Demis Hassabis, premio Nobel per la chimica: “Avremo bisogno di una manciata di grandi progressi prima di raggiungere l’intelligenza artificiale generale” | Tecnologia

“Penso che siamo in un momento importante per la scienza e l’intelligenza artificiale (AI). Negli ultimi due o tre anni, abbiamo visto come gli strumenti di intelligenza artificiale stanno diventando abbastanza potenti e maturi da poterli applicare a problemi del mondo reale davvero rilevanti”. Chi pronuncia queste parole è Demis Hassabis, uno dei personaggi più rilevanti e sfuggenti della disciplina. Questo britannico di 48 anni è il fondatore e CEO di Google DeepMind, il braccio di ricerca sull’intelligenza artificiale del colosso tecnologico, e il recente vincitore del Premio Nobel per la chimica.

Piccolo e timido in apparenza, ovunque passa c’è silenzio. Lo segue un piccolo entourage, come le rock star. Vesti alla moda della Silicon Valley: maglietta blu e blazer nero, jeans, scarpe da ginnastica. Le sue apparizioni pubbliche sono poche quanto le interviste rilasciate finora. Accetta di incontrare qualche minuto a Londra con una ventina di media internazionali, tra cui EL PAÍS, nel quadro del forum AI for Science, organizzato lunedì dalla sua azienda e dalla Royal Society. Lì usa il suo verbo veloce ed evita le domande più politiche, come quale regolamentazione sull’intelligenza artificiale si aspetta quando Donald Trump tornerà alla Casa Bianca. Questo autocontrollo è aiutato dall’avere al suo fianco James Manyika, vicepresidente della ricerca di Google.

In quell’incontro con i giornalisti, Hassabis ha lasciato una riflessione che cozza frontalmente con i proclami di alcuni concorrenti. “Grandi modelli multimodali di IA generativa [los que son capaces de interpretar textos, imágenes y vídeos] Saranno una parte fondamentale della soluzione globale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale generale [la que iguale o supere a las capacidades humanas]ma non credo che da soli bastino. “Penso che avremo bisogno di una manciata di altre grandi scoperte prima di arrivare a quella che chiamiamo intelligenza artificiale generale”, afferma questo ex prodigio degli scacchi. Un campanello d’allarme per coloro che, come Sam Altman, CEO di OpenAI, o Elon Musk, imprenditore tecnologico e uomo forte della futura amministrazione Trump, si stanno assicurando che questa superintelligenza sia proprio dietro l’angolo.

La tua non è un’opinione qualsiasi. Hassabis è il personaggio del momento nel mondo dell’IA. Google gli ha affidato le redini della ricerca sull’intelligenza artificiale l’anno scorso, fondendo la sua azienda, DeepMind, che in precedenza funzionava come una sorta di laboratorio scientifico di base in qualche modo indipendente dalla struttura di Google, con le altre divisioni dedicate al progresso di quella tecnologia. Il risultato più visibile è stato un rapido impulso a Gemini e ad altri strumenti di intelligenza artificiale generativa.

Ma la consacrazione di Hassabis è arrivata un mese fa, quando lui e altri due colleghi di DeepMind hanno vinto il Premio Nobel per la Chimica per lo sviluppo di AlphaFold, uno strumento di intelligenza artificiale che è riuscito a descrivere la struttura delle 200 milioni di proteine ​​conosciute. Si tratta di un progresso praticamente impossibile da raggiungere senza la spinta dell’intelligenza artificiale e conferma ciò che sostiene Hassabis: l’intelligenza artificiale è destinata a essere uno dei pilastri del progresso scientifico nei prossimi anni.

Figlio di padre greco-cipriota e madre singaporiana, Hassabis ricorda che quando fondò DeepMind, nel 2010, “non c’era ancora praticamente nulla che si potesse fare con l’intelligenza artificiale”. Nel corso degli anni è apparso il machine learning (apprendimento profondo) e l’apprendimento per rinforzo, tecniche che hanno dato un vero impulso alla disciplina. E nel 2017, gli scienziati di Google hanno presentato una nuova architettura algoritmica che ha consentito la nascita dell’intelligenza artificiale generativa. “Ci sono voluti diversi anni per capire come utilizzare quel tipo di algoritmo e integrarlo in sistemi ibridi, come Alpha Fold, che include altri elementi”.

“Durante i primi anni abbiamo operato su un livello più teorico. Ci concentriamo su giochi e videogiochi, che non sono mai stati fini a se stessi. Ci ha fornito un ambiente controllato in cui operare e porre domande. Ma la mia passione è sempre stata quella di utilizzare l’intelligenza artificiale per accelerare la conoscenza scientifica. Siamo riusciti a crescere fino a quando non siamo riusciti a risolvere un problema del mondo reale, come la struttura delle proteine”, ricorda l’ingegnere e neuroscienziato.

Esiste un’area della scienza su cui l’intelligenza artificiale non può avere impatto? “Penso che siamo ben preparati per contribuire a risolvere quei problemi che possono essere descritti come una grande ricerca attraverso uno spazio combinatorio. Devi essere in grado di costruire un modello e descrivere l’obiettivo in termini di metrica. Ad esempio, nel ripiegamento delle proteine, riducendo al minimo l’errore tra le posizioni effettive degli atomi e quelle previste”.

Un’altra questione emersa durante la conversazione con Hassabis è stata l’impronta ambientale dell’intelligenza artificiale. Sei preoccupato per la quantità di energia e acqua che consumi? “La mia opinione è che i vantaggi di questi sistemi supereranno di gran lunga il consumo energetico che comportano. Gli strumenti per le previsioni meteorologiche, l’ottimizzazione della rete elettrica o la progettazione dei materiali contribuiranno a risolvere il cambiamento climatico. Voglio dire, dobbiamo provarci anche dal punto di vista geopolitico, ma non sembra che funzioni molto bene. Quindi proverei soluzioni tecniche: nuovi progetti di batterie, nuovi superconduttori, fusione nucleare. Questo è il contributo che l’intelligenza artificiale può apportare”.

Lo scienziato esecutivo

Hassabis si è guadagnato la reputazione di scienziato. Il Nobel è il più importante di una lunga lista di premi vinti prima dei cinquant’anni, tra cui il Premio Principessa delle Asturie per la Ricerca Scientifica e Tecnica nel 2022 per “il suo contributo al progresso dell’Intelligenza Artificiale e alla sua piena integrazione nella società” o alla Fondazione BBVA 2023 Premio Frontiere della Conoscenza in Biomedicina per AlphaFold.

Maestro di scacchi all’età di 13 anni, Hassabis progettava videogiochi all’età di 16 anni. Decide di concentrare i suoi studi sulle neuroscienze, campo che lo appassiona da sempre, e nel 2010 fonda DeepMind con due colleghi, un start-up dedicata alla ricerca sull’intelligenza artificiale che Google ha acquistato nel 2014. Hassabis e DeepMind hanno ottenuto il riconoscimento internazionale grazie ad AlphaGo, un programma che è riuscito a battere Lee Sedol, campione del mondo di Go, 4-1. L’impresa fu notevole perché l’intuizione è essenziale nell’antico gioco asiatico, molto più complesso degli scacchi e con più possibilità sulla scacchiera rispetto agli atomi nell’universo. E l’intelligenza artificiale dovrebbe fare molte cose, ma non gestisce l’intuizione. L’algoritmo ha imparato a giocare da solo e ha sviluppato strategie mai viste prima.

Ma il progetto di punta di DeepMind fino ad oggi è AlphaFold. Prevedere la struttura di 200 milioni di proteine ​​è considerata una pietra miliare nella cura di malattie come il cancro o l’Alzheimer. La terza versione del programma, Alpha Fold 3, che prevede l’interazione tra le proteine ​​e il resto delle molecole essenziali della vita: DNA e RNA, piccole molecole e anticorpi. Il suo team sta anche lavorando a un sistema di ottimizzazione del campo magnetico che potrebbe essere essenziale per realizzare il sogno della fusione nucleare. “È qualcosa che potrebbe accadere nel prossimo decennio”, dice.

Il nuovo inserimento di Hassabis nell’organigramma di Google, a capo del ramo ricerca sull’IA, potrebbe togliere tempo al suo profilo scientifico, rivelatosi eccellente, a discapito di un ruolo più manageriale. Fonti aziendali affermano che prosegue con i suoi soliti progetti e idee. Il tempo dirà se AlphaFold sarà o meno la sua ultima grande pietra miliare scientifica.