Demis Hassabis el ajedrecista prodigio que está escribiendo el futuro

alphafold

AlphaFold

Los medios de comunicación se nutren de noticias sobre personajillos irrelevantes. En cambio, hay unas cuantas personas, pocas, que son las que están configurando nuestro presente y futuro y raramente son conocidos por el gran público. Una de estas pocas personas es Demis Hassabis. Quienes haya prestado atención a los Nobel de este año quizás les suene vagamente el nombre. Ha recibido el Nobel de Química, pero lo curioso es que carece de titulación formal en Química (sí en Computación y Neurociencias) y no pertenece a ninguna universidad. Sus escasos artículos en revistas científicas no tienen nada que ver con la química de laboratorio.
Para muchos científicos un Nobel es la cúspide de una carrera. En este caso es un premio a una de las aplicaciones que ha desarrollado utilizando algoritmos de IA en la que es uno de los lideres y todo nos indica que habrá otras,

Demis Hassabis britanico (Londrés 27-07-1976) de origen grecochipriota y singapurense fue un niño prodigio que empezó destacando como jugador de ajedrez,  en video juegos, y al parecer es un gran jugador de póquer. Se graduó en ciencias de la computación y se doctoró en neurociencias.

Su experiencia como jugador le llevó a la inteligencia artificial. Fundó la empresa  DeepMind, adquirida por Google,  que se centró inicialmente en un programa AlphaGo, que superó al mejor jugador de go, y después AlphaZero que juega un ajedrez sobrehumano que aprendió por si mismo, sin recurrir a bases de dados con partidas jugadas por personas. El mismo tipo de algoritmo (que se conocen como aprendizaje profundo) lo aplicó a un problema extremadamente complejo: el estudio de plegamientos de proteínas. Su programa AlphaFold realiza  en segundos lo que para un equipo de investigadores dotados de grandes laboratorios suponía años.

Estos días se está promocionando GEMINI, la alternativa de Google a CHATgpt. Demis Hassabis está detrás, pero no solo de eso. Su técnicas de aprendizaje profundo la está utilizando en distintas áreas. Por ej.:  para modelar la fusión nuclear con el objetivo de hacerla accesible industrialmente. Probablemente la mitad o mas de los trabajos dentro de 10 años estarán basados en técnicas de aprendizaje profundo, aunque quienes los hagan no tengan ni idea de que es esto, de la misma forma que ahora usamos móviles sin  entender vagamente cómo funcionan.

Hemos dedicado esta semana el programa de EUREKA-Ajedrez a hablar de este fabuloso personaje: Demis Hassabis el ajedrecista que revolucionó la inteligencia artificial.

guillermo
Aún no hay comentarios.

Deja un comentario


*

Política de privacidad