Parlare di intelligenza artificiale come se fosse già alla pari di un PhD è uno di quei miti che circolano in certi ambienti tecnologici pieni di hype e conferenze illuminate. Demis Hassabis, cofondatore di DeepMind, non ci va piano: oggi le AI hanno capacità isolate da livello dottorale, ma la generalizzazione è un concetto quasi alieno per i sistemi attuali. In altre parole, saper fare una cosa molto bene non significa avere un’intelligenza coerente e universale.
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Ai piedi dell’Acropoli, Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind e premio Nobel per la Chimica 2024, ha dichiarato che la competenza decisiva per la prossima generazione sarà il meta-apprendimento, ovvero la capacità di imparare a imparare. Con l’intelligenza artificiale che avanza a una velocità vertiginosa, ha sostenuto che sarà l’adattabilità, non la memorizzazione, a determinare chi prospererà nell’era a venire.
Il suo messaggio ad Atene, sotto le luci dell’Acropoli, è stato tanto chiaro quanto spiazzante: il cambiamento oggi procede settimana dopo settimana, non più di decennio in decennio, e la sopravvivenza economica e culturale dipenderà dalla capacità degli individui e delle società di reinventarsi più velocemente delle stesse macchine che stanno ridisegnando il mondo. Hassabis ha definito le cosiddette meta-competenze la vera valuta del futuro, ribadendo che le discipline tradizionali mantengono valore ma che la riqualificazione continua sarà il vero fattore differenziante.
Demis Hassabis non è un qualsiasi CEO. È l’uomo dietro DeepMind, il laboratorio di intelligenza artificiale di Google che ha umiliato i campioni di Go e che oggi orchestra il futuro dell’AGI. Quando parla, il mondo tecnologico finge di ascoltare ma in realtà molti si limitano a twittare la citazione più facile. Eppure, nel suo ultimo intervento, Hassabis ha lasciato cadere alcune bombe che meritano più di un applauso automatico.
Secondo l’Accademia Reale Svedese delle Scienze, Demis Hassabis e John Jumper di Google DeepMind hanno vinto il Premio Nobel per la Chimica 2024 per il loro rivoluzionario lavoro sulla previsione della struttura delle proteine tramite l’intelligenza artificiale, condividendo l’onore con David Baker per i suoi progressi nella progettazione computazionale delle proteine.