Vikipedi

Demis Hassabis

Demis Hassabis,[2][3] (d. 27 Temmuz 1976), Britanyalı bilgisayar bilimcisi, yapay zekâ araştırmacısı ve girişimcisi. Google DeepMind[4] ve Isomorphic Labs[5] kurucu ortağı ve CEO'su olup aynı zamanda Birleşik Krallık Hükûmeti'nin yapay zekâ danışmanı olarak görev yapmaktadır.[6] Kariyerinin başlarında video oyunu yapay zekâ programcısı ve tasarımcısıydı ve uzman bir masa oyunları oyuncusuydu.[7][8]

Sir

Demis Hassabis
Demis Hassabis, Royal Society kabul gününde, Londra, Temmuz 2018
Doğum27 Temmuz 1976 (48 yaşında)
Londra, İngiltere, Birleşik Krallık
MilliyetBritanyalı
Eğitim
  • Queen Elizabeth's School, Barnet
  • Christ's College, Finchley
Mezun olduğu okul(lar)
Tanınma nedeni
Ödüller
  • Nobel Kimya Ödülü (2024)
  • Yaşam Bilimleri Dalında Breakthrough Ödülü (2023)
  • Albert Lasker Temel Tıp Araştırma Ödülü (2023)
  • Kanada Gairdner Uluslararası Ödülü (2023)
  • BBVA Vakfı Bilgi Sınırları Ödülü (2022)
  • Dan David Ödülü (2020)
Resmî sitedemishassabis.com
Kariyeri
Dalı
Çalıştığı kurumlar
TezEpizodik hafızayı destekleyen sinirsel süreçler (2009)
Doktora
danışmanı		Eleanor Maguire[1]

Hassabis, Royal Society üyesidir ve AlphaFold üzerindeki çalışmalarıyla Breakthrough Prize, Canada Gairdner Uluslararası Ödülü ve Lasker Ödülü gibi birçok prestijli ödül kazanmıştır. 2017 yılında CBE unvanına layık görülmüş ve Time 100'de en etkili insanlar listesine girmiştir. 2024 yılında yapay zekâ alanındaki hizmetlerinden dolayı şövalyelik unvanı almıştır.[9]

"Protein yapı tahmini" ile ilgili çalışmalarından dolayı John Jumper ile birlikte 2024 Nobel Kimya Ödülüne layık görüldü.[10]

Erken Yaşam ve Eğitim

değiştir

Hassabis, Kıbrıslı Rum bir baba ve Singapurlu bir anneden Kuzey Londra'da doğdu ve büyüdü.[7][11] 4 yaşında bir dahi çocuk olarak satrança başladı,[12][13] ve 13 yaşında 2300 Elo puanıyla usta seviyesine ulaştı. Ayrıca birçok İngiltere genç satranç takımının kaptanlığını yaptı.[14] 1995 yılında satranç maçında Cambridge Üniversitesi'ni temsil etti,[15] 1996[16] ve 1997 yıllarında,[17] half blue derecesi kazandı.

1988 ile 1990 yılları arasında, Hassabis, Kuzey Londra'da erkeklere yönelik bir gramer okulu olan Queen Elizabeth's School, Barnet'te eğitim gördü. Daha sonra, ailesi tarafından evde eğitim gördü ve bu süre zarfında ilk bilgisayarını, satranç kazançlarıyla finanse edilen bir ZX Spectrum 48K satın alarak, kitaplar üzerinden programlamayı kendi kendine öğrendi.[13] Daha sonra Kuzey Londra, East Finchley'de bulunan bir devlet okulu olan Christ's College, Finchley'de eğitimine devam etti.[7] A-level ve S-level sınavlarını sırasıyla 15 ve 16 yaşlarında iki yıl erken tamamladı.

Bullfrog

değiştir

Cambridge Üniversitesi tarafından genç yaşı nedeniyle ara yıl vermesi istenen Hassabis,[13] bilgisayar oyunları kariyerine Bullfrog Productions'ta başladı. İlk olarak Syndicate üzerinde seviye tasarımı yaptı, ardından 17 yaşında Peter Molyneux ile birlikte 1994 yapımı Theme Park oyununda ortak tasarımcı ve baş programcı olarak çalıştı.[18] Bir simülasyon video oyunu olan Theme Park, birkaç milyon kopya sattı[14] ve bir simülasyon sandbox oyunları türüne ilham verdi. Hassabis, ara yılında kazandıklarıyla üniversite eğitimini finanse edecek kadar para kazandı.[13]

Cambridge Üniversitesi

değiştir

Hassabis daha sonra Bullfrog'dan ayrılarak Queens' College, Cambridge'de eğitimine devam etti ve Bilgisayar Bilimleri Tripos programını tamamlayarak 1997 yılında çifte Birincilik ile mezun oldu.[14]

Kariyer ve Araştırmalar

değiştir

Lionhead

değiştir

Cambridge'den mezun olduktan sonra, Hassabis Lionhead Studios'ta çalıştı.[19] Hassabis'in Bullfrog Productions'ta birlikte çalıştığı oyun tasarımcısı Peter Molyneux, yakın zamanda bu şirketi kurmuştu. Lionhead'te, Hassabis 2001 yılı oyunu olan Black & White'ta baş yapay zekâ programcısı olarak çalıştı.[14]

Elixir Studios

değiştir

Hassabis, 1998 yılında Lionhead'den ayrılarak Londra merkezli bağımsız bir oyun geliştiricisi olan Elixir Studios'u kurdu. Bu süreçte Eidos Interactive, Vivendi Universal ve Microsoft ile yayıncılık anlaşmaları imzaladı.[20] Şirketi yönetmenin yanı sıra, Hassabis BAFTA'ya aday gösterilen Republic: The Revolution ve Evil Genius oyunlarının baş tasarımcısı olarak görev yaptı.[14]

Elixir'in ilk oyunu olan Republic: The Revolution, oldukça iddialı ve alışılmadık bir siyasi simülasyon oyunuydu.[21] Oyunun geniş kapsamı nedeniyle çıkışı gecikti; bu oyun, tamamen kurgusal bir ülkenin işleyişini simüle eden bir yapay zekâ simülasyonunu içeriyordu. Nihai oyun, orijinal vizyonundan küçültülerek piyasaya sürüldü ve karışık eleştiriler aldı, Metacritic'te 62/100 puan aldı.[22] Bond tarzı bir kötü adam simülatörü olan Evil Genius ise çok daha iyi bir başarı elde ederek 75/100 puan aldı.[23] Nisan 2005'te, Elixir'in fikri mülkiyet ve teknoloji hakları çeşitli yayıncılara satıldı ve stüdyo kapatıldı.[24][25]

University College London'da Sinirbilim Araştırmaları

değiştir
 
Demis Hassabis (solda) ve Blaise Agüera y Arcas (sağda), 2014 yılında Londra'daki Wired konferansında

İmgeleme, hafıza ve amnezi alanında çalışan Hassabis, Nature, Science, Neuron ve PNAS gibi dergilerde yayımlanan birçok etkili makaleye ortak yazar olarak katkıda bulundu. İlk akademik çalışması, PNAS dergisinde yayımlanan bu makale,[26] amnezinin neden olduğu hipokampus hasarına sahip hastaların yeni deneyimleri hayal edemediğini sistematik olarak gösteren önemli bir çalışmaydı. Bu bulgu, imgeleme süreci ile epizodik bellek geri çağırma süreci arasında bir bağlantı kurdu. Bu çalışmaya ve onu izleyen bir fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) araştırmasına[27] dayanarak, Hassabis, epizodik bellek sisteminin yeni bir teorik hesabını geliştirdi ve sahne inşasını, hem bellek geri çağırma hem de imgeleme süreçlerinin altında yatan temel bir süreç olarak tanımladı.[28] Bu çalışma, ana akım medyada geniş yer buldu[29] ve Science dergisi tarafından yılın en iyi 10 bilimsel atılımı arasında gösterildi.[30] Daha sonra bu fikirleri genelleyerek, olayları ve senaryoları hayal ederek daha iyi planlama yapmayı sağlamak amacıyla zihnin simülasyon motoru kavramını ileri sürdü.[31][32]

DeepMind

değiştir

Hassabis, 2010 yılında Londra'da Shane Legg ve Mustafa Süleyman ile birlikte makine öğrenimi üzerine kurulmuş olan bir yapay zekâ girişimi olan DeepMind'in kurucu ortağı ve CEO'sudur. Hassabis, Legg ile her ikisi de Gatsby Hesaplamalı Sinirbilim Birimi'nde doktora sonrası araştırmacı olarak çalışırken tanıştı ve Süleyman'ı ise aile dostluğu üzerinden tanımaktaydı.[33] Hassabis ayrıca üniversite arkadaşı ve Elixir ortağı David Silver'ı da ekibe dahil etti.[34]

DeepMind'ın misyonu, "zekayı çözmek" ve ardından bu zekayı "her şeyi çözmek" için kullanmaktır.[35] Daha somut bir ifadeyle, DeepMind, sistem sinirbiliminden elde edilen bulguları makine öğrenimi ve bilgisayar donanımı alanındaki yeni gelişmelerle birleştirerek, giderek daha güçlü genel amaçlı öğrenme algoritmalarını ortaya çıkarmayı ve nihayetinde bir yapay genel zeka (AGI) yaratmayı amaçlamaktadır. Şirket, oyunları ustalıkla öğrenen algoritmalar geliştirmeye odaklanmış ve Aralık 2013'te Deep Q-Network (DQN) adlı bir algoritmayı yalnızca ekrandaki ham pikselleri kullanarak Atari oyunlarını insanüstü bir seviyede oynamayı başarmak için eğittiğini duyurarak öncü bir atılım gerçekleştirmiştir.[36]

DeepMind'ın erken dönem yatırımcıları arasında birçok yüksek profilli teknoloji girişimcisi bulunmaktadır.[37][38] 2014 yılında Google, DeepMind'ı 400 milyon sterline satın aldı. Şirketin büyük bir kısmı Londra merkezli bağımsız bir varlık olarak kalmasına rağmen,[39] DeepMind Health, o zamandan beri doğrudan Google Health'e entegre edilmiştir.[40]

Google tarafından satın alındıktan sonra şirket, en dikkat çekici olanı AlphaGo'nun yaratılması olan birçok önemli başarıya imza attı. AlphaGo, karmaşık Go oyununda dünya şampiyonu Lee Sedol'u yenen bir programdır. Go, yüksek sayıda olası tahta pozisyonları ve mevcut programlama tekniklerine direnci nedeniyle yapay zekânın kutsal kâsesi olarak kabul edilmekteydi.[41][42] Ancak AlphaGo, Ekim 2015'te Avrupa şampiyonu Fan Hui'yi 5-0 yenmiş ve Mart 2016'da eski dünya şampiyonu Lee Sedol'a karşı 4-1 galip gelmiştir.[43][44]

DeepMind'ın diğer başarıları arasında bir Nöral Turing Makinesi[45] oluşturulması, Google'ın veri merkezlerindeki soğutma sistemlerinde kullanılan enerjinin %40 azaltılması,[46] yapay zekâ güvenliği konusunda araştırmaların ilerletilmesi,[47][48] ve Birleşik Krallık Ulusal Sağlık Hizmeti (NHS) ve Moorfields Göz Hastanesi ile bir ortaklık kurarak tıbbi hizmetlerin iyileştirilmesi ve dejeneratif göz hastalıklarının başlangıcını tespit edilmesi bulunmaktadır.[49]

Son zamanlarda DeepMind, yapay zekasını proteinlerin 3D yapısını, 1D amino asit dizisinden tahmin etmek için bilimde 50 yıllık büyük bir zorluk olan protein katlanmasına çevirmişti. Bu, biyolojide önemli bir problemdir, çünkü proteinler yaşam için elzemdir, neredeyse her biyolojik fonksiyon onlara bağlıdır ve bir proteinin işlevinin yapısıyla ilişkili olduğu düşünülmektedir. Aralık 2018'de DeepMind'ın aracı AlphaFold, 43 proteinden 25'inin en doğru yapısını başarıyla tahmin ederek 13. CASP yarışmasını kazandı. Hassabis, The Guardiana verdiği demeçte, "Bu bir deniz feneri projesi, insan ve kaynak açısından temel, çok önemli, gerçek bir bilimsel probleme yönelik ilk büyük yatırımımız" dedi.[50] Kasım 2020'de DeepMind, yarışmanın CASP14 sürümünde yine dünya rekoru kıran sonuçlar açıkladı ve zorlayıcı serbest modelleme kategorisindeki protein hedefleri genelinde, 2018'deki sonuçlardan çok daha yüksek bir ortalama küresel mesafe testi (GDT) puanı olan 87.0 ve genel hata payı bir atom genişliğinden daha az olarak, deneysel yöntemlerle rekabet edebilecek hale geldi.[51][52]

DeepMind ayrıca, çok sayıda ödüllü makale üreterek makine öğrenimi alanında teknik ilerlemeler sağlamıştır. Özellikle, şirket derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme alanlarında önemli ilerlemeler kaydetmiş ve bu iki yöntemi birleştiren derin pekiştirmeli öğrenme alanında öncülük etmiştir.[53] Hassabis, Yapay zekâ'nın "insanlığın şimdiye kadarki en faydalı teknolojilerinden biri" olacağını ancak önemli etik sorunların da devam ettiğini öngörmüştür.[54]

Hassabis, 2023 yılında, "Yapay zekâdan kaynaklanan yok olma riskini azaltmak, pandemiler ve nükleer savaş gibi diğer toplumsal ölçekli riskler ile birlikte küresel bir öncelik olmalıdır" ifadesini imzaladı.[55] Ancak, dünya genelinde yapay zekâ ilerlemesini durdurmanın çok zor olacağını ve sağlık ve iklim değişikliğini önleme gibi potansiyel yararların devam etmesi gerektirdiğini belirtti. Ayrıca, yeni yapay zekâ modellerinin ne kadar yetenekli ve kontrol edilebilir olduğunu ölçen değerlendirme testleri üzerine acil bir araştırma ihtiyacı olduğunu söyledi.[56]

Kaynakça

değiştir
  1. ^ Hassabis, Demis (2009). Neural processes underpinning episodic memory. discovery.ucl.ac.uk (PhD tez). University College London. OCLC 926193578. 29 Nisan 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Aralık 2017.   
  2. ^ "Demis HASSABIS, Order of the British Empire". The London Gazette. 24 Ocak 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Aralık 2017. 
  3. ^ "Demis Hassabis". Royal Society. 13 Haziran 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Haziran 2018. 
  4. ^ Anon (2017). "Demis HASSABIS". companieshouse.gov.uk. Londra: Companies House. 27 Nisan 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 26 Nisan 2017. 
  5. ^ Crist, Ry (4 Kasım 2021). "Alphabet launches Isomorphic Labs, an AI-driven drug discovery startup". CNET (İngilizce). 4 Kasım 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Kasım 2021. 
  6. ^ "World-leading expert Demis Hassabis to advise new Government Office for Artificial Intelligence". GOV.UK (İngilizce). 14 Haziran 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Haziran 2020. 
  7. ^ a b c Gardner, Jasmine (31 Ocak 2014). "Exclusive interview: meet Demis Hassabis, London's megamind who just sold his company to Google for £400m". London Evening Standard. 8 Mayıs 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Nisan 2018. 
  8. ^ "Demis Hassabis: the secretive computer boffin with the £400 million brain". The Daily Telegraph. 28 Ocak 2014. 10 Mayıs 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Nisan 2018. 
  9. ^ "Leading AI figures awarded honours". The Independent (İngilizce). 28 Mart 2024. 16 Temmuz 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Ağustos 2024. 
  10. ^ "Kimya Nobel'i Google araştırmacılarına gitti". Bloomberg HT. 9 Ekim 2024. 9 Ekim 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Ekim 2024. 
  11. ^ Ahmed, Murad (30 Ocak 2015). "Lunch with the FT: Demis Hassabis". Financial Times. 24 Eylül 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Ağustos 2015. 
  12. ^ "Demis Hassabis, PhD Biography and Interview". www.achievement.org. American Academy of Achievement. 7 Ocak 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Nisan 2019. 
  13. ^ a b c d Hassabis, Demis (5 Aralık 2020). "BBC Radio 4 Profiles, 7pm 5 December 2020". BBC Podcast. 5 Aralık 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Aralık 2020. 
  14. ^ a b c d e Gibbs, Samuel (28 Ocak 2014). "Demis Hassabis: 15 facts about the DeepMind Technologies founder". The Guardian. 16 Ağustos 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  15. ^ 1995 Varsity Chess Match, Oxford v Cambridge - http://www.saund.co.uk/britbase/pgn/199503vars-viewer.html 10 Ocak 2018 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. - BritBase
  16. ^ 1996 Varsity Chess Match, Oxford v Cambridge - http://www.saund.co.uk/britbase/pgn/199603vars-viewer.html 10 Ocak 2018 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. - BritBase
  17. ^ 1997 Varsity Chess Match, Oxford v Cambridge - http://www.saund.co.uk/britbase/pgn/199703vars-viewer.html 10 Ocak 2018 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. - BritBase
  18. ^ "Time 100 AI 2023 - Demis Hassabis". TIME. Time. 7 Eylül 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Eylül 2023. 
  19. ^ "Demis Hassabis on Desert Island Discs". Desert Island Discs. BBC. 14 Ocak 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Şubat 2018. 
  20. ^ Hassabis, Demis (2014). "Demis Hassabis Personal Website". demishassabis.com. Archived from the original on 26 Nisan 2015. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  21. ^ Hermida, Alfred (3 Eylül 2003). "Game plays politics with your PC". BBC News. 15 Ocak 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Nisan 2011. 
  22. ^ "Republic: The Revolution". Metacritic. 7 Şubat 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  23. ^ "Evil Genius". Metacritic. 12 Ağustos 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  24. ^ Remo, Chris (14 Temmuz 2009). "Rebellion Acquires Vivendi Licenses, Considers New Franchise Titles". Gamasutra. 3 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  25. ^ "Elixir Studios". IGN. 13 Ekim 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  26. ^ Hassabis, D.; Kumaran, D.; Vann, S. D.; Maguire, E. A. (2007). "Patients with hippocampal amnesia cannot imagine new experiences" (PDF). Proceedings of the National Academy of Sciences. 104 (5). ss. 1726-31. Bibcode:2007PNAS..104.1726H. doi:10.1073/pnas.0610561104. PMC 1773058 $2. PMID 17229836. 15 Ağustos 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 29 Ağustos 2015. 
  27. ^ Hassabis, D.; Kumaran, D.; Maguire, E. A. (2007). "Using Imagination to Understand the Neural Basis of Episodic Memory". The Journal of Neuroscience. 27 (52). ss. 14365-14374. doi:10.1523/JNEUROSCI.4549-07.2007. PMC 2571957 $2. PMID 18160644. 
  28. ^ Hassabis, D.; Maguire, E. A. (2007). "Deconstructing episodic memory with construction". Trends in Cognitive Sciences. 11 (7). ss. 299-306. doi:10.1016/j.tics.2007.05.001. PMID 17548229. 
  29. ^ Carey, Benedict (23 Ocak 2007). "Amnesiacs May Be Cut Off From Past and Future Alike". The New York Times. 2 Temmuz 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Şubat 2017. 
  30. ^ The News Staff (2007). "BREAKTHROUGH OF THE YEAR: The Runners-up". Science. 318 (5858). ss. 1844a-. PMID 18096772. 
  31. ^ Hassabis, Demis; Maguire, Eleanor A. (12 Mayıs 2009). "The construction system of the brain". Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 364 (1521). ss. 1263-1271. doi:10.1098/rstb.2008.0296. ISSN 0962-8436. PMC 2666702 $2. PMID 19528007. 
  32. ^ Schacter, Daniel L.; Addis, Donna Rose; Hassabis, Demis; Martin, Victoria C.; Spreng, R. Nathan; Szpunar, Karl K. (21 Kasım 2012). "The Future of Memory: Remembering, Imagining, and the Brain". Neuron (İngilizce). 76 (4). ss. 677-694. doi:10.1016/j.neuron.2012.11.001. ISSN 0896-6273. PMC 3815616 $2. PMID 23177955. 
  33. ^ Rowan, David (22 Haziran 2015). "DeepMind: Inside Google's Super Brain". Wired. 21 Ağustos 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 26 Ağustos 2017. 
  34. ^ Metz, Cade (19 Mayıs 2016). "What the AI Behind AlphaGo Can Teach Us About Being Human". Wired. 29 Mayıs 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Mart 2017. 
  35. ^ Simonite, Tom (31 Mart 2016). "How Google Plans to Solve Artificial Intelligence". MIT Technology Review. 16 Ağustos 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  36. ^ Simonite, Tom (25 Şubat 2015). "Google's AI Masters Space Invaders But Still Sucks at Pacman". MIT Technology Review. 16 Ağustos 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  37. ^ "DeepMind Technologies". Angel. 26 Ocak 2015. 19 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  38. ^ Gannes, Liz (26 Ocak 2014). "Exclusive: Google to Buy Artificial Intelligence Startup DeepMind for $400m". Recode. 24 Temmuz 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  39. ^ "Google to Buy Artificial Intelligence Company DeepMind". Reuters. 26 Ocak 2015. 22 Nisan 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Haziran 2017. 
  40. ^ Lomas, Natasha (19 Eylül 2019). "Google completes controversial takeover of DeepMind Health". TechCrunch. 1 Ekim 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 19 Eylül 2019. 
  41. ^ Koch, Christof (19 Mart 2016). "How the Computer Beat the Go Master". Scientific American (İngilizce). 6 Eylül 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Eylül 2017. 
  42. ^ Hassabis, Demis (21 Nisan 2017). "The mind in the machine: Demis Hassabis on artificial intelligence". Financial Times. 6 Eylül 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Eylül 2017. 
  43. ^ Metz, Cade (27 Ocak 2016). "In a Huge Breakthrough, Google's AI Beats a Top Player at the Game of Go". Wired. 2 Şubat 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Mart 2017. 
  44. ^ Yan, Sophia (12 Mart 2016). "A Google Computer Victorious Over the World's Go Champion". CNN Money. 8 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Ağustos 2020. 
  45. ^ "Google's Secretive DeepMind Startup Unveils a Neural Turing Machine". MIT Technology Review. 29 Ekim 2014. 13 Ağustos 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  46. ^ "DeepMind AI Reduces Google Data Centre Cooling Bill by 40%". DeepMind. 20 Temmuz 2016. 20 Ekim 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Ekim 2021. 
  47. ^ "Google Developing Kill Switch for AI". BBC News. 8 Haziran 2016. 11 Haziran 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Haziran 2018. 
  48. ^ Cuthbertson, Anthony (8 Haziran 2016). "Google's Big Red Button Could Save the World". Newsweek. 9 Ağustos 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  49. ^ Hern, Alex (5 Temmuz 2016). "Google DeepMind pairs with NHS to use machine learning to fight blindness". The Guardian. 16 Ağustos 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  50. ^ Sample, Ian (2 Aralık 2018). "Google's DeepMind predicts 3D shapes of proteins". The Guardian (İngilizce). 18 Temmuz 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Aralık 2018. 
  51. ^ "AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology". DeepMind. 30 Kasım 2020. 30 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Kasım 2020. 
  52. ^ Briggs, Helen (30 Kasım 2020). "One of biology's biggest mysteries 'largely solved' by AI". BBC News (İngilizce). 30 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Kasım 2020. 
  53. ^ Silver, David (17 Haziran 2016). "Deep Reinforcement Learning". DeepMind Blog. 10 Şubat 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2016. 
  54. ^ "Whether AI will be good or bad, depends on how society uses it: Demis Hassabis, CEO, DeepMind". The Economic Times. 10 Mart 2018. 10 Mart 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Mart 2018. 
  55. ^ "Statement on AI Risk | CAIS". www.safe.ai. 9 Haziran 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Haziran 2023. 
  56. ^ Knight, Will. "Google DeepMind CEO Demis Hassabis Says Its Next Algorithm Will Eclipse ChatGPT". Wired (İngilizce). ISSN 1059-1028. 26 Haziran 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Haziran 2023. 
"https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Demis_Hassabis&oldid=34002338" sayfasından alınmıştır