Demis Hassabis: de los juegos a la ciencia
Hassabis se dio cuenta de que la tecnología de su empresa estaba lista para enfrentarse a uno de los acertijos más importantes y complicados de la biología, uno que los investigadores habían intentado resolver durante 50 años.
Por Hermes Lavallén
Cuándo leemos su biografía, podemos saber que es un Ingeniero, ajedrecista, investigador de inteligencia artificial, informático teórico, programador de videojuegos, jugador de póquer y científico de datos, entre otras cosas.
Demis Hassabis nació y se crio en el norte de Londres. Es de origen grecochipriota y singapurense. Es un investigador de inteligencia artificial (IA), neurocientífico, diseñador de video juegos y fue un niño prodigio como maestro de ajedrez.
Estudió Ciencias de la Computación, obtuvo su doctorado en Neurociencia Cognitiva en el University College de Londres (UCL) en el 2009 y continuó su investigación en neurociencia e inteligencia artificial en la Unidad de Neurociencia Computacional Gatsby y como científico visitante en el MIT y en forma conjunta en Harvard.
Hassabis ganó el campeonato de juegos (llamado ‘Pentamind’) en los Juegos Mundiales de Deportes Mentales en cinco ocasiones, antes de su retiro del juego competitivo en 2003. Es un jugador experto de muchos juegos, incluyendo ajedrez, Diplomacia, shogi y póker.
Hassabis fue elegido como miembro de la Royal Society of Arts (FRSA) en 2009 por su diseño de juego work y fue galardonado con el prestigioso premio Mullard por la Royal Society en 2014.
Sin dudas Demis Hassabis es uno de los londinenses más influyente en el mundo; pero actualmente Demis Hassabis es más conocido por ser Cofundador y CEO de Google DeepMind, una startup de aprendizaje automático con sede en Londres, que se especializa en la construcción de algoritmos de aprendizaje de propósito general.
DeepMind fue adquirida en el 2014 por Google en un contrato de £ 400 millones en (aproximadamente 527 millones de dólares), donde Hassabis es ahora vicepresidente de ingeniería líder en proyectos de IA.
En octubre de 2015, DeepMind, con el programa AlphaGo, vence al campeón del juego de Go. En marzo de 2016, AlphaGo también superó a Lee Sedol , uno de los jugadores con más alto ranking del mundo en el juego de Go.
El 4 de diciembre de 2017, el equipo de DeepMind logró un gran avance al derrotar el módulo AlphaZero a Stockfish 8 en una serie de cien partidas, la mitad jugando con blancas y la mitad con negras. El resultado fue que ganó 28 e hicieron tablas en 72, no perdiendo ninguna. Para lograrlo, tan solo ha necesitado conocer las reglas del juego y 4 horas de entrenamiento jugando contra sí mismo.
Foto: AlphaGo, la inteligencia artificial desarrollada por la empresa Deep Mind, propiedad de Google. Derrotando en una partida al jugador chino Ke Jie. (Crédito EFE
Al ver cómo la IA de DeepMind jugaba Go, Hassabis se dio cuenta de que la tecnología de su empresa estaba lista para enfrentarse a uno de los acertijos más importantes y complicados de la biología, uno que los investigadores habían intentado resolver durante 50 años: predecir la estructura de las proteínas.
La estructura tridimensional de las proteínas determina cómo se comportan e interactúan en el cuerpo. Pero una gran cantidad de proteínas importantes tienen estructuras que los biólogos aún no conocen. El uso de la inteligencia artificial para predecirlos con precisión ofrecería una herramienta invaluable para ayudar a comprender las enfermedades, desde el cáncer hasta el covid. Las proteínas son un objetivo principal para muchos medicamentos y un ingrediente clave en nuevas terapias. Desbloquear rápidamente sus estructuras aceleraría el desarrollo de nuevas terapias y vacunas. En 2020, DeepMind, propiedad de Alphabet, reveló AlphaFold2, una IA que podía predecir la forma de las proteínas hasta el átomo más cercano. “Es lo más complejo que hemos hecho”, dice Hassabis.
El éxito de AlphaFold también es parte de una historia más grande, lo que indica un
cambio de dirección para el laboratorio de IA. El enfoque de la compañía está cambiando de los juegos a la ciencia, donde espera tener un mayor impacto en el mundo real. Abordar problemas científicos es la culminación de lo que Hassabis se propuso lograr, y es por lo que quiere ser conocido. “Esta es la razón por la que comencé DeepMind”, dice.
Documental AlphaGo (subtítulos en español)