Demis Hassabis

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Demis Hassabis

Demis Hassabis (Londra, 27 luglio 1976) è un neuroscienziato, imprenditore, scacchista, ricercatore di intelligenza artificiale e designer di videogiochi britannico[1].

Enfant prodige degli scacchi, raggiungendo il suo massimo a 13 anni con un punteggio Elo di 2300, e imprenditore, conosciuto soprattutto per aver co-fondato e per essere amministratore delegato di DeepMind, di proprietà del gruppo Alphabet. Nel 2020 ha vinto il prestigioso premio Dan David per il suo contributo negli studi nell'intelligenza artificiale.

Biografia[modifica | modifica wikitesto]

Demis Hassabis nasce a Londra il 27 luglio 1976 da padre greco-cipriota e madre cinese singaporiana. Bambino prodigio negli scacchi, rappresenterà molte squadre giovanili di scacchi inglesi.[2]

Dopo una breve esperienza presso un'azienda inglese di videogiochi come video game designer, si iscriverà alla facoltà di informatica dell'università di Cambridge, dove si laureerà nel 1997.[3]

Nel 2009 ottiene il dottorato in neuroscienza cognitiva presso l'University College di Londra, concentrando il suo lavoro sul come migliorare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale tramite i meccanismi del cervello umano. Continuerà la ricerca al MIT e a Harvard.[4]

Attività imprenditoriale[modifica | modifica wikitesto]

Elixir Studios[modifica | modifica wikitesto]

Nel 1998 fonda Elixir Studios, una società di videogiochi che firmerà accordi di pubblicazione con Eidos Interactive, Vivendi Universal e Microsoft. La società è famosa principalmente per Republic: The Revolution, un videogioco strategico del 2003 per Microsoft Windows, ambientato in un'immaginaria repubblica ex-sovietica, e Evil Genius, un videogioco strategico del 2004 per Microsoft Windows, il cui seguito è stato rilasciato nel 2021 da Rebellion Developments. La società fu venduta a compratori vari nel 2005.[5]

DeepMind[modifica | modifica wikitesto]

Nel 2010, con Shane Legg e Mustafa Suleyman, fonda DeepMind[5], una società che mira a fondere intuizioni dalla neuroscienza e dall'apprendimento automatico con nuovi sviluppi nell'hardware informatico per sbloccare algoritmi di apprendimento general-purpose sempre più potenti che lavoreranno verso la creazione di un'intelligenza artificiale generale (AGI).[6]La società si è concentrata sull'addestramento di algoritmi di apprendimento per padroneggiare i giochi e nel dicembre 2013 ha annunciato di aver fatto una svolta pionieristica addestrando un algoritmo chiamato Deep Q-Network (DQN) per giocare ai giochi Atari a livello extra umano usando solo i pixel grezzi sullo schermo come input.[7] Dall'acquisizione di Google, la società ha registrato una serie di risultati significativi, forse la più importante è stata la creazione di AlphaGo, un programma che sconfisse il campione del mondo Lee Sedol nel complesso gioco di Go. Go era considerato una grande sfida per l'IA, per il suo alto numero di possibili posizioni di bordo e a causa della difficoltà di mettere in pratica le tecniche di programmazione esistenti al momento. AlphaGo ha battuto il campione europeo Fan Hui 5-0 nell'ottobre 2015, prima di vincere 4-1 contro l'ex campione del mondo Lee Sedol nel marzo 2016.[8] Altri traguardi di DeepMind includono la creazione di una macchina Neural Turing, l'avanzamento nella ricerca sulla sicurezza dell'IA, e la creazione di una partnership con il National Health Service (NHS) del Regno Unito e con il Moorfields Eye Hospital per migliorare il servizio medico e identificare l'insorgenza di condizioni degenerative degli occhi.[9]

Nel dicembre 2018, lo strumento DeepFind AlphaFold ha vinto la 13ª valutazione critica delle tecniche per la determinazione delle proteine (CASP) predittivo con il successo della struttura più accurata per 25 su 43 proteine.[10]

DeepMind è stata anche responsabile dei progressi tecnici nell'apprendimento automatico, avendo prodotto una serie di articoli premiati. In particolare, l'azienda ha compiuto progressi significativi nel deep learning e nel reinforcement learning e ha aperto la strada al campo del deep reinforcement learning che combina questi due metodi. Hassabis ha predetto che l'intelligenza artificiale sarà "una delle tecnologie più vantaggiose del genere umano",[11]ma permangono importanti questioni etiche.

Onorificenze[modifica | modifica wikitesto]

Onorificenze straniere[modifica | modifica wikitesto]

Premio Principessa delle Asturie per la ricerca scientifica e tecnica (Spagna) - nastrino per uniforme ordinaria

Note[modifica | modifica wikitesto]

  1. ^ Demis Hassabis - Citazioni di Google Scholar, su scholar.google.com. URL consultato il 31 maggio 2019.
  2. ^ (EN) Demis Hassabis, Ph.D., su Academy of Achievement. URL consultato il 31 maggio 2019.
  3. ^ (EN) BBC Radio 4 - Desert Island Discs, Demis Hassabis, su BBC. URL consultato il 31 maggio 2019.
  4. ^ D. Hassabis, Neural processes underpinning episodic memory, UCL (University College London), 2009-05. URL consultato il 31 maggio 2019.
  5. ^ a b DeepMind, su DeepMind. URL consultato il 31 maggio 2019.
  6. ^ (EN) Tom Simonite, See the simulated world where Google DeepMind is trying to create software that can learn anything, su MIT Technology Review. URL consultato il 31 maggio 2019.
  7. ^ (EN) Tom Simonite, Google's AI Masters Space Invaders (But It Still Stinks at Pac-Man), su MIT Technology Review. URL consultato il 31 maggio 2019.
  8. ^ (EN) Subscribe to read, su Financial Times. URL consultato il 31 maggio 2019.
  9. ^ (EN) Alex Hern, Google DeepMind pairs with NHS to use machine learning to fight blindness, in The Guardian, 5 luglio 2016. URL consultato il 31 maggio 2019.
  10. ^ (EN) Ian Sample Science editor, Google's DeepMind predicts 3D shapes of proteins, in The Guardian, 2 dicembre 2018. URL consultato il 31 maggio 2019.
  11. ^ News & Blog, su DeepMind. URL consultato il 31 maggio 2019.
  12. ^ Acta del Jurado

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