デミス・ハサビス

ハサビスは若さゆえにケンブリッジ大学からギャップイヤーを取るよう勧められ^{[ 24 ]} 、 Amiga Powerの「Bullfrogで仕事がもらえる」コンテストに応募した後、 Bullfrog Productionsでコンピュータゲームのキャリアをスタートさせた^{[ 34 ]} 。最初はSyndicateのプレイテスト^{[ 35 ]}を行い、17歳でゲームデザイナーのピーター・モリニューと共に1994年のゲームTheme Parkの共同設計とリードプログラミングを行った^{[ 36 ]}。シミュレーションビデオゲームであるTheme Parkは数百万本を売り上げ^{[ 27 ]} 、シミュレーションサンドボックスゲームというジャンル全体に影響を与えた。ゲーム業界に残るために7桁の金額を提示されたにもかかわらず、彼はそれを断った^{[ 37 ]} 。ギャップイヤーで稼いだお金で大学の費用を自分で賄った^{[ 24 ] 。}

ハサビスはブルフロッグを辞め、ケンブリッジ大学クイーンズ・カレッジで学び、コンピュータサイエンスのトライポスを修了し、1997年にダブルファーストで卒業した。^{[ 27 ] [ 1 ]}

ハサビスはケンブリッジ大学を卒業後、ライオンヘッド・スタジオで働いた。^{[ 38 ]}ハサビスがブルフロッグ・プロダクションズで一緒に働いていたゲームデザイナーのピーター・モリニューが、最近この会社を設立した。ライオンヘッドでは、ハサビスは2001年のゴッドゲーム『ブラック＆ホワイト』のリードAIプログラマーとして働いた。^{[ 27 ] [ 39 ]}

ハサビスは1998年にライオンヘッドを離れ、ロンドンを拠点とする独立系ゲーム開発会社エリクサー・スタジオを設立し、アイダス・インタラクティブ、ヴィヴェンディ・ユニバーサル、マイクロソフトと出版契約を結んだ。^{[ 40 ]}ハサビスは同社の経営に加え、ゲーム『リパブリック：ザ・レボリューション』と『イービル・ジーニアス』のエグゼクティブデザイナーも務めた。^{[ 27 ]}両作品とも、ジェームズ・ハニガンが制作したインタラクティブな音楽スコアでBAFTA賞にノミネートされた。

Elixirの最初のゲームであるRepublic: The Revolutionは、非常に野心的で異例の政治シミュレーションゲームでしたが^{[ 41 ]} 、架空の国全体の仕組みをAIでシミュレーションするという巨大な規模のため、リリースが遅れました。最終的なゲームは当初の構想から縮小され、Metacriticのスコアが62/100と、冷ややかな評価を受けました^{[ 42 ]} 。一方、皮肉たっぷりのオースティン・パワーズのパロディであるEvil Geniusは、75/100というはるかに良いスコアを獲得しました^{[ 43 ]} 。 2005年4月、知的財産権と技術権はさまざまな出版社に売却され、スタジオは閉鎖されました^{[ 44 ] [ 45 ] 。}

Elixir Studiosの後、Hassabisは学術界に戻り、2009年にUCL Queen Square Institute of Neurology ^{[ 46 ]}でEleanor Maguire ^{[ 3 ]}の指導の下、認知神経科学の博士号を取得した。彼は新しいAIアルゴリズムのために人間の脳からインスピレーションを得ようとした。 ^{[ 47 ]}

彼はマサチューセッツ工科大学（MIT）のトマソ・ポッジョの研究室とハーバード大学で客員研究員として神経科学と人工知能の研究を続け、^{[ 18 ]} 2009年にヘンリー・ウェルカム博士研究員フェローシップを得てUCLのギャツビー計算神経科学ユニットでピーター・ダヤンと共同研究を行った。^{[ 48 ]}

想像力、記憶、健忘症の分野で研究を行い、^{Nature、Science、Neuron、PNASに掲載された影響力のある論文を共著した。[49] PNASに掲載された彼の最初の学術論文[} 50 ]は、健忘症の原因となる^{ことが知ら}れている^海馬の損傷を受けた患者が、新しい経験の中で自分自身を想像することもできないことを初めて体系的に示した画期的な論文だった。 ^{[ 51 ]}この発見は、想像力の構築プロセスとエピソード記憶の想起の再構築プロセスの間のつながりを確立した。この研究と追跡機能的磁気共鳴画像法（fMRI）研究^{[ 52 ]}に基づいて、ハサビスは、複雑で一貫性のあるシーンの生成とオンライン維持であるシーン構築を、記憶の想起と想像力の両方の根底にある重要なプロセスとして特定し、エピソード記憶システムの新しい理論的説明を開発した。^{[ 53 ]}この研究は主流メディアで広く報道され^{[ 54 ]} 、科学誌Scienceではその年の科学的ブレークスルー トップ 10 にランクインした。^{[ 55 ]}彼は後にこれらのアイデアを一般化し、より良い計画を支援するために出来事やシナリオを想像する役割を担う「心のシミュレーション エンジン」の概念を発展させた。^{[ 56 ] [ 57 ]}

ハサビスは、機械学習AIスタートアップであるDeepMindのCEO兼共同創業者であり、2010年にロンドンでシェーン・レッグとムスタファ・スレイマンと共に設立した。ハサビスは、2人ともギャツビー計算神経科学ユニットのポスドクだった時にレッグと出会い、彼とスレイマンは家族を通じて友人だった。^{[ 58 ]}ハサビスはまた、大学時代の友人でありElixirのパートナーでもあるデビッド・シルバーを勧誘した。^{[ 59 ]}

DeepMindの使命は「知能を解明」し、その知能を使って「他のすべてを解決する」ことである。^{[ 60 ]}より具体的には、DeepMindはシステム神経科学の知見と機械学習およびコンピューティングハードウェアの新たな開発を組み合わせることで、汎用人工知能（AGI）の創造に向けて機能する、ますます強力な汎用学習アルゴリズムを解き放つことを目指している。同社はゲームをマスターするための学習アルゴリズムのトレーニングに注力しており、2013年12月には、画面上の生のピクセルのみを入力として使用して、Deep Q-Network（DQN）と呼ばれるアルゴリズムを訓練して、超人的なレベルでAtariゲームをプレイするという画期的なブレークスルーを達成したと発表した。^{[ 61 ]}

DeepMindの初期投資家には、著名なテクノロジー起業家が数名含まれていました。^{[ 62 ] [ 63 ]} 2014年、GoogleはDeepMindを4 億ポンドで買収しました。同社の大部分はロンドンに拠点を置く独立した組織として存続していますが、^{[ 64 ]} DeepMind Healthはその後Google Healthに直接統合されました。^{[ 65 ]}

Googleによる買収以来、同社は数々の重要な成果を上げており、おそらく最も注目すべきは、複雑な囲碁で世界チャンピオンのイ・セドルを破ったプログラムであるAlphaGoの作成でしょう。囲碁は、可能な盤面の数が多く、既存のプログラミング技術では攻略できないことから、AIの聖杯と考えられていました。^{[ 66 ] [ 67 ]}しかし、AlphaGoは2015年10月にヨーロッパチャンピオンのファン・フイを5-0で破り、 2016年3月には元世界チャンピオンのイ・セドルに4-1で勝利し^{[ 68 ] [ 69 ]}、2017年には世界ランキング1位の柯潔に3-0で勝利しました。^{[ 70 ]} DeepMindのその他の成果には、ニューラルチューリングマシンの作成^{[ 71 ]}、Googleのデータセンターの冷却システムのエネルギー消費量を40%削減^{[ 72 ]}、AIの安全性に関する研究の推進^{[ 73 ] [ 74 ]などがあります。}

DeepMindは、数々の受賞論文を発表するなど、機械学習の技術的進歩にも貢献してきました。特に、同社は深層学習と強化学習において大きな進歩を遂げ、これら2つの手法を組み合わせた深層強化学習の分野を開拓しました。^{[ 75 ]}ハサビスは、人工知能は「人類史上最も有益な技術の1つ」になると予測していますが、重大な倫理的問題が残っているとも述べています。^{[ 76 ]}

ハサビス氏はまた、 AIが悪用された場合の潜在的な危険性やリスクについても警告しており、AIの安全性に関するさらなる研究が必要であると強く主張している。 ^{[ 77 ]} 2023年には、「AIによる絶滅のリスクを軽減することは、パンデミックや核戦争などの他の社会規模のリスクと並んで、世界的な優先事項であるべきだ」という声明に署名した。 ^{[ 78 ]}しかし、AIの進歩を一時停止することは世界的に強制するのは非常に困難であり、潜在的な利益（例えば、健康や気候変動対策）を考えると、継続する価値があると彼は考えている。彼は、新しいAIモデルの能力と制御可能性を測定する評価テストに関する研究が緊急に必要だと述べた。^{[ 79 ]}

アルファフォールド

2016年、DeepMindは人工知能をタンパク質構造予測に向けました。これは科学における50年来の大きな課題であり、1次元のアミノ酸配列からタンパク質の3次元構造を予測するものです。タンパク質は生命に不可欠であり、ほぼすべての生物学的機能がタンパク質に依存し、タンパク質の機能はその構造と関連していると考えられているため、これは生物学において重要な問題です。タンパク質の構造を知ることは、創薬や疾患の理解に非常に役立ちます。2018年12月、DeepMindのツールAlphaFoldは、43個のタンパク質のうち25個の最も正確な構造を予測することに成功し、第13回タンパク質構造予測技術評価（CASP）で優勝しました。「これは灯台プロジェクトであり、基本的で非常に重要な現実世界の科学的問題に対する、人材とリソースの面での最初の大きな投資です」とハサビス氏はガーディアン紙に語りました。^{[ 80 ]}

2020 年 11 月、DeepMind は、システムの新バージョンである AlphaFold 2 を使用して、CASP14 版のコンペティションで再び世界最高の結果を発表しました。難易度の高いフリーモデリングカテゴリのタンパク質ターゲット全体で、中央値グローバル距離テスト(GDT) スコア 87.0 を達成しました。これは、中央値 GDT < 60 であった 2018 年の同じ結果よりもはるかに高く、全体的なエラーは原子の幅 (<1オングストローム) 未満であり、実験的手法と競合し、CASP の主催者はこの問題が実質的に解決されたと宣言しました。^{[ 81 ] [ 82 ]}次の 1 年間、DeepMind は AlphaFold2 を使用して科学的に知られている 2 億のタンパク質すべてを折り畳み、 EMBL- EBIと共同で開発したAlphaFold タンパク質構造データベースを通じて、システムとこれらの構造を誰でも自由に利用できるようにしました。^{[ 83 ]}

ハサビス氏の研究成果は、科学誌「サイエンス」によって「今年の科学的ブレークスルー・トップ10」に4回選出されている。

• 2007年年間最優秀研究賞（トップ10） – 想像力に関する神経科学研究に対して^{[ 155 ]}
• 2016年年間最優秀ブレークスルー賞（トップ10） – AlphaGo ^{[ 156 ]}
• 2020年年間最優秀ブレークスルー（トップ10） – AlphaFold v1 ^{[ 157 ]}
• 2021年ブレークスルー・オブ・ザ・イヤー（受賞） – AlphaFold v2 ^{[ 158 ]}

• ケンブリッジ・コンピュータ・ラボラトリー年間最優秀企業賞（2014年）^{[ 159 ]}
• Nature誌の表紙記事が9件（2015年、 ^{[ 160 ]} 2016年、^{[ 161 ]} 2019年、^{[ 162 ]} 2020年、^{[ 163 ]} 2021年に2件、[164] [165] 2022年、^{[ 166 ] 2024年、[ 167 ]}および^2026年[ 168 ^]）とScience誌の表紙記事が1件（ 2017年^{[ 169 ]}）
• AlphaGo は、韓国囲碁協会(2016 年) ^{[ 170 ]} 、中国囲碁協会(2017 年) ^{[ 171 ]}、日本囲碁協会(2024 年) ^{[ 172 ]}から名誉 9 段の囲碁ランクを授与されました。
• ドキュメンタリー映画『AlphaGo』（2016年）でカンヌライオンズグランプリを受賞^{[ 173 ]}
• Wired誌のAIイノベーション賞（2016年） ^{[ 104 ]}
• City AM年間最優秀革新企業賞（2016年）^{[ 174 ]}
• タイム誌が選ぶ2025年の最も影響力のある企業100社^{[ 175 ]}

ハサビスは、総合的な世界ボードゲーム選手権（ペンタマインド）で5回優勝しており、以下のような多くのゲームのエキスパートプレイヤーです。^{[ 40 ]}

• チェス：13歳でマスターレベルに達し、Eloレーティングは2300 ^{[ 176 ]}
• 外交：2004年世界チームチャンピオン、2006年世界選手権4位^{[ 177 ]}
• ポーカー：ワールドシリーズオブポーカーでメインイベントを含む6回入賞^{[ 178 ]}
• ロンドン・マインドスポーツ・オリンピアードでの複数競技イベント：世界ペンタマインドチャンピオン（5回：1998年、1999年、2000年、2001年、2003年）^{[ 179 ]}および世界デカメンタスロンチャンピオン（2回：2003年、2004年）
• 囲碁：アルファ囲碁対李世ドル戦10周年を記念して、韓国囲碁協会からアマチュア7段が贈られる。^{[ 180 ]}