayıda olası tahta pozisyonları ve mevcut programlama tekniklerine direnci nedeniyle yapay zekânın kutsal kâsesi olarak kabul edilmekteydi. Ancak AlphaGo, Ekim 2015'te Avrupa şampiyonu Fan Hui'yi 5-0 yenmiş ve Mart 2016'da eski dünya şampiyonu Lee Sedol'a karşı 4-1 galip gelmiştir.
DeepMind'ın diğer başarıları arasında bir Nöral Turing Makinesi oluşturulması, Google'ın veri merkezlerindeki soğutma sistemlerinde kullanılan enerjinin %40 azaltılması, yapay zekâ güvenliği konusunda araştırmaların ilerletilmesi, ve Birleşik Krallık Ulusal Sağlık Hizmeti (NHS) ve Moorfields Göz Hastanesi ile bir ortaklık kurarak tıbbi hizmetlerin iyileştirilmesi ve dejeneratif göz hastalıklarının başlangıcını tespit edilmesi bulunmaktadır.
Son zamanlarda DeepMind, yapay zekasını proteinlerin 3D yapısını, 1D amino asit dizisinden tahmin etmek için bilimde 50 yıllık büyük bir zorluk olan protein katlanmasına çevirmişti. Bu, biyolojide önemli bir problemdir, çünkü proteinler yaşam için elzemdir, neredeyse her biyolojik fonksiyon onlara bağlıdır ve bir proteinin işlevinin yapısıyla ilişkili olduğu düşünülmektedir. Aralık 2018'de DeepMind'ın aracı AlphaFold, 43 proteinden 25'inin en doğru yapısını başarıyla tahmin ederek 13. CASP yarışmasını kazandı. Hassabis, The Guardiana verdiği demeçte, "Bu bir deniz feneri projesi, insan ve kaynak açısından temel, çok önemli, gerçek bir bilimsel probleme yönelik ilk büyük yatırımımız" dedi. Kasım 2020'de DeepMind, yarışmanın CASP14 sürümünde yine dünya rekoru kıran sonuçlar açıkladı ve zorlayıcı serbest modelleme kategorisindeki protein hedefleri genelinde, 2018'deki sonuçlardan çok daha yüksek bir ortalama küresel mesafe testi (GDT) puanı olan 87.0 ve genel hata payı bir atom genişliğinden daha az olarak, deneysel yöntemlerle rekabet edebilecek hale geldi.
DeepMind ayrıca, çok sayıda ödüllü makale üreterek makine öğrenimi alanında teknik ilerlemeler sağlamıştır. Özellikle, şirket derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme alanlarında önemli ilerlemeler kaydetmiş ve bu iki yöntemi birleştiren derin pekiştirmeli öğrenme alanında öncülük etmiştir. Hassabis, Yapay zekâ'nın "insanlığın şimdiye kadarki en faydalı teknolojilerinden biri" olacağını ancak önemli etik sorunların da devam ettiğini öngörmüştür.
Hassabis, 2023 yılında, "Yapay zekâdan kaynaklanan yok olma riskini azaltmak, pandemiler ve nükleer savaş gibi diğer toplumsal ölçekli riskler ile birlikte küresel bir öncelik olmalıdır" ifadesini imzaladı. Ancak, dünya genelinde yapay zekâ ilerlemesini durdurmanın çok zor olacağını ve sağlık ve iklim değişikliğini önleme gibi potansiyel yararların devam etmesi gerektirdiğini belirtti. Ayrıca, yeni yapay zekâ modellerinin ne kadar yetenekli ve kontrol edilebilir olduğunu ölçen değerlendirme testleri üzerine acil bir araştırma ihtiyacı olduğunu söyledi.
Demis Hassabis (solda) ve Blaise Agüera y Arcas (sağda), 2014 yılında Londra'daki Wired konferansında