|
|
| Демис Хассабис, сооснователь и гендиректор Google DeepMind, получил Нобелевскую премию по химии 2024 года. Награда присуждена за исследования в области ИИ для прогнозирования структуры белков (разработка AlphaFold). Хассабис разделил премию с Джоном Джампером и Дэвидом Бейкером. |
Ihtesham Ali
Британский ребёнок стал шахматным мастером в 13 лет, затем — успешным разработчиком видеоигр в 17, затем — доктором нейронаук в 33, а позже — генеральным директором лаборатории искусственного интеллекта, которая получила Нобелевскую премию по химии в 2024 году.
Двадцать лет его считали человеком без фокуса. На самом деле он реализовывал одну из самых продуманных карьерных стратегий в современной науке.
Его зовут Демис Хассабис, и почти никто не понимал, пока он двигался по этому пути, что каждый его шаг подпитывал одну и ту же глубинную одержимость.
Вот нить, которая связывает всю его карьеру, и почему это важно для понимания того, как вообще строить путь к сложной цели.
Шахматы были первыми. Он родился в Лондоне в 1976 году и начал играть в четыре года. К восьми годам он стал чемпионом Лондона в своей возрастной категории. К тринадцати получил рейтинг международного мастера, который входил в число лучших пятидесяти игроков мира в его возрастной группе. Он шёл по пути профессионального шахматиста.
Но он ушёл.
Позже он объяснял, что шахматы заставили его постоянно думать о самом мышлении. Каждый ход требовал моделировать, что думает соперник о тебе. Его интересовал не выигрыш, а сам процесс работы человеческого мозга. Он понял, что шахматы — слишком узкая «рамка» для вопроса, который его действительно интересовал: как работает интеллект.
Затем были видеоигры. На деньги от шахмат он купил ZX Spectrum и начал учиться программировать. В 17 лет он уже был ведущим разработчиком игры Theme Park, которая разошлась миллионами копий. Он мог бы остаться в индустрии и построить карьеру одного из ведущих геймдизайнеров Великобритании.
Но он снова ушёл.
Он поступил в Кембридж, получил двойное высшее по компьютерным наукам, а затем сделал самый странный поворот: в 30 лет поступил в аспирантуру по когнитивной нейронауке в University College London. Пока его однокурсники уже строили компании, он изучал, как гиппокамп формирует воспоминания и воображает будущее.
Его статья 2007 года о связи памяти и воображения вошла в топ-10 научных прорывов года по версии Science. Но дело было не в статье. За три десятилетия он тихо собрал уникальное сочетание навыков, которого не было ни у кого другого.
Глубокое понимание поведения интеллектуальных систем из шахмат. Инженерная практика создания сложного ПО из игровой индустрии. И научное понимание работы мозга из нейронаук.
В 2010 году он использовал это, чтобы создать DeepMind вместе с Шейном Леггом и Мустафой Сулейманом. Его миссия звучала просто и почти абсурдно: «Решить интеллект. А затем использовать его, чтобы решить всё остальное».
Первые шесть лет DeepMind занимался играми: Atari, StarCraft, го. Многие не понимали, почему лаборатория, заявлявшая о создании общего искусственного интеллекта, тратит сотни миллионов на обучение компьютеров игре в Pong.
Хассабис объяснял: игры — это не цель, а контролируемая среда, где можно быстро проверять алгоритмы обучения и перенос их между задачами.
В 2016 году AlphaGo победил Ли Седоля, чемпиона мира по го — в матче, который считался невозможным ещё десятилетиями.
После этого Хассабис спросил свою команду, что дальше.
Ответ был тем, к чему он шёл всю жизнь.
Они применили тот же подход к задаче, над которой биология билась 50 лет — сворачивание белков. По аминокислотной последовательности нужно предсказать трёхмерную структуру белка. От этого зависит создание всех лекарств. Но традиционные методы решали лишь малую часть задач, а экспериментальные занимали годы и миллионы долларов.
AlphaFold2, выпущенный в 2020 году, за год предсказал структуры почти всех известных белков — около 200 миллионов. Результаты стали свободно доступны, и ими воспользовались миллионы учёных по всему миру.
В октябре 2024 года Демис Хассабис и Джон Джампер получили Нобелевскую премию по химии за эту работу.
Но ключевая мысль, которую он повторяет в выступлениях, почти всегда упускается: AlphaFold не был целью. Он был доказательством того, что подход, который он развивал десятилетиями, действительно работает. Целью всегда был общий искусственный интеллект.
Шахматы дали понимание сложных систем. Игры — инженерную реализацию. Нейронаука — модель реального интеллекта. DeepMind объединил всё это.
И как только метод стал достаточно зрелым, его применили к одной из важнейших нерешённых проблем науки — там, где прорыв спасает миллионы жизней.
Снаружи его карьера выглядела хаотично: шахматист, ушедший из шахмат; разработчик игр, ушедший из игр; учёный, ушедший в нейронауку; основатель стартапа, «потративший годы на игры».
Но изнутри это была одна из самых сфокусированных карьер в современной науке. Каждый шаг отвечал на один и тот же вопрос: как устроен интеллект и как создать такой, который решает задачи, недоступные человеку.
Люди, которые действительно меняют целые области, почти никогда не выглядят сфокусированными в процессе.
Они просто одержимы одним вопросом настолько глубоко и долго, что их путь со стороны кажется хаотичным, а изнутри — абсолютно прямым.
И чаще всего их план понимают только спустя десятилетия — когда об этом говорит Нобелевский комитет. |
 |
|
