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Demis Hassabis
CEO y cofundador de DeepMind
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Demis Hassabis (Londres, 27 de julio de 1976)[1] es un científico de la computación y neurocientífico británico, cofundador y director ejecutivo de Google DeepMind[2] e Isomorphic Labs,[3][4][5] y asesor de IA del gobierno del Reino Unido.[6] También es diseñador de videojuegos y jugador de ajedrez titulado Candidate Master (CM) por la FIDE. En 2024 fue galardonado con el Premio Nobel de Química —compartido con David Baker y John Jumper— por avances en el diseño computacional de proteínas y la predicción de su estructura mediante inteligencia artificial.[7][8][9]
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Londres (Reino Unido)
- University College de Londres
- Queens' College, Cambridge
- Universidad de Cambridge (Ph.D.)
- Christ's College, Finchley
| Demis Hassabis | ||
|---|---|---|
|
Demis Hassabis en 2024 | ||
| Información personal | ||
| Nacimiento |
27 de julio de 1976 (50 años) Londres (Reino Unido) | |
| Nacionalidad | Británica | |
| Lengua materna | Inglés | |
| Educación | ||
| Educado en |
| |
| Supervisor doctoral | Eleanor Maguire | |
| Información profesional | ||
| Ocupación | Ingeniero, ajedrecista, investigador de la inteligencia artificial, informático teórico, programador de videojuegos, jugador de póquer, científico de datos, empresario, desarrollador de videojuegos, technology entrepreneur, desarrollador de software, neurocientífico y emprendedor | |
| Área | Ciencias de la computación, inteligencia artificial y emprendimiento | |
| Empleador |
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| Elo | 2220 (2021) | |
| Afiliaciones | Google DeepMind | |
| Miembro de | ||
| Carrera deportiva | ||
| Deporte | Ajedrez | |
| Representante de | Inglaterra | |
Hassabis es miembro de la Royal Society y ha recibido diversos premios por su labor investigadora, entre ellos el Premio Breakthrough, el Premio Internacional Gairdner de Canadá y el Premio Lasker. Fue nombrado CBE en 2017 y nombrado caballero en 2024 por su trabajo en el campo de la IA.[10] También figuró entre las «Time» 100 personas más influyentes del mundo en 2017 y 2025, y fue uno de los «Arquitectos de la IA» elegidos colectivamente como Persona del Año de 2025 por la revista Time.
Trayectoria
Nació y creció en el norte de Londres.[11][12] Es hijo de madre singapurense de origen chino[13] y padre grecochipriota.[14] Al principio de su carrera, trabajó como programador y diseñador de inteligencia artificial para videojuegos, y era un experto jugador de juegos de mesa.[15][16] Un niño prodigio del ajedrez desde los cuatro años,[1][17] cuando aprendió a jugar al ajedrez viendo a su padre jugar contra su tío,[18] Hassabis alcanzó el nivel de maestro a los 13 años con un Elo de 2300 y fue capitán de muchos de los equipos juveniles de ajedrez de Inglaterra.[19][20] Representó a la Universidad de Cambridge en los encuentros universitarios de ajedrez entre Oxford y Cambridge de 1995,[21] 1996[22] y 1997,[23] en el que ganó un medio azul.
Empezó a interesarse por la tecnología tras comprarse su primer ordenador en 1984, un ZX Spectrum 48K, que se pagó con las ganancias obtenidas en partidas de ajedrez. Aprendió a programar de forma autodidacta con libros.[17] Posteriormente, escribió su primer programa de inteligencia artificial en un Commodore Amiga para jugar al juego de mesa reversi. [24]
Posteriormente, sus padres le impartieron clases en casa durante un año, antes de que cursara sus estudios en el instituto de enseñanza secundaria Christ's College de East Finchley.[11] Se presentó a los exámenes A-Level dos años antes de lo habitual, a los 16 años.[25][26]
A petición de la Universidad de Cambridge, que le recomendó tomarse un año sabático debido a su corta edad,[17] Hassabis comenzó su carrera en el mundo de los videojuegos en Bullfrog Productions tras participar en un concurso de la revista Amiga Power titulado «Gana un trabajo en Bullfrog».[27] Comenzó realizando pruebas de juego en Syndicate[28] y, posteriormente, a los 17 años, colaboró en el diseño y fue programador jefe del juego de 1994 Theme Park, junto al diseñador del juego, Peter Molyneux.[29] Un videojuego de simulación, que vendió varios millones de copias[25] e inspiró todo un género de juegos de simulación sandbox. A pesar de que le ofrecieron una suma de siete cifras para que permaneciera en la industria de los videojuegos, la rechazó.[30] Ganó lo suficiente durante su año sabático como para pagarse los estudios universitarios.[17] Posteriormente cursó Ciencias de la Computación en el Queens' College de la Universidad de Cambridge (1997) con una doble matrícula de honor.[25][31]
Investigación
Tras graduarse en Cambridge, Hassabis trabajó en Lionhead Studios.[32] El diseñador de videojuegos Peter Molyneux, con quien Hassabis había trabajado en Bullfrog Productions, había fundado recientemente la empresa. En Lionhead, Hassabis trabajó como programador jefe de IA en el juego de simulación de 2001 Black & White.[25][33]
Dejó Lionhead en 1998 para fundar Elixir Studios, una empresa independiente de desarrollo de videojuegos con sede en Londres, y firmó acuerdos de publicación con Eidos Interactive, Vivendi Universal y Microsoft.[34] Además de dirigir la empresa, Hassabis ejerció como diseñador ejecutivo de los juegos Republic: The Revolution y Evil Genius».[25] Ambos recibieron nominaciones a los premios BAFTA por sus bandas sonoras interactivas, creadas por James Hannigan.
El lanzamiento del primer juego de Elixir, Republic: The Revolution, un juego de simulación política muy ambicioso y poco habitual,[35] se retrasó debido a su enorme envergadura, que implicaba una simulación mediante IA del funcionamiento de todo un país ficticio. El juego final se redujo con respecto a su visión original y fue recibido con críticas tibias, obteniendo una puntuación de 62/100 en Metacritic.[36] Evil Genius, una parodia irónica de Austin Powers, obtuvo una puntuación mucho mejor, con un 75/100.[37] En abril de 2005, los derechos de propiedad intelectual y tecnológicos se vendieron a diversas editoriales y el estudio cerró.[38][39]
Investigación en neurociencia
Tras su paso por Elixir Studios, Hassabis volvió al mundo académico para obtener su doctorado en neurociencia cognitiva por el Instituto de Neurología Queen Square de la UCL[40] en 2009, bajo la dirección de Eleanor Maguire.[41] Buscó inspiración en el cerebro humano para desarrollar nuevos algoritmos de IA.[42]
Continuó su investigación en neurociencia e inteligencia artificial como investigador visitante conjuntamente en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en el laboratorio de Tomaso Poggio, y en la Universidad de Harvard,[11] antes de obtener una beca de investigación postdoctoral, la beca Henry Wellcome en la Unidad de Neurociencia Computacional Gatsby de la UCL en 2009, donde trabajó con Peter Dayan.[43]
En el ámbito de la imaginación, la memoria y la amnesia, fue coautor de varios artículos influyentes publicados en Nature, Science, Neuron y PNAS.[44] Su primer trabajo académico, publicado en «PNAS»,[45] fue un artículo de referencia que demostró de forma sistemática, por primera vez, que los pacientes con daños en el hipocampo, que se sabe que causan amnesia, tampoco eran capaces de imaginarse a sí mismos en nuevas experiencias.[46] El hallazgo estableció un vínculo entre el proceso constructivo de la imaginación y el proceso reconstructivo de la recuperación de la memoria episódica. Basándose en este trabajo y en un estudio de seguimiento mediante resonancia magnética funcional (fMRI),[47] Hassabis desarrolló una nueva explicación teórica del sistema de memoria episódica en la que identificaba la «construcción de escenas» —la generación y el mantenimiento en tiempo real de una escena compleja y coherente— como un proceso clave subyacente tanto a la recuperación de la memoria como a la imaginación.[48] Este trabajo recibió una amplia cobertura en los principales medios de comunicación[46] y fue incluido entre los diez principales avances científicos del año por la revista «Science».[49] Posteriormente, generalizó estas ideas para desarrollar el concepto de un «motor de simulación de la mente», cuya función consistía en imaginar acontecimientos y escenarios que ayudarán a planificar mejor.[50]
Hassabis es el director ejecutivo y cofundador de DeepMind, una empresa emergente de inteligencia artificial dedicada al aprendizaje automático, fundada en Londres en 2010 junto con Shane Legg y Mustafa Suleyman. Hassabis conoció a Legg cuando ambos eran posdoctorados en la Unidad de Neurociencia Computacional Gatsby, y él y Suleyman eran amigos por relación familiar.[51] Hassabis también reclutó a su amigo de la universidad y socio en Elixir, David Silver.[52]
La misión de DeepMind es «resolver la inteligencia» y, a continuación, utilizar la inteligencia «para resolver todo lo demás».[53] Más concretamente, DeepMind pretende combinar los conocimientos de la neurociencia de sistemas con los nuevos avances en aprendizaje automático y hardware informático para desarrollar algoritmos de aprendizaje de propósito general cada vez más potentes que contribuyan a la creación de una inteligencia artificial general (AGI). La empresa se ha centrado en entrenar algoritmos de aprendizaje para dominar juegos y, en diciembre de 2013, anunció que había logrado un avance pionero al entrenar un algoritmo denominado Deep Q-Network (DQN) para jugar a juegos de Atari a un nivel sobrehumano utilizando únicamente los píxeles sin procesar de la pantalla como entradas.[54]
Entre los primeros inversores de DeepMind se encontraban varios empresarios tecnológicos de gran renombre.[55] En 2014, Google adquirió DeepMind por 400 millones de libras esterlinas. Aunque la mayor parte de la empresa ha seguido siendo una entidad independiente con sede en Londres,[56] Desde entonces, DeepMind Health se ha integrado directamente en Google Health.[57]
Desde su adquisición por parte de Google, la empresa ha logrado una serie de avances significativos, siendo quizás el más notable la creación de AlphaGo, un programa que derrotó al campeón mundial Lee Sedol en el complejo juego del Go. El Go se había considerado el santo grial de la IA, debido a su elevado número de posiciones posibles en el tablero y a su resistencia a las técnicas de programación existentes.[58] Sin embargo, AlphaGo venció al campeón europeo Fan Hui por 5 a 0 en octubre de 2015, antes de ganar por 4 a 1 al ex campeón mundial Lee Sedol en marzo de 2016[59][60] y ganó por 3-0 al jugador número uno del mundo, Ke Jie, en 2017.[61] Entre otros logros de DeepMind se encuentra la creación de una máquina de Turing neuronal,[62] reduciendo en un 40 % el consumo energético de los sistemas de refrigeración de los centros de datos de Google,[63] y el avance de la investigación sobre la seguridad de la IA.[63][64]
DeepMind también ha sido responsable de avances técnicos en el aprendizaje automático, habiendo publicado varios artículos galardonados. En concreto, la empresa ha logrado avances significativos en el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo, y ha sido pionera en el campo del aprendizaje por refuerzo profundo, que combina estos dos métodos.[65] Hassabis ha pronosticado que la inteligencia artificial será «una de las tecnologías más beneficiosas para la humanidad de todos los tiempos», pero que siguen existiendo importantes cuestiones éticas.[66]Hassabis también ha advertido de los posibles peligros y riesgos de la IA en caso de uso indebido, y se ha mostrado un firme defensor de la necesidad de seguir investigando en materia de seguridad de la IA.[67] Sin embargo, considera que sería muy difícil imponer a nivel mundial una pausa en el avance de la IA, y que los posibles beneficios (por ejemplo, para la salud y contra el cambio climático) hacen que merezca la pena continuar. Afirmó que existe una necesidad urgente de investigar pruebas de evaluación que midan la capacidad y la controlabilidad de los nuevos modelos de IA;[68]desde 2023, tras la integración con Google Brain, Hassabis es su director ejecutivo (CEO).[69][70]
En 2016, el sistema AlphaGo de DeepMind venció por 4–1 al profesional surcoreano Lee Sedol en un encuentro histórico disputado en Seúl.[71] En 2017, AlphaZero demostró rendimiento de nivel superhumano en ajedrez, shōgi y go aprendiendo por autojuego, y derrotó a Stockfish 8 bajo condiciones experimentales descritas en su artículo técnico.[72]
En 2016, DeepMind aplicó su inteligencia artificial a la predicción de la estructura de las proteínas, un gran reto científico que lleva 50 años sin resolverse, con el objetivo de predecir la estructura tridimensional de una proteína a partir de su secuencia unidimensional de aminoácidos. Se trata de un problema importante en biología, ya que las proteínas son esenciales para la vida, casi todas las funciones biológicas dependen de ellas y se cree que la función de una proteína está relacionada con su estructura. Conocer la estructura de una proteína puede resultar muy útil para el descubrimiento de fármacos y la comprensión de las enfermedades. En diciembre de 2018, la herramienta de DeepMind AlphaFold ganó la 13.ª edición de la Evaluación Crítica de Técnicas para la Predicción de la Estructura de Proteínas (CASP) al predecir con éxito la estructura más precisa de 25 de las 43 proteínas. «Se trata de un proyecto emblemático, nuestra primera gran inversión en términos de personal y recursos en un problema científico fundamental, muy importante y del mundo real», declaró Hassabis a The Guardian.[73]
En noviembre de 2020, DeepMind volvió a anunciar resultados sin precedentes en la edición CASP14 del concurso con AlphaFold 2, una nueva versión del sistema. Este logró una puntuación mediana en la prueba de distancia global (GDT) de 87,0 en todas las proteínas objetivo de la exigente categoría de modelado libre, muy superior a los resultados de 2018, en los que la mediana de la GDT era inferior a 60, y un error global inferior al diámetro de un átomo (<1 angstrom), lo que lo hace competitivo frente a los métodos experimentales y llevó a los organizadores de CASP a declarar que el problema estaba prácticamente resuelto.[74][75] A lo largo del año siguiente, DeepMind utilizó AlphaFold2 para plegar los 200 millones de proteínas conocidas por la ciencia y puso el sistema y estas estructuras a disposición de todo el mundo de forma abierta y gratuita a través de la Base de datos de estructuras proteicas AlphaFold,[76] desarrollada en colaboración con el EMBL-EBI.[77]
Premios y distinciones
Ha ganado en cinco ocasiones el título general Pentamind de los Juegos Mundiales de Deportes Mentales. En 2022 recibió el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en Biología y Biomedicina, y ese mismo año fue co-galardonado con el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica junto con Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengio.[78][79] En 2024 recibió el Premio Nobel de Química, junto a David Baker y John Jumper.[8]
