Demis Hassabis

Demis Hassabis (2024)

Demosthenes „Demis“ Hassabis (* 27. Juli 1976 in London) ist ein britischer KI-Forscher, Neurowissenschaftler, Computerspiel- und Softwareentwickler, Schachspieler sowie 2010 Mitbegründer des in London gegründeten Unternehmens DeepMind Technologies. Im Jahr 2024 wurde ihm der Nobelpreis für Chemie verliehen.

Leben und Karriere

Demis Hassabis wurde als Sohn eines griechisch-zyprischen Vaters und einer aus Singapur stammenden Mutter in London geboren.[1][2][3] Er studierte ab 1994 Informatik am Queens’ College der University of Cambridge und erhielt 1997 seinen Abschluss mit doppelter Auszeichnung („double first-class honours“).[4] Er wurde 2009 am University College London in kognitiver Neurowissenschaft promoviert.[5]

Im Alter von 15 Jahren arbeitete Hassabis für das britische Computerspiel-Entwicklungsstudio Bullfrog Productions und war für die KI von Populous II verantwortlich.[4] Weitere Bullfrog-Titel mit seiner Beteiligung sind Syndicate und Theme Park. 1997 wechselte er zu Lionhead Studios, dem neuen Unternehmen des Bullfrog-Gründers Peter Molyneux, wo er an der Entwicklung von Black & White beteiligt war. Ein Jahr später gründete er in London sein eigenes Entwicklungsstudio Elixir Studios, das 2003 und 2004 die Spiele Republic The Revolution und Evil Genius veröffentlichte, bevor es 2005 geschlossen wurde. Hassabis verließ daraufhin die Computerspiele-Industrie und widmete sich der Forschung.[6]

Hassabis (links) und Blaise Agüera y Arcas im Jahr 2014

Die von Hassabis mitgegründete Firma DeepMind Technologies wurde 2014 für rund 400 Millionen US-Dollar von Google übernommen.[7] Das Unternehmen arbeitete an einer Lösung für das Brettspiel Go und schuf AlphaGo,[8] welches 2016 den südkoreanischen Großmeister Lee Sedol besiegte.[9] Die Weiterentwicklung AlphaZero wurde 2017 veröffentlicht und ist in der Lage, selbst lernend Brettspiele zu meistern. DeepMind entwickelt ab 2016 die KI-Software AlphaFold, die seit 2020 als Durchbruch bei der Vorhersage der Proteinstruktur basierend auf der Aminosäuresequenz des Proteins gilt.

Im Jahr 2024 wurde Hassabis gemeinsam mit John M. Jumper der Nobelpreis für Chemie zuerkannt. Sie erhielten die Auszeichnung für ihre Vorhersagen von komplexen Proteinstrukturen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz. Gleichzeitig wurde David Baker für seine Forschungen auf dem Gebiet des computergestützten Proteindesigns geehrt.[10]

Schach

Im Schach war Hassabis mit 13 Jahren der Zweitplatzierte hinter Judit Polgár in der Elo-Weltrangliste unter 14 Jahren und trägt seit 2002 den Titel Meisterkandidat. Er spielte von 1998 bis 2001 in der Division 1, der höchsten Spielklasse der Four Nations Chess League. In der Saison 1998/99 spielte er für die Mannschaft von Home House, in der Saison 1999/2000 für die Mannschaft von Index-IT, die durch den Zusammenschluss von Home House mit den Invicta Knights entstand, und in der Saison 2000/01 für die zweite Mannschaft von Beeson Gregory, die wiederum durch den Zusammenschluss von Index-IT mit The AD's entstand.

Privatleben

Hassabis lebt mit seiner Familie im Norden Londons.[11][12] Zudem ist er seit seiner Kindheit ein leidenschaftlicher Anhänger des FC Liverpool.[13] Hassabis ist die Hauptfigur der Dokumentation The Thinking Game, die 2024 beim Tribeca Festival uraufgeführt wurde. Der Film stammt vom selben Regisseur wie die preisgekrönte Dokumentation AlphaGo (2017), die das berühmte 1-Million-Dollar-Herausforderungsmatch 2016 in Seoul, Südkorea, zwischen Lee Sedol und AlphaGo dokumentiert.

Auszeichnungen

Mitgliedschaften

Schriften (Auswahl)

  • Demis Hassabis, Eleanor Maguire: Deconstructing episodic memory with construction. In: Trends in Cognitive Sciences. Band 11, Nr. 7, Juli 2007, S. 299–306, doi:10.1016/j.tics.2007.05.001, PMID 17548229.
  • Daniel L. Schacter, Donna Rose Addis, Demis Hassabis, Victoria C. Martin, R. Nathan Spreng, Karl K. Szpunar: The Future of Memory: Remembering, Imagining, and the Brain. In: Neuron. Band 76, Nr. 4, November 2012, S. 677–694, doi:10.1016/j.neuron.2012.11.001, PMID 23177955, PMC 3815616 (freier Volltext).
  • Hassabis, D., Kumaran, D., Summerfield, C., & Botvinick, M. (2017): Neuroscience-inspired artificial intelligence. Neuron, 95(2), 245–258.
Commons: Demis Hassabis – Sammlung von Bildern, Videos und Audiodateien

Einzelnachweise

  1. ↑ Οι άγνωστοι και εκκεντρικοί Ελληνες κροίσοι του Λονδίνου. 30. Mai 2014, abgerufen am 9. Oktober 2024 (griechisch).
  2. ↑ Klaus Taschwer: Demis Hassabis: Vom Wunderkind zum weltweit führenden KI-Pionier. In: Der Standard. 3. August 2022, abgerufen am 9. August 2022.
  3. ↑ Χρήστος Παπαδόπουλος: Η Τεχνητή Νοημοσύνη στη μάχη με τον κορονοϊό (Covid-19). In: Δημοσιογραφία. 24. März 2020, abgerufen am 9. Oktober 2024 (griechisch).
  4. ↑ a b Samuel Gibbs: 15 Facts About The Genius Behind Google's New $400 Million Artificial Intelligence Company. The Guardian, 28. Januar 2014, abgerufen am 9. Oktober 2024 (amerikanisches Englisch).
  5. ↑ Porträt – DeepMind Chef Demis Hassibis. businessinsider.com.
  6. ↑ Phil Iwaniuk: A conversation with Demis Hassabis, the Bullfrog AI prodigy now finding solutions to the world’s big problems. In: PCGamesN. 15. Juli 2016, abgerufen am 6. Mai 2022 (englisch).
  7. ↑ Andrian Kreye: Deep-Mind-Chef Demis Hassabis: Ritter der digitalen Tafelrunde. In: Süddeutsche Zeitung. 27. Januar 2014, abgerufen am 20. Dezember 2024.
  8. ↑ Tom Simonite: Googles Intelligenz-Designer. In: Technology Review. Abgerufen am 15. März 2016.
  9. ↑ a b Hannes Grassegger und Mikael Krogerus: Die Menschheit zur vollen Entfaltung bringen. In: Das Magazin No. 44, 4. November 2023, S. 8–15.
  10. ↑ Chemie-Nobelpreis geht an drei Proteinforscher. In: tagesschau.de, 9. Oktober 2024 (abgerufen am 9. Oktober 2024).
  11. ↑ The superhero of artificial intelligence: can this genius keep it in check? In: The Guardian. 16. Februar 2016, ISSN 0261-3077 (theguardian.com [abgerufen am 27. November 2025]).
  12. ↑ Exclusive interview: meet Demis Hassabis, London's megamind who just. 7. Februar 2014, abgerufen am 27. November 2025 (englisch).
  13. ↑ BBC Radio 4 - Profile, Demis Hassabis. Abgerufen am 27. November 2025 (britisches Englisch).
  14. ↑ Pius XI Medal. auf pas.va, abgerufen am 2. November 2024
  15. ↑ Dan David Prize 2020
  16. ↑ Prinzessin-von-Asturien-Preis 2022
  17. ↑ BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Awards 2023
  18. ↑ Michele Andina (video): Mit "humanistischer" KI gegen China und die USA. Abgerufen am 13. Februar 2023.
  19. ↑ Albert Lasker Basic Medical Research Award 2023 (Memento vom 29. Oktober 2023 im Internet Archive)
  20. ↑ Google DeepMind’s Demis Hassabis among the recipients of prestigious computing award - BCS Lovelace Medal 2023 | BCS. Abgerufen am 19. Januar 2024 (englisch).
  21. ↑ Demis Hassabis. pas.va, abgerufen am 2. November 2024
Personendaten
NAMEHassabis, Demis
ALTERNATIVNAMENHassabis, Demosthenes
KURZBESCHREIBUNGbritischer KI-Forscher, Manager, Neurowissenschaftler, Computerspiel-Designer und Schachspieler
GEBURTSDATUM27. Juli 1976
GEBURTSORTLondon, Vereinigtes Königreich

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Demis Hassabis, 2024 Nobel Prize Laureate in Chemistry (cropped).jpg
Autor/Urheber: Arthur Petron, Lizenz: CC BY-SA 4.0
Demis Hassabis of the United Kingdom, 2024 Nobel Prize Laureate in Chemistry, at the press conference during the 2024 Nobel Prize week in Stockholm, Sweden
PhotonQ-Demis Hassabis on Artificial Playful Intelligence (15366514658) (2).jpg
Autor/Urheber: PhOtOnQuAnTiQuE from Earth France, Lizenz: CC BY-SA 2.0

The next big frontier is the mind and brain

"When we were kids, we felt like the space age was imminent," says Google machine learning expert Blaise Aguera y Arcas. "But in a funny way, the big frontier for our generation is the mind, the brain -- these inward spaces."

The engineer, who was the architect of Bing Maps, was joined on stage at WIRED2014 by DeepMind Technologies founder Demis Hassabis and Ben Medlock, CTO of Swiftkey. The trio have a great deal in common: a love of chess, a love of space invaders and a drive to create the next artificial intelligence revolution. For Medlock, it's about predicting natural language to make typing easier and machines preemptive and smarter, while Hassabis -- whose London-based company was acquired by Google this year -- is working to one day integrate machine learning in everything, to tackle big world problems like climate change and the flagging healthcare system. For now, his technology is being trialled and tested on Space Invaders. And it's pretty darn good.

"The computer loses three lives almost immediately," says Hassabis, indicating to a video of his machine playing Space Invaders for the first time ever. "Now, this is it after overnight training on our servers -- it's now better at playing the game than any human. It has perfectly modelled this complex stream."

The system even taught the DeepMind team a thing or two after training on Pong for 240 minutes -- it developed a perfect system of engineering a tunnel to beat the game every time.

DeepMind's applications are in ecommerce and games for now, but as with Swiftkey, the horizon is looking broad. Both Medlock and Hassabis were compelled by the idea of the intelligent machine as children and "that sense of wanting to explore the unknown," as Medlock puts it. They are engineers, and by nature problem solvers -- creating a truly intelligent machine is the ultimate problem left wide open to tackle.

The solution, as all three see it, is to "integrate all of these sources of [big data] into one unified system" as Medlock explains.

We're still a long way off from basing machine intelligence on human reality. Hassabis points out that Deep Blue, the IBM computer that can beat the world's best human chess players, and was at one point seen as the pinnacle of machine intelligence, would be stumped if it had to play a game of noughts and crosses.

"You could trivially teach that to a person in a few minutes -- but Deep Blue, you'd have to totally reprogram it. All that chess knowledge would be useless."

"We're interested in the self-learning type of AI that can learn how to master tasks directly from experiences."

www.wired.co.uk/news/archive/2014-10/16/google-zeitgeist

@ Wired 2014 Conference in London