Никто не сможет обвинить Демиса Хассабиса в мелочных мечтах.
В 2016 году компания DeepMind, соучредителем которой он является, потрясла мир, когда созданная ею модель искусственного интеллекта обыграла лучшего игрока-человека в
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
. Затем Хассабис поставил перед собой ещё более высокие цели: в 2019 году он заявил коллегам, что его цель — получить Нобелевскую премию с помощью инструментов искусственного интеллекта, разработанных компанией.
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
из DeepMind потребовалось всего пять лет , чтобы добиться этого и получить часть
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
— искусственного интеллекта, который произвел революцию в прогнозировании структур белков.
AlphaFold — лишь один из ряда научных успехов DeepMind за последнее десятилетие. Став соучредителем компании в 2010 году, Хассабис, нейробиолог и разработчик игр, говорит, что его целью было создание «научной исследовательской лаборатории мирового уровня, но в промышленной сфере». В этом стремлении компания стремилась применять научный метод к разработке ИИ, делая это этично и ответственно, предвидя риски и снижая потенциальный вред. По сообщениям СМИ, создание совета по этике ИИ было условием соглашения о приобретении компании Google в 2014 году примерно за 400 миллионов долларов США.
Теперь Google DeepMind пытается повторить успех AlphaFold в других областях науки. «Сейчас мы применяем ИИ практически во всех научных дисциплинах», — говорит Хассабис.
............................Google DeepMind теперь с
пешит выпускать коммерческие продукты, включая итерации программ магистратуры управления человеческим капиталом Gemini, практически еженедельно, продолжая при этом
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
и разработку научно-ориентированных моделей. Ускорение темпов работы усложнило создание ответственного ИИ, и некоторые сотрудники недовольны более коммерческим подходом компании, говорят несколько бывших сотрудников.
Все это поднимает вопросы о том, куда движется DeepMind и сможет ли она добиться выдающихся успехов в других областях науки.
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.