2025年12月1日 星期一

Sir Demis Hassabis (born 27 July 1976) 紀錄片《思考遊戲》(The Thinking Game)上線引發社群轟動。Known for:DeepMind/ AlphaGo /AlphaFold. jointly awarded the Nobel Prize in Chemistry 2024

 

Sir
Demis Hassabis
Hassabis in 2025
Born27 July 1976 (age 49)
Alma mater
Known for


Sir Demis Hassabis (born 27 July 1976)[6] is a British artificial intelligence (AI) researcher and entrepreneur. He is the chief executive officer and co-founder of Google DeepMind[7] and Isomorphic Labs,[8][9][10] and a UK Government AI Adviser.[11] In 2024, Hassabis and John M. Jumper were jointly awarded the Nobel Prize in Chemistry for their AI research contributions for protein structure prediction.[12][13][14]

Hassabis is a Fellow of the Royal Society and has won awards for his research efforts, including the Breakthrough Prize, the Canada Gairdner International Award and the Lasker Award. In 2017 he was appointed a CBE and was included in the Time 100, a list of the most influential people in the world. In 2024 Hassabis was knighted for his work on AI.[15] He was listed in the Time 100 again in 2025, this time featured in one of the five covers of the printed version.[16]


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https://en.wikipedia.org/wiki/Demis_Hassabis


他致力於想像力、記憶和失憶症領域的研究,曾與他人合著多篇具有影響力的論文,發表於《自然》、《科學》、《神經元》和《美國國家科學院院刊》[48]。他的第一篇學術論文發表於《美國國家科學院院刊》[49],是一篇里程碑式的論文,首次系統性地證明,海馬體受損(已知會導致失憶症)的患者也無法想像自己置身於新的體驗之中。這項發現建立了想像的建構過程與情景記憶提取的重構過程之間的連結。基於這項工作以及後續的功能性磁振造影(fMRI)研究[50],哈薩比斯提出了情景記憶系統的新理論,將場景建構(即生成和在線維持複雜連貫的場景)視為記憶提取和想像的關鍵基礎過程[51]。這項工作在主流媒體上得到了廣泛報道[52],並被《科學》雜誌評為年度十大科學突破之一[53]。他後來將這些想法推廣開來,提出了「思維模擬引擎」的概念,其作用是想像事件和場景,以幫助更好地進行規劃。 [54][55]

Working in the field of imagination, memory, and amnesia, he co-authored several influential papers published in NatureScienceNeuron, and PNAS.[48] His very first academic work, published in PNAS,[49] was a landmark paper that showed systematically for the first time that patients with damage to their hippocampus, known to cause amnesia, were also unable to imagine themselves in new experiences. The finding established a link between the constructive process of imagination and the reconstructive process of episodic memory recall. Based on this work and a follow-up functional magnetic resonance imaging (fMRI) study,[50] Hassabis developed a new theoretical account of the episodic memory system identifying scene construction, the generation and online maintenance of a complex and coherent scene, as a key process underlying both memory recall and imagination.[51] This work received widespread coverage in the mainstream media[52] and was listed in the top 10 scientific breakthroughs of the year by the journal Science.[53] He later generalised these ideas to advance the notion of a 'simulation engine of the mind' whose role it was to imagine events and scenarios to aid with better planning.[54][55]



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2025年,當AI成為最火熱科技名詞,紀錄片《思考遊戲》(The Thinking Game)上線引發社群轟動。因為它揭開的幕後祕辛,是從稱霸圍棋界到摘下諾貝爾獎桂冠都難不倒的人工智慧公司:Google DeepMind。

究竟,這部紀錄片在說什麼?Google DeepMind和創辦人哈薩比斯(Demis Hassabis)又有著什麼故事?就讓我們一起深入這場「思考遊戲」:
哈薩比斯早在4歲就展現出驚人的西洋棋天賦,並在13歲以2300的Elo評級獲得西洋棋大師的頭銜。17歲那年,他加入早年知名遊戲開發商「牛蛙」,參與了經典遊戲《快樂天堂》(Theme Park)的開發。
也因為如此,他選擇進入劍橋大學攻讀電腦科學,隨後創辦了自己的遊戲公司Elixir Studios,推出《共和國:革命》和《邪惡天才》等遊戲佳作。
儘管在遊戲產業取得巨大成功,他仍選擇重返校園,於2009年在倫敦大學學院取得認知神經科學博士學位。他的博士研究聚焦於記憶和想像力,探索這些認知過程背後的神經機制,更成為他發展人工智慧的基石,尤其是開發能夠像人腦一樣學習和推理的系統。
2010年,他與Shane Legg和Mustafa Suleyman共同創立DeepMind Technologies。當時DeepMind 的人工智慧方法獨樹一格,他們沒有聚焦於設計用於特定任務的狹義人工智慧系統,而是致力於創造現在也很多人在喊的通用人工智慧(AGI),試圖讓AI系統像人腦一樣,學習和適應各種任務。
2014年,DeepMind被Google公司收購,有了Google這樣強大的「金主」做靠山,DeepMind取得許多不錯的成績,最受矚目的是在2016年AlphaGo首次擊敗韓國圍棋冠軍李世乭,比分為4:1。之後DeepMind仍不斷開發出新AI系統,挑戰人類的極限。
2020年,Google DeepMind在部落格文章宣佈,他們的科學家,開發了一種名為AlphaFold 2的人工智慧演算法,解決了生物學界所謂「蛋白質折疊」問題。
大量DNA基因被定序完成後,等於人類取得了生命的分子密碼,如果曉得這些密碼的含義,就能了解其所對應的蛋白質的功能與作用。不過在我們知道DNA的三聯碼之後,只能確定胺基酸鏈的排列順序,若要進一步預測蛋白質的結構與功能,卻是相當困難的事情。
因為胺基酸鏈可以折疊扭曲成蓆狀、螺旋狀等各種單元,互相再轉折連接起來,多個立體結構還可能進一步結合在一起共同運作,表現出特定的活性與功能。這些就是一直以來困擾著生物學界的「蛋白質折疊」問題。
2024年,諾貝爾化學獎頒給貝克(David Baker)、哈薩比斯(Demis Hassabis)和瓊珀(John M. Jumper)。這次3位科學家的主要得獎貢獻,在於利用AI預測及設計蛋白質構型。
而哈薩比斯和瓊珀兩人,就是來自Google DeepMind。他們團隊開發的AlphaFold 2,成功在預測蛋白質結構的國際競賽中,得到平均92.4的分數(滿分為100分)一戰成名。
雖然這結果還不夠完美,但它已經超越了過去幾十年來該領域各種技術方面的解決方法。甚至,有評論者直言:「結構生物學已死」。
面對OpenAI等人工智慧新星崛起,Google近年來進行了一系列重大變革,包括成功將DeepMind與Google Brain合併,最近則是做了更大幅度的變革,準備加速AI技術發展並將其深度融入核心產品。其中最令人矚目的,就是任命哈薩比斯全面接管Gemini產品的開發與應用。
Gemini是Google為應對ChatGPT而推出的 AI 聊天機器人,具有強大的語言處理能力,被定位為多用途的AI工具,能夠進行對話、生成圖像、甚至分析數據。只是,Google過去有著研究部門與產品部門之間缺乏協同合作的問題,導致許多節點被忽視,讓Google一度在AI競賽中處於劣勢。
然而,隨著Gemini 3 Pro的問世,Google似乎已經扭轉過去落後的局面,甚至開始超前對手……





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