Demis Hassabis – někdejší šachový mistr a průkopník v oblasti AI, který dal světu společnost DeepMind

Úterý 09. 10. 2018 Redakce

V dnešním díle seriálu o nejvýznamnějších osobnostech technologického světa si představíme Demise Hassabise, zakladatele přední společnosti v oblasti výzkumu AI DeepMind. Upozornil na sebe již jako velmi mladý – britskou obdobu české maturity složil v pouhých 15 letech a jen o dva roky později začal pracovat jako designér a programátor v legendárním herním studiu Bullfrog.

Jaká je dosavadní kariéra bývalého excelentního hráče šachu a světově uznávaného průkopníka na poli AI, který byl v roce 2014 novinami London Evening Standard vyhlášen třetím nejvlivnějším Londýňanem, prestižním vědeckým časopisem Nature označen jedním z deseti nejvýznamnějších vědců za rok 2016 a který byl letos jmenován Komandérem Řádu britského impéria za svůj přínos vědě a technologii?

Geniální šachista se zájmem o počítače

Hassabis se narodil v roce 1976 v Londýně kyperskému Řekovi a Číňance pocházející ze Singapuru. Má dva mladší sourozence. Oba rodiče pracovali jako učitelé. Že je jejich syn výjimečný, bylo jasné už v jeho čtyřech letech, kdy uviděl, jak otec hraje šachy se svým bratrem. Malý Demis otce požádal, aby jej hru naučil, a netrvalo dlouho a otce i strýce začal porážet. Kromě šachů projevoval i obrovský talent na hraní her, v nichž bylo třeba zapojit logiku a strategii.

O pár let později se začal zajímat i o počítače a programování. První počítač dostal v osmi letech a nedlouho poté na něm naprogramoval počítačovou verzi strategické stolní hry Othello (známé také pod názvem Reversi). V obou oblastech vynikal, hraní šachů však pro něj byla přece jen o něco větší intelektuální stimulace. Již ve 13 letech byl uznávaným šachovým mistrem a začal na mezinárodních turnajích poměřovat síly s dospělými. O něco později už vedl jako kapitán mnoho britských juniorských šachových týmů a v královské hře v letech 1995–1997 reprezentoval i svou alma mater, Cambridgeskou univerzitu.

Talentovaný herní vývojář

Ještě před nástupem na vysokou školu si našel práci ve zmíněném studiu Bullfrog, protože měl rád hry a chtěl využít své programátorské dovednosti. Začínal jako designér kultovní taktické akce Syndicate (1993), kde se osvědčil, a tak z něj šéf studia Peter Molyneux učinil hlavního programátora dalšího projektu, neméně kultovní budovatelské strategie Theme Park (1994). V té době mu nebylo ani 18 let. Po absolvování univerzity v roce 1997, kde vystudoval obor počítačové vědy, odešel s Molyneuxem do jeho nového studia Lionhead Studios, kde se opět z pozice hlavního programátora podílel na originální božské strategii Black & White (2001). Součástí jeho práce bylo i vytvoření AI kódu, a právě umělá inteligence byla oblastí, která jej již nějakou dobu zajímala na programování nejvíce.

Ještě jako zaměstnanec Bullfrogu si v roce 1998 založil vlastní studio Elixir Studios a zde se podílel na úspěšných strategiích Republic: The Revolution (2003) a Evil Genius (2004). Kromě počítačových her jej zaměstnávaly i hry intelektuální. V letech 1998–2003 se zúčastnil „intelektuální olympiády“ London Mind Sports Olympiad a jednu z jejích tehdejších disciplín Pentamind World Championship pětkrát za sebou vyhrál. O rok později se navíc stal světovým šampionem v deskové hře Diplomacy.

Vrchol intelektuální stimulace s názvem AI        

V roce 2005 prodává svá autorská práva ke hrám a zavírá studio, aby se mohl naplno věnovat systematickému zkoumání umělé inteligence. K tomu však nejprve potřeboval pochopit fungování lidského mozku, a tak začal na University College London v doktorském programu studovat obor kognitivní neurověda. Krátce po dokončení studií v roce 2009 odcestoval do USA, kde na Harvardově univerzitě a Massachusettském technologickém institutu získal postgraduální stipendium.

Jeho oblastí zájmu byla autobiografická paměť a amnézie a o těchto tématech v průběhu studia napsal ve spolupráci s jinými autory oceňované vědecké statě, které publikovaly prestižní vědecké časopisy jako Nature, Science, Neuron nebo Proceedings of the National Academy of Sciences. Ve studii zveřejněné v posledně jmenovaném časopise přišel jako první s objevem, že zranění mozkové oblasti zvané hipokampus, které způsobuje ztrátu vzpomínek, také zhoršuje schopnost pacienta si představovat jiné situace než jen vzpomínky. Jinými slovy dokázal, že existuje neurologické spojení mezi funkcemi odpovědnými za představivost a epizodickou pamětí, obě totiž vyžadují schopnost rekonstruovat scénu mentálně. Jeho objev byl časopisem Science vyhlášen jedním z deseti největších vědeckých průlomů za rok 2007.

DeepMind

V roce 2010 zakládá v Londýně společnost DeepMind, která se za několik málo let stala jednou z nejvýznamnějších světových firem na poli výzkumu AI. V roce 2014 ji koupil Google a díky němu má nyní výzkumná centra i v USA a Kanadě. DeepMind se zaměřuje na vytváření AI založených na neurálních sítích a aplikuje na ně algoritmy strojového a hlubokého učení.

Hassabis se ve firmě nejprve věnoval vývoji učících se algoritmů pro ovládnutí počítačových her. V roce 2013 společnost přišla s algoritmem nazvaným Deep Q-Network, který byl podle ní schopný hrát hry jako „superčlověk“. A toto tvrzení nebylo daleko od pravdy – algoritmus se stal nejlepším světovým hráčem klasiky Space Invaders, přičemž na její ovládnutí mu stačilo hrát pouhých 30 minut. Ještě možná pozoruhodnější je to, že jediná vstupní data, která měl k dispozici, byly pixely na obrazovce a pokyn „dosáhni nejvyššího skóre“. Takto jednoduše se stal mistrem i v dalších hrách, např. Pac-Manovi. Právě v té době firma upoutala pozornost Googlu, který za ni neváhal zaplatit 6,5 mld. dolarů.

Po vytvoření nejlepšího umělého hráče počítačových her všech dob si Hassabis vytkl za cíl vytvořit AI program, který by se stal nejlepším hráčem klasické čínské stolní hry Go. Byla to ideální výzva, protože hráč musí před každým tahem zvažovat nespočet různých variant. V roce 2015 tedy společnost vytvořila program AlphaGo, který téhož roku změřil síly s evropským šampionem. Výsledek? Pět nula pro AlphaGo. O rok později se program utkal se světovým mistrem a z pěti partií vyhrál čtyři. Z AlphaGo poté vycházel program AlphaZero, který byl určen ke hraní proti počítačovým aplikacím specializovaným na hru Go, šachy a japonskou obdobu šachů zvanou Šógi.

Hassabis vidí budoucnost v něčem, co nazývá hluboké zpětnovazební učení, což je inovace jeho společnosti. Jde o metodu kombinující modely hlubokého učení a techniku zpětnovazebního učení s názvem Q-learning, používanou v oblasti strojového učení (využívá ji např. zmíněný „superhráčský“ algoritmus). Algoritmy na ní postavené se učí z vlastní zkušenosti a vyžadují minimum vstupních dat. Hassabis věří, že AI tohoto typu by v budoucnosti mohly najít široké pole uplatnění, od medicíny po astrofyziku.