Demis Hassabis هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لـ Google DeepMind، المختبر الذي يقف وراء AlphaGo وAlphaFold، وأحد الحائزين على جائزة نوبل للكيمياء لعام 2024. انتقل من نابغة شطرنج إلى مصمم ألعاب ثم عالم أعصاب، قبل أن يبدأ ببناء ذكاء اصطناعي يساعد في تقدم العلم.
Demis Hassabis في سطور
- المنصب: المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لـ Google DeepMind
- تأسيس DeepMind: 2010 في لندن، مع Shane Legg وMustafa Suleyman
- التعليم: علوم الحاسوب في كامبريدج، ودكتوراه في علم الأعصاب الإدراكي من UCL
- يُعرف بـ: AlphaGo وAlphaZero وAlphaFold
- التكريم: جائزة نوبل للكيمياء 2024، مناصفة مع John Jumper وDavid Baker
كيف بدأ Demis Hassabis؟
نشأ Hassabis في شمال لندن. وتصفه الجمعية الملكية بأنه كان نابغة شطرنج في طفولته وبطلًا لبطولة الألعاب العالمية خمس مرات، وبرمج لعبة Theme Park في السابعة عشرة قبل دراسة علوم الحاسوب في كامبريدج.
ثم أسس شركة الألعاب Elixir Studios، قبل أن يتجه إلى علم العقل. وفي UCL حصل على الدكتوراه في علم الأعصاب الإدراكي، مدروسًا الذاكرة وكيف يتخيل الدماغ التجارب المستقبلية. وقد شكّلت هذه الأفكار لاحقًا عمله على ذكاء اصطناعي يتعلم ويخطط.
كيف تحولت DeepMind إلى Google DeepMind؟
| العام | المحطة |
|---|---|
| 2010 | تأسيس DeepMind في لندن |
| 2014 | Google تستحوذ على DeepMind |
| 2016 | AlphaGo يهزم Lee Sedol بنتيجة 4 مقابل 1 |
| 2017 | AlphaZero يتقن الشطرنج والشوغي وGo باللعب الذاتي |
| 2023 | دمج DeepMind وGoogle Brain في Google DeepMind بقيادة Hassabis |
| 2024 | جائزة نوبل للكيمياء عن التنبؤ ببنية البروتينات |
اختار Hassabis بناء DeepMind في لندن بدل وادي السيليكون، مراهنًا على مواهب الذكاء الاصطناعي في أوروبا.
لماذا يهم AlphaGo وAlphaFold؟
AlphaGo جمع بين الشبكات العصبية والبحث، وهزم أحد أفضل لاعبي Go في العالم عام 2016، مثبتًا أن أنظمة التعلم قادرة على ابتكار استراتيجيات تفاجئ الخبراء البشر.
AlphaFold حوّل الذكاء الاصطناعي إلى أداة علمية، إذ تنبأ بأكثر من 200 مليون بنية بروتينية تغطي تقريبًا كل البروتينات المفهرسة، ونتائجه متاحة مجانًا عبر قاعدة بيانات بُنيت مع EMBL-EBI. ولأن شكل البروتين يحدد وظيفته، فإن ذلك يسرّع البحث في الأحياء والطب.
ما الأفكار التي توجه نهج Demis Hassabis في الذكاء الاصطناعي؟
- التعلم بالممارسة: يتيح التعلم المعزز للأنظمة التحسن عبر المحاولة والخطأ والتغذية الراجعة.
- البحث مع الحدس: تعلم AlphaGo أين يبحث بدل فحص كل حركة.
- الألعاب مختبرات: قواعدها الواضحة وتغذيتها الراجعة السريعة تجعلها بيئات اختبار مثالية.
- العلم هو الهدف: الاختبار الحقيقي هو قدرة الذكاء الاصطناعي على إنتاج معرفة جديدة مفيدة.
- المسؤولية: رسالة Google DeepMind المعلنة هي بناء ذكاء اصطناعي مسؤول ينفع البشرية.
ما هو “اختبار أينشتاين” للذكاء الاصطناعي العام؟
اقترح Hassabis تدريب نموذج ذكاء اصطناعي على المعرفة المتاحة قبل تاريخ معين مثل 1911، ثم اختبار ما إذا كان سيصل إلى اكتشاف بحجم النسبية العامة لأينشتاين عام 1915. الفكرة تضع معيارًا عاليًا: الذكاء الحقيقي يبني تفسيرات جديدة ولا يكتفي بتكرار المعروف.
أسئلة شائعة حول Demis Hassabis
لماذا فاز Demis Hassabis بجائزة نوبل؟
تقاسم جائزة نوبل للكيمياء 2024 مع John Jumper عن التنبؤ ببنية البروتينات بـ AlphaFold، بينما نال David Baker النصف الآخر عن التصميم الحاسوبي للبروتينات.
هل يوجد كتاب عن Demis Hassabis؟
نعم، كتاب The Infinity Machine لـ Sebastian Mallaby يرسم صورة لـ Hassabis وسعي DeepMind نحو ذكاء اصطناعي متقدم.
ماذا درس Demis Hassabis؟
درس علوم الحاسوب في كامبريدج، وحصل على الدكتوراه في علم الأعصاب الإدراكي من جامعة كلية لندن.
الخلاصة
ربط Demis Hassabis بين الشطرنج وتصميم الألعاب وعلم الأعصاب وتعلم الآلة في مشروع واحد طويل: فهم الذكاء بما يكفي لبنائه وتوظيفه في خدمة العلم. ويبقى AlphaFold أوضح دليل على أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة للاكتشاف، لا للأتمتة فقط.
