Demis Hassabis，从国际象棋神童到诺贝尔奖获得者人工智能先驱

早在 Demis Hassabis 开创人工智能技术之前，他是一位棋盘游戏高手。

这位出生于伦敦的儿子，父亲是希族塞人，母亲是新加坡人，他四岁时就开始下棋，13 岁时晋升为大师。

这位 48 岁的科学家在与另外两位科学家分享诺贝尔化学奖后告诉记者：“这就是我最初进入人工智能领域的原因，我从小就下棋、思考并试图改善自己的思维过程。”周三。

这是几天内第二个涉及诺贝尔奖的奖项（人工智能）和哈萨比斯跟随周二的化学奖得主警告，他们所倡导的技术也可能“被用来造成伤害”。

但谷歌 DeepMind 实验室的首席执行官并没有对人工智能世界末日发出厄运和悲观的警告，而是将自己描述为“谨慎的乐观主义者”。

他说：“我一生都在研究这个问题，因为我相信这将是对人类最有益的技术，但这种强大且具有变革性的技术也伴随着风险。”

涉足电子游戏

哈萨比斯 16 岁时在伦敦北部完成高中学业，并利用间隔年从事电子游戏工作，共同设计了 1994 年的“主题公园”。

20 多岁的时候，哈萨比斯五次赢得了“pentamind”——一项伦敦赛事，综合了桥牌、国际象棋、围棋、Mastermind 和拼字游戏的成果。

“我实际上会鼓励孩子们玩游戏，但不仅仅是玩游戏……最重要的是尝试制作游戏，”哈萨比斯说。

随后，他在伦敦大学学院学习神经科学，希望了解更多关于旨在改善新生的人工智能。

2007年，《科学》杂志将他的研究列为年度十大突破之一。

他于 2010 年与他人共同创立了 DeepMind 公司，该公司随后专注于使用“它们松散地基于人类大脑并支撑人工智能”，以在棋盘游戏和视频游戏中击败人类。

四年后，谷歌收购了该公司。

2016年，DeepMind因其人工智能驱动的计算机程序AlphaZero击败了中国古代棋盘游戏围棋的世界顶尖选手而闻名于世。

一年后，AlphaZero 击败了世界冠军国际象棋程序 Stockfish，表明它不是单场比赛的奇迹。它还征服了一些复古视频游戏。

重点不是为了获得乐趣或赢得比赛，而是为了扩展人工智能的能力。

哈萨比斯说：“正是这些学习技术最终推动了现代人工智能的复兴。”

蛋白质能量

哈萨比斯随后将他一直在建立的力量转向蛋白质。

这些是生命的基石，它们从 DNA 蓝图中获取信息，将细胞转化为特定的东西，例如脑细胞或肌肉细胞？或大多数其他东西。

到 20 世纪 60 年代末，化学家们知道 20构成蛋白质的结构应该能够让他们预测它们将扭曲和折叠成的三维结构。

但半个世纪以来，没有人能够准确预测这些 3D 结构。甚至还举办了一年两次的被称为“蛋白质奥林匹克”的竞赛，供化学家们一试身手。

2018 年，哈萨比斯和他的 AlphaFold 参加了比赛。

之前的预测最多准确率只有 40%。 AlphaFold 接近 60%。

两年后，它的表现非常好，以至于这个长达 50 年的问题被认为已经解决了。

约30,000DeepMind 的 John Jumper 表示，现在已经引用了 AlphaFold，他与美国生物化学家 David Baker 一起分享了周三的诺贝尔奖得主。

“AlphaFold 已被超过 200 万研究人员用来推进关键工作，从酶设计到，”哈萨比斯说。

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