Qui és Demis Hassabis
Demis Hassabis va néixer a Londres el 27 de juliol de 1976. La seva trajectòria uneix informàtica, neurociència i desenvolupament d’intel·ligència artificial, i inclou el Nobel de Química de 2024 pel treball sobre predicció d’estructures de proteïnes. [5]
Actualment presideix Google DeepMind i és científic en cap d’Alphabet, mantenint la direcció executiva d’Isomorphic Labs. [6]
Escacs, videojocs i formació
Va destacar als escacs des de petit i va participar en el desenvolupament de Theme Park als 17 anys, una etapa inicial del treball amb sistemes interactius. [2]
Va estudiar informàtica a Queens’ College, Cambridge, entre 1994 i 1997. Va treballar en la programació d’IA de Black & White a Lionhead i va fundar Elixir Studios el 1998. L’estudi va desenvolupar Republic: The Revolution i Evil Genius. El 2005 va vendre els drets i la tecnologia, i Hassabis va tornar a la recerca acadèmica. [7]
Va completar un doctorat en neurociència cognitiva a University College London el 2009, amb Eleanor Maguire com a directora i Geraint Rees com a supervisor secundari. Va continuar com a investigador postdoctoral a la unitat Gatsby d’UCL. Aquesta formació es va centrar en mecanismes de memòria i imaginació. [8]
Memòria, imaginació i aprenentatge
El 2007, amb Dharshan Kumaran, Seralynne Vann i Maguire, va estudiar com persones amb amnèsia hipocampal imaginaven situacions noves. Quatre dels cinc pacients van mostrar dificultats per construir escenes coherents. La troballa va relacionar memòria i imaginació mitjançant l’organització espacial de les experiències, i també va mostrar diferències entre pacients. [9]
En una revisió de 2017, Hassabis i els col·laboradors van defensar un intercanvi més estret entre neurociència i IA. Van analitzar com el coneixement de l’aprenentatge i la computació neuronal pot suggerir mètodes artificials nous. La proposta tractava d’obtenir principis i hipòtesis per investigar, no de reproduir cada detall biològic del cervell. [10]
Fundació de DeepMind
El 2010 va fundar DeepMind amb Shane Legg i Mustafa Suleyman. El projecte va reunir recerca i emprenedoria al voltant del desenvolupament de sistemes d’intel·ligència artificial de propòsit més general. [11]
Google va adquirir l’empresa el 2014. [8]
Aprenentatge per reforç i entorns simulats
Va ser coautor del treball sobre DQN publicat a Nature el 2015, amb Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver i altres investigadors. L’agent aprenia a jugar a Atari a partir d’imatges i puntuacions. Es va avaluar una arquitectura i un procediment comuns en 49 jocs, entrenant un model diferent per a cadascun. [12]
DeepMind Lab, presentat el 2016, va oferir una plataforma tridimensional per investigar agents en mons que només poden observar parcialment. Hassabis figura entre els autors. Aquests entorns permeten dissenyar tasques, variar condicions visuals i estudiar aprenentatge i navegació dins d’un experiment computacional controlat. [14]
AlphaGo i AlphaZero
AlphaGo va combinar xarxes neuronals per seleccionar jugades i valorar posicions amb algoritmes de cerca. Després de vèncer el campió europeu Fan Hui el 2015, va guanyar per 4–1 a Lee Sedol a Seül el març de 2016. El sistema va aprendre inicialment de partides humanes i després va millorar jugant contra versions de si mateix. [4]
El 2017, l’equip de David Silver, amb Hassabis com a coautor, va presentar AlphaZero. Un algoritme comú aprenia escacs, shogi i go mitjançant partides contra si mateix, partint de les regles de cada joc. La generalització es referia a aquests dominis formalitzats, amb regles i resultats definits. [13]
AlphaFold i el Nobel de Química
AlphaFold2 va destacar en l’avaluació cega CASP14 de 2020; el treball de John Jumper i els col·laboradors es va publicar el 2021. El sistema prediu estructures tridimensionals a partir de seqüències d’aminoàcids, incorporant informació evolutiva i coneixement estructural. També proporciona estimacions de confiança que ajuden a interpretar els resultats. [15]
El 2022, DeepMind i EMBL-EBI van ampliar la base pública a aproximadament 200 milions de prediccions d’estructures proteiques. L’accés obert va convertir els models calculats en un recurs consultable per investigadors de múltiples disciplines, que poden utilitzar-los com a punt de partida per formular i comprovar hipòtesis. [16]
El 2024, Hassabis i Jumper van compartir la meitat del Nobel de Química per la predicció d’estructures de proteïnes. L’altra meitat va correspondre a David Baker per disseny computacional de proteïnes. El premi va distingir dues aportacions relacionades, però diferents: predir estructures i dissenyar proteïnes noves. [18]
AlphaFold3, publicat el 2024 per un equip de Google DeepMind i Isomorphic Labs, va ampliar l’enfocament a complexos de proteïnes, ADN, ARN i petites molècules. Va emprar un model de difusió per generar posicions atòmiques. L’article descriu límits, com errors estereoquímics i dificultats per representar la dinàmica molecular. [17]
Isomorphic Labs i descobriment de fàrmacs
El novembre de 2021 va anunciar Isomorphic Labs com una empresa nova d’Alphabet. L’objectiu era aplicar IA al descobriment de fàrmacs amb un equip que combinés informàtica, biologia, química medicinal i biofísica. Hassabis va assumir la direcció executiva per establir-ne l’estratègia i facilitar la col·laboració amb DeepMind. [19]
El setembre de 2026 l’empresa va descriure IsoDDE, el motor de disseny de fàrmacs, i experiments de generació i selecció de molècules seguits de síntesi i proves de laboratori. Va presentar resultats preclínics i preparació per al desenvolupament clínic. Aquesta seqüència distingeix predicció computacional, comprovació experimental i avaluació posterior en pacients. [20]
Google DeepMind, Gemini i noves responsabilitats
L’abril de 2023 DeepMind i Google Brain es van integrar a Google DeepMind sota la direcció de Hassabis. La reorganització volia apropar recerca, infraestructura computacional i desenvolupament de productes dins de Google. [21]
El desembre del 2023 presentà Gemini 1.0 en nom del seu equip: models que combinen text, codi, imatges, àudio i vídeo. El projecte reuní contribucions de diferents equips de Google.[22]
El 2026 va deixar la direcció operativa diària per assumir la presidència de Google DeepMind i el lloc de científic en cap d’Alphabet. Koray Kavukcuoglu va passar a dirigir la unitat com a vicepresident sènior. Hassabis va mantenir funcions d’assessorament científic i la direcció d’Isomorphic Labs. [6]
Avaluació de models i tractament de dades
Entre les iniciatives desenvolupades sota el seu lideratge hi ha l’actualització del Frontier Safety Framework de febrer de 2025. El marc relaciona capacitats crítiques amb mesures de protecció, arguments de seguretat revisables i decisions de desplegament. Inclou revisió posterior i distingeix amenaces d’ús indegut de possibles problemes de control de sistemes autònoms. [23]
L’activitat sanitària de DeepMind també va rebre escrutini. El 2017, l’autoritat britànica de protecció de dades va identificar deficiències en l’acord del Royal Free amb DeepMind i en l’avaluació prèvia del tractament. El compromís correctiu de l’hospital reconeixia millores ja fetes i exigia mesures sobre finalitat, informació i protecció de les dades. [24]
Reconeixements i retrats de la seva trajectòria
Va ser elegit membre de la Royal Society el 2018. Aquell any va rebre un CBE, i el 2020 el premi Dan David en la categoria de futur pel treball en IA. [2]
El desenvolupament d’AlphaFold va rebre també el Lasker de recerca mèdica bàsica, el Breakthrough Prize en ciències de la vida i el Gairdner internacional de 2023. Aquests reconeixements van precedir el Nobel i van destacar l’aportació de Hassabis, Jumper i l’equip a la biologia estructural. [3]
El 2024 va rebre el títol de cavaller pels serveis a la intel·ligència artificial. [27]
El documental The Thinking Game, dirigit per Greg Kohs i estrenat al festival de Tribeca de 2024, segueix la seva trajectòria i el treball de DeepMind. Utilitza material d’arxiu i observació de l’equip per presentar el desenvolupament dels projectes científics. [25]
El març de 2026 es va publicar The Infinity Machine, la biografia de Sebastian Mallaby sobre Hassabis i DeepMind. El llibre examina la relació entre ambició científica, organització empresarial i desenvolupament d’intel·ligència artificial. [26]
