Войти
| Демис Хассабис. CBE FRS FREng FRSA | |
|---|---|
 Демис Хассабис на приеме Королевского общества в Лондоне, июль 2018 г. | |
| Родился | (1976-07-27) 27 июля 1976 (возраст 44). Лондон, Англия, Великобритания |
| Национальность | Британец |
| Образование | Christ's College, Finchley |
| Alma mater | |
| Известен по | |
| Награды |
|
| Научный c areer | |
| Fields | |
| Institutions | |
| Диссертация | Нейронные процессы, лежащие в основе эпизодических память (2009) |
| Докторант | Элеонора Магуайр |
| Влияния | Питер Молинье |
| Веб-сайт | demishassabis.com |
Демис Хассабис CBE FRS FREng FRSA (родился 27 июля 1976 г.) - британский исследователь искусственного интеллекта, нейробиолог, видеоигр дизайнер, предприниматель и пятикратный победитель чемпионата по настольным играм Pentamind. Он является генеральным директором и соучредителем DeepMind.
Хассабис родился в семье киприота-грека и матери сингапурца из Китая, и вырос в Северном Лондоне. вундеркинд в шахматах, Хассабис достиг мастерского стандарта в возрасте 13 лет с рейтингом Эло 2300 и был капитаном многих юношеских шахматных команд Англии. Он представлял Кембриджский университет в матчах университетских шахмат Оксфорд-Кембридж в 1995, 1996 и 1997 годах, выиграв полусиних.
. Хассабис получил образование в колледже Христа, Финчли, финансируемая государством общеобразовательная школа в Ист-Финчли, Северный Лондон. Он сдал экзамены GCE Advanced Level и Scholarship Level рано в возрасте 15-16 лет.
Хассабис начал свою карьеру в компьютерных играх. в Bullfrog Productions, сначала занимался проектированием уровней Syndicate, а затем в 17 лет занимался совместным проектированием и ведущим программированием игры 1994 года Theme Park с дизайнером игр Питер Молинье. Theme Park, видеоигра-симулятор, была продана тиражом более десяти миллионов копий и выиграла Golden Joystick Award, и вдохновила целый жанр управляющих симуляторов.
Затем Хассабис покинул Bullfrog, чтобы учиться в Queens 'College, Кембридж, где он закончил курс компьютерных наук в 1997 году. с Double First от Кембриджского университета.
После окончания Кембриджа Хассабис работал в Lionhead Studios. Дизайнер игр Питер Молинье, с которым Хассабис работал в Bullfrog Productions, недавно основал компанию. В Lionhead Хассабис работал ведущим программистом искусственного интеллекта в «божественной» игре 2001 года Black White.
Хассабис покинул Lionhead в 1998 году и основал Elixir Studios, Лондонский независимый разработчик игр, подписывающий издательские соглашения с Eidos Interactive, Vivendi Universal и Microsoft. Помимо управления компанией, Хассабис был исполнительным дизайнером игр, номинированных на BAFTA, Republic: The Revolution и Evil Genius.
. Выпуск первой игры Elixir, Republic: The Revolution, очень амбициозная и необычная политическая игра-симулятор, была отложена из-за ее огромного размаха. Финальная игра была уменьшена по сравнению с первоначальным видением и была встречена теплыми отзывами, получив Metacritic оценку 62/100. Evil Genius, шутливый симулятор злодея из Бонда, добился успеха. намного лучше с оценкой 75/100. В апреле 2005 г. права на интеллектуальную собственность и технологии были проданы различным издателям, и студия была закрыта.
Демис Хассабис (слева) с Блез Агуэра и Аркас (справа) в 2014 году на конференции Wired в Лондоне Вслед за Elixir Studios, Хассабис вернулся в академические круги, чтобы получить свою докторскую степень в когнитивной нейробиологии в Университетский колледж Лондона (UCL) в 2009 году под руководством Элеонора Магуайр. Он стремился найти в человеческом мозгу вдохновение для новых алгоритмов искусственного интеллекта.
Он продолжил свои исследования в области нейробиологии и искусственного интеллекта в качестве приглашенного научного сотрудника в Массачусетском технологическом институте (MIT), под Томазо Поджио и Гарвардский университет, прежде чем получить стипендию Генри Велкома постдокторское исследование в Гэтсби. Благотворительный фонд Подразделение вычислительной неврологии, Калифорнийский университет в 2009 году.
Работая в области автобиографической памяти и амнезии, он стал соавтором нескольких влиятельных статей, опубликованных в Nature, Science, Нейрон и PNAS. Одна из его наиболее цитируемых статей, опубликованная в PNAS, впервые систематически показала, что пациенты с повреждением их гиппокампа, которое, как известно, вызывает амнезию, также не могут представить себя в новый опыт. Открытие установило связь между конструктивным процессом воображения и реконструктивным процессом эпизодической памяти воспоминаний. Основываясь на этой работе и последующем исследовании функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), Хассабис разработал новое теоретическое описание системы эпизодической памяти, определяющей построение сцены, создание и оперативное обслуживание сложной и связной сцены., как ключевой процесс, лежащий в основе как воспоминаний, так и воображения. Эта работа получила широкое освещение в основных СМИ и была включена в список 10 лучших научных открытий года в любой области журнала Science.
Хассабис - генеральный директор и соучредитель DeepMind, стартап с искусственным интеллектом в области машинного обучения, основанный в Лондоне в 2010 году вместе с Шейном Леггом и Мустафой Сулейманом. Хассабис познакомился с Леггом, когда оба были постдоками в отделе вычислительной нейробиологии Гэтсби Университетского колледжа Лондона, и они с Сулейманом были друзьями по семье. Хассабис также нанял своего друга по университету и партнера по Эликсиру Дэвида Сильвера.
Миссия DeepMind состоит в том, чтобы «решить разведку», а затем использовать интеллект «для решения всего остального». Более конкретно, DeepMind стремится объединить идеи нейробиологии и машинного обучения с новыми разработками в области вычислительного оборудования, чтобы открыть все более мощные универсальные алгоритмы обучения, которые будут работать на создание искусственного общего интеллекта (AGI). Компания сосредоточилась на обучении алгоритмов обучения для овладения играми, и в декабре 2013 года она, как известно, объявила, что сделала новаторский прорыв, обучив алгоритм, называемый Deep Q-Network (DQN), для игры в игры Atari на сверхчеловеческом уровне, используя только необработанные пиксели на экране в качестве входных данных.
Среди первых инвесторов DeepMind были несколько известных технических предпринимателей. В 2014 году Google приобрел DeepMind за 400 миллионов фунтов стерлингов, хотя большая часть компании осталась независимой организацией, базирующейся в Лондоне, с тех пор DeepMind Health была напрямую включена в Google Health.
С момента приобретения Google компания осталась отметился рядом значительных достижений, среди которых, пожалуй, наиболее заметным является создание AlphaGo, программы, которая победила чемпиона мира Ли Седола в сложной игре Го. Go считался святым Граалем ИИ из-за большого количества возможных позиций на доске и сопротивления существующим методам программирования. Однако AlphaGo победила чемпиона Европы Фан Хуэй со счетом 5: 0 в октябре 2015 года, прежде чем выиграла 4-1 у бывшего чемпиона мира Ли Седола в марте 2016 года. Дополнительные достижения DeepMind включают создание Neural Машина Тьюринга, продвижение исследований по безопасности ИИ и создание партнерства с Национальной службой здравоохранения (NHS) Соединенного Королевства и офтальмологической больницей Мурфилдс для улучшения медицинских
Совсем недавно DeepMind обратила свой искусственный интеллект к свертыванию белков - одной из самых сложных проблем в науке. В декабре 2018 года инструмент AlphaFold от DeepMind победил в 13-м конкурсе Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP), успешно предсказав наиболее точную структуру для 25 из 43 белков. «Это проект-маяк, наша первая крупная инвестиция в людей и ресурсы в фундаментальную, очень важную, реальную научную проблему», - сказал Хассабис Guardian.
DeepMind также отвечал за технические достижения в области машинного обучения, выпустив ряд отмеченных наградами работ. В частности, компания добилась значительных успехов в глубоком обучении и обучении с подкреплением и стала пионером в области глубокого обучения с подкреплением, которое сочетает в себе эти два метода. Хассабис предсказал, что искусственный интеллект станет «одной из самых полезных технологий человечества», но при этом сохранятся важные этические проблемы.
Хассабис является опытным игроком во многие игры, в том числе:
.
