डीपमाइंड और गूगल: मजबूत एआई पर नियंत्रण के लिए लड़ाई

डेमिस हासबीस ने दुनिया में सबसे शक्तिशाली एआई बनाने के लिए कंपनी की स्थापना की। तब इसे गूगल ने खरीदा था

अगस्त 2010 में, डेनिस हसबिस नाम के एक 34 वर्षीय लंदन के सैन फ्रांसिस्को के एक उपनगर में एक सम्मेलन कक्ष में मंच पर ले गए। वह एक ऐसे व्यक्ति के इत्मीनान से आया, जो अपनी नसों को नियंत्रित करने की कोशिश कर रहा था, उसने एक संक्षिप्त मुस्कान में अपने होठों को शुद्ध किया और शुरू किया: "तो, आज हम विकास के विभिन्न दृष्टिकोणों के बारे में बात करेंगे ..." - उसने झिझकते हुए, जैसे अचानक महसूस किया कि वह गुप्त महत्वाकांक्षी विचारों को आवाज दे रहा था। लेकिन फिर भी उन्होंने कहा: "... एक मजबूत एअर इंडिया।"

सशक्त एआई (कृत्रिम सामान्य बुद्धि या एजीआई) का अर्थ है सार्वभौमिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता - एक काल्पनिक कंप्यूटर प्रोग्राम जो एक व्यक्ति या उससे भी बेहतर बौद्धिक कार्यों को करने में सक्षम है। एक मजबूत एआई व्यक्तिगत कार्यों को करने में सक्षम होगा, जैसे कि फोटो मान्यता या पाठ अनुवाद, जो हमारे फोन और कंप्यूटरों में प्रत्येक कमजोर एआई का एकमात्र कार्य है। लेकिन वह शतरंज भी खेलेंगे और फ्रेंच भी बोलेंगे। वह भौतिकी पर लेखों को समझेंगे, उपन्यासों की रचना करेंगे, निवेश की रणनीतियों का विकास करेंगे और अजनबियों के साथ रमणीय बातचीत करेंगे। वह परमाणु प्रतिक्रियाओं की निगरानी करेगा, इलेक्ट्रिक नेटवर्क और ट्रैफ़िक प्रवाह का प्रबंधन करेगा और बिना अधिक प्रयास के सब कुछ सफल होगा। एजीआई आज के सबसे उन्नत एआई को पॉकेट कैलकुलेटर की तरह बना देगा।

एकमात्र बुद्धि जो वर्तमान में इन सभी कार्यों को करने में सक्षम है, वह वह है जिससे लोग संपन्न हैं। लेकिन मानव बुद्धि खोपड़ी के आकार तक सीमित है। हमारे मस्तिष्क की ताकत ऊर्जा की नगण्य मात्रा से सीमित होती है जो शरीर प्रदान कर सकता है। क्योंकि एजीआई कंप्यूटर पर चलता है, यह इनमें से किसी भी सीमा से ग्रस्त नहीं होगा। मजबूत बुद्धिमत्ता केवल उपलब्ध प्रोसेसर की संख्या तक सीमित है। वह परमाणु प्रतिक्रियाओं की निगरानी करके शुरू कर सकता है। लेकिन यह ऊर्जा के नए स्रोतों को जल्दी से खोल देगा, एक व्यक्ति में एक हजार जीवन में कर सकते हैं की तुलना में प्रति सेकंड भौतिकी में अधिक वैज्ञानिक कार्य को पचाने। मानव बुद्धिमत्ता, कंप्यूटर की गति और मापनीयता के साथ मिलकर ऐसी समस्याएँ खड़ी कर देगा जो वर्तमान में अघुलनशील गायब प्रतीत होती हैं। ब्रिटिश ऑब्जर्वर के साथ एक साक्षात्कार में , हासबिस ने कहा कि, अन्य बातों के अलावा, एक मजबूत एआई को ऐसे विषयों में महारत हासिल करने और "कैंसर, जलवायु परिवर्तन, ऊर्जा, जीनोमिक्स, मैक्रोइकॉनॉमिक्स [और] वित्तीय प्रणालियों" जैसी समस्याओं को हल करने की आवश्यकता है।

हसबिस सम्मेलन को विलक्षणता शिखर सम्मेलन कहा गया। भविष्यवादियों के अनुसार, एकवचनता एजीआई की उपस्थिति के सबसे संभावित परिणामों में से एक है। चूंकि यह उच्च गति पर जानकारी संसाधित करता है, यह बहुत जल्दी समझदार हो जाता है। स्व-सुधार के तेज चक्रों से मशीन खुफिया का एक विस्फोट होगा, जो लोगों को सिलिकॉन धूल पर चोक करने के लिए बहुत पीछे छोड़ देगा। चूंकि यह भविष्य पूरी तरह से असत्यापित मान्यताओं की नींव पर बनाया गया है, इस बात का सवाल कि क्या एकवचन को यूटोपिया माना जाता है या नरक लगभग धार्मिक है।

सम्मेलन में व्याख्यान के नामों को देखते हुए, प्रतिभागी संदेशवाद की ओर बढ़ते हैं: "कारण और इसे कैसे बनाया जाए"; "उम्र बढ़ने की समस्या के समाधान के रूप में एअर इंडिया"; "हमारे शरीर का प्रतिस्थापन"; "जीवन और मृत्यु के बीच की सीमा को बदलना।" दूसरी ओर, हासबिस का व्याख्यान बहुत प्रभावशाली नहीं है: "एक एजीआई के निर्माण के लिए एक प्रणालीगत न्यूरोबायोलॉजिकल दृष्टिकोण।"

हासबिस ने पोडियम और स्क्रीन के बीच में कुछ कहते हुए पेस किया। उन्होंने एक स्कूल कार्ड की तरह मैरून कार्डिगन और बटन वाली सफेद शर्ट पहनी हुई है। एक छोटी सी वृद्धि, ऐसा लगता है, केवल उसकी बुद्धि को मजबूत करता है। अब तक, हासबिस ने समझाया, वैज्ञानिकों ने एजीआई से दो पक्षों से संपर्क किया है। प्रतीकात्मक एआई के क्षेत्र में, शोधकर्ताओं ने एक प्रणाली के लिए सभी नियमों का वर्णन करने और कार्यक्रम करने की कोशिश की जो एक व्यक्ति की तरह सोच सकते थे। यह दृष्टिकोण 80-90 के दशक में लोकप्रिय था, लेकिन वांछित परिणाम नहीं दिया। हासबीस का मानना ​​है कि मस्तिष्क की मानसिक संरचना इस तरह वर्णित होने के लिए बहुत परिष्कृत है।

डिजिटल रूप में मस्तिष्क के भौतिक नेटवर्क को पुन: उत्पन्न करने की कोशिश करने वाले शोधकर्ताओं ने दूसरे क्षेत्र में काम किया। इसका एक निश्चित अर्थ था। आखिरकार, मस्तिष्क मानव बुद्धि का ग्रहण है। लेकिन इन शोधकर्ताओं को गुमराह किया गया, हसबिस ने कहा। उनका कार्य ब्रह्मांड के सभी सितारों को मैप करने के प्रयास के समान पैमाने के बारे में निकला। इसके अलावा, यह गलत स्तर पर केंद्रित है। यह समझने की कोशिश करना पसंद है कि Microsoft Excel कंप्यूटर को डिसाइड करके और ट्रांजिस्टर इंटरैक्शन का अध्ययन करके कैसे काम करता है।

इसके बजाय, हासबीस ने एक मध्य मैदान का प्रस्ताव दिया: एक मजबूत एआई को उन व्यापक तरीकों से प्रेरणा लेनी चाहिए जिनके द्वारा मस्तिष्क जानकारी की प्रक्रिया करता है, न कि भौतिक प्रणालियों या विशिष्ट नियमों से जो यह विशिष्ट परिस्थितियों में लागू होता है। दूसरे शब्दों में, वैज्ञानिकों को मस्तिष्क के सॉफ्टवेयर को समझने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, न कि इसके हार्डवेयर पर। नए तरीके, जैसे कि कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग, आपको इसकी गतिविधि के दौरान मस्तिष्क के अंदर देखने की अनुमति देता है। वे इस तरह की समझ को संभव बनाते हैं। हाल के अध्ययनों से पता चला है कि मस्तिष्क एक सपने में सीखता है, सामान्य सिद्धांतों को प्राप्त करने के लिए प्राप्त अनुभवों को फिर से पुन: पेश करता है। एआई शोधकर्ताओं को इस प्रणाली का अनुकरण करना चाहिए।

स्लाइड के निचले दाएं कोने में एक लोगो दिखाई दिया - एक गोल नीला भंवर। नीचे दो शब्द हैं: दीपमिन्द। यह किसी नई कंपनी का पहला सार्वजनिक उल्लेख था।



हसबिस ने एक पूरा साल सिंगुलैरिटी समिट के लिए आमंत्रित करने की कोशिश में बिताया। व्याख्यान सिर्फ एक आवरण था। पीटर थिएल, सिलिकॉन वैली के अरबपति के साथ एक मिनट में उन्हें वास्तव में जिस चीज की जरूरत थी, उन्होंने सम्मेलन को प्रायोजित किया। हासबीस अपना निवेश चाहता था।

हासबीस ने कभी नहीं कहा कि उसने थिएल से ठीक समर्थन प्राप्त करने की मांग क्यों की (इस लेख के लिए, उसने एक प्रवक्ता के माध्यम से कई साक्षात्कार अनुरोधों से इनकार कर दिया)। हमने वर्तमान और पूर्व कर्मचारियों और निवेशकों सहित 25 स्रोतों के साथ बात की। उनमें से अधिकांश ने गुमनाम रूप से बात की क्योंकि उन्हें कंपनी के बारे में बात करने का अधिकार नहीं था। लेकिन थिएल एजीबी में हसबिस से भी अधिक उत्साह के साथ विश्वास करते हैं। 2009 में एक भाषण में, थिएल ने कहा कि भविष्य के लिए उनका सबसे बड़ा डर एक रोबोट विद्रोह नहीं है (हालांकि न्यूजीलैंड में, पूरी दुनिया से अलग-थलग है, वह ज्यादातर लोगों की तुलना में बेहतर संरक्षित है)। बल्कि, उसे डर है कि विलक्षणता बहुत देर से आएगी। आर्थिक मंदी को रोकने के लिए दुनिया को नई तकनीकों की आवश्यकता है।

अंततः, दीपमिन्द को वेंचर कैपिटल फंडिंग में £ 2 मिलियन मिला; Thiel से £ 1.4 मिलियन सहित। जब Google ने जनवरी 2014 में $ 600 मिलियन में कंपनी को खरीदा, तो शुरुआती निवेशकों ने 5,000% का लाभ दर्ज किया।

कई संस्थापकों के लिए, यह एक सुखद अंत होगा। आप धीमा कर सकते हैं, एक कदम पीछे ले जा सकते हैं और पैसे का आनंद ले सकते हैं। हसबिस के लिए, Google के साथ सौदा एक मजबूत एआई की खोज में एक और कदम था। उन्होंने सौदे पर बातचीत में 2013 के लगभग सभी खर्च किए। DeepMind मूल कंपनी से अलग कार्य करेगा। हासबिस को कंपनी का नियंत्रण खोए बिना, नकदी प्रवाह और प्रसंस्करण शक्ति तक पहुंच जैसे सभी कॉर्पोरेट विशेषाधिकार प्राप्त होंगे।

हसबिस ने सोचा कि दीपमिन्द एक हाइब्रिड होगा: उसके पास एक स्टार्टअप ड्राइव, सबसे बड़ी यूनिवर्सिटी के दिमाग और दुनिया की सबसे अमीर कंपनियों में से एक की गहरी जेब होगी। एक मजबूत एआई के विकास में तेजी लाने और मानवता की मदद करने के लिए सब कुछ किया गया था।

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डेमिस हासबिस का जन्म उत्तरी लंदन में 1976 में एक ग्रीक साइप्रेट और चीनी-सिंगापुर के परिवार में हुआ था। वह तीन भाई-बहनों में सबसे बड़े थे। माँ ने जॉन लेविस डिपार्टमेंट स्टोर में काम किया, और उनके पिता ने एक खिलौने की दुकान पर काम किया। लड़के ने चार साल की उम्र में शतरंज खेलना सीखा, अपने पिता और चाचा का खेल देखना। कुछ हफ्तों के बाद, वयस्क अब उसे हरा नहीं सकते थे। 13 साल की उम्र तक डेमिस अपनी उम्र में दुनिया के दूसरे शतरंज खिलाड़ी बन गए। आठ साल की उम्र में, उन्होंने स्वतंत्र रूप से कार्यक्रम करना सीखा।

1992 में, हासबिस ने स्कूल से दो साल आगे की पढ़ाई की। उन्हें बुलफ्रॉग प्रोडक्शंस में एक नौकरी प्रोग्रामिंग वीडियो गेम मिला, जहां उन्होंने गेम थीम पार्क लिखा था। इसमें, खिलाड़ियों ने एक वर्चुअल मनोरंजन पार्क का निर्माण और प्रबंधन किया। 15 मिलियन प्रतियों की बिक्री के साथ खेल बहुत सफल रहा। यह सिमुलेटर की एक नई शैली से संबंधित था, जिसमें लक्ष्य दुश्मन को हराना नहीं है, बल्कि एक व्यवसाय या शहर के रूप में ऐसी जटिल प्रणाली के कामकाज का अनुकूलन करना है।


एंड्रॉइड, 2018 के लिए थीम पार्क

डेमिस ने न केवल गेम विकसित किए, बल्कि शानदार गेम भी खेले। एक किशोर के रूप में, वह शतरंज, स्क्रैबल, पोकर और बैकगैमौन में प्रतियोगिताओं के बीच फटा हुआ था। 1995 में, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन करते हुए, हासबिस एक छात्र गो टूर्नामेंट में शामिल हो गया। यह एक प्राचीन बोर्ड रणनीति गेम है, जो शतरंज की तुलना में बहुत अधिक जटिल है। यह माना जाता है कि महारत को लंबे अनुभव के माध्यम से प्राप्त अंतर्ज्ञान की आवश्यकता होती है। हसबिस इससे पहले खेले थे कोई नहीं जानता था।

सबसे पहले, हासबिस ने शुरुआती के लिए टूर्नामेंट जीता। फिर उन्होंने अनुभवी खिलाड़ियों के लिए टूर्नामेंट के विजेता को हरा दिया, एक बाधा के साथ। टूर्नामेंट के आयोजक, कैम्ब्रिज मास्टर चार्ल्स मैथ्यूज ने 19 वर्षीय धोखेबाज़ से हारने के बाद एक अनुभवी खिलाड़ी के सदमे को याद किया। मैथ्यूज ने हासबिस को अपनी देखरेख में ले लिया।

खेल में हासबिस की बुद्धिमत्ता और महत्वाकांक्षाएँ हमेशा स्पष्ट रही हैं। बदले में, उनकी बुद्धि में रुचि पैदा हुई। शतरंज में उनकी प्रगति को देखकर, उन्होंने सोचा: क्या कंप्यूटर को प्रोग्राम करना संभव है ताकि वे अनुभव के आधार पर उनकी तरह सीखें। खेलों ने सीखने के माहौल की पेशकश की जो वास्तविक दुनिया से मेल नहीं खा सकती थी। वे स्पष्ट और आत्मनिर्भर थे। चूंकि खेल वास्तविकता से अलग होते हैं, उन्हें वास्तविक दुनिया में हस्तक्षेप किए बिना अभ्यास किया जा सकता है और प्रभावी रूप से महारत हासिल की जा सकती है। गेम्स की गति समय: एक दो दिनों में आप एक आपराधिक सिंडिकेट बना सकते हैं, और सोमे पर लड़ाई कुछ ही मिनटों में समाप्त हो जाती है।

1997 की गर्मियों में, हासबिस ने जापान की यात्रा की। उसी वर्ष मई में, आईबीएम के डीप ब्लू कंप्यूटर ने विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्परोव को हराया। पहली बार, एक कंप्यूटर ने एक शतरंज ग्रैंडमास्टर को हराया। मैच ने दुनिया भर में ध्यान आकर्षित किया और बढ़ती शक्ति और कंप्यूटर के संभावित खतरे के बारे में चिंताएं बढ़ाईं। जब हासबिस जापानी बोर्ड गेम मास्टर मासाहिको फुजुवारिया से मिला, तो उसने उसे एक योजना के बारे में बताया, जो रणनीतिक खेलों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में उसके हितों को जोड़ती है: एक दिन वह एक कंप्यूटर प्रोग्राम बनाएगा, जो सबसे बड़े खिलाड़ी को हरा देगा।

मैथ्यूज कहते हैं, "हासबिस ने विधिपूर्वक काम किया:" 20 साल की उम्र में, हासबिस का मानना ​​था कि एआई में जिस स्तर पर वह चाहता था, उससे पहले कुछ चीजें होनी चाहिए। " "उसके पास एक योजना थी।"

1998 में, उन्होंने अपने खुद के गेमिंग स्टूडियो एलिक्सिर की स्थापना की। हासबिस ने एक अत्यंत महत्वाकांक्षी खेल पर ध्यान केंद्रित किया - गणतंत्र: क्रांति, एक जटिल राजनीतिक सिम्युलेटर। कई साल पहले, स्कूल में, हासबीस ने अपने दोस्त मुस्तफा सुलेमान से कहा कि दुनिया को अपने जटिल गतिशीलता को समझने और सबसे जटिल सामाजिक समस्याओं को हल करने के लिए एक भव्य सिम्युलेटर की आवश्यकता है। अब उन्होंने इसे खेल में करने की कोशिश की।

गेम फ्रेमवर्क में फिट होना उसकी अपेक्षा से अधिक कठिन था। अंत में, अमृत ने समीक्षाओं को नरम करने के लिए खेल का एक छोटा संस्करण जारी किया। अन्य खेल विफल हो गए हैं (एक बॉन्डियन खलनायक सिम्युलेटर जिसे ईविल जीनियस कहा जाता है)। अप्रैल 2005 में, हाबिस ने अमृत को बंद कर दिया। मैथ्यूज का मानना ​​है कि हासबिस ने कंपनी की स्थापना केवल प्रबंधकीय अनुभव हासिल करने के लिए की थी। अब डेमिस को मजबूत एआई पर काम शुरू करने के लिए ज्ञान के केवल एक महत्वपूर्ण क्षेत्र की आवश्यकता थी। उसे मानव मस्तिष्क को समझने की जरूरत थी।

2005 में, यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन (UCL) में हसबिस ने न्यूरोसाइंस में डॉक्टरेट की उपाधि प्राप्त की। उन्होंने स्मृति और कल्पना के प्रसिद्ध अध्ययन प्रकाशित किए। उनके एक लेख, जिसके बाद से 1,000 से अधिक बार उद्धृत किया गया है, ने दिखाया कि स्मृतिलोप वाले लोगों को भी नए अनुभवों को समझने में कठिनाई होती है, यह सुझाव देता है कि मानसिक छवियों को याद रखने और बनाने के बीच एक संबंध है। एजीबी बनाने के कार्य के लिए उपयुक्त हसबिस ने मस्तिष्क का प्रतिनिधित्व किया। अधिकांश कार्य एक प्रश्न से उबरे हैं: मानव मस्तिष्क अवधारणाओं और ज्ञान को कैसे प्राप्त करता है और संरक्षित करता है?

हासबिस ने 15 नवंबर 2010 को आधिकारिक रूप से दीपमाइंड की स्थापना की। तब से, कंपनी के मिशन को अपरिवर्तित किया गया है: "बुद्धिमत्ता को हल करने के लिए", और फिर इसका उपयोग सब कुछ हल करने के लिए करें। जैसा कि हसबिस ने सिंगुलैरिटी समिट के प्रतिभागियों को बताया, इसका अर्थ है कि हमारी समझ कैसे सॉफ्टवेयर में काम करती है जो कि स्वयं सीखने के तरीकों का उपयोग कर सके।

हासबीस समझता है कि विज्ञान ने अभी तक मानव मन के सार को पूरी तरह से समझा नहीं है। एक मजबूत एआई परियोजना को केवल सैकड़ों न्यूरोबायोलॉजिकल अध्ययनों के आधार पर नहीं बनाया जा सकता है। लेकिन वह स्पष्ट रूप से मानते हैं कि पर्याप्त पहले से ही मजबूत एआई पर काम शुरू करने के लिए जाना जाता है। और फिर भी एक संभावना है कि उसका आत्मविश्वास वास्तविकता से आगे है। हम अभी भी बहुत कम जानते हैं कि मस्तिष्क वास्तव में कैसे कार्य करता है। 2018 में, ऑस्ट्रेलियाई शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा हासबीस की अपनी पीएचडी थीसिस के परिणामों को प्रश्न में बुलाया गया था। यह सिर्फ एक लेख है, लेकिन यह दर्शाता है कि दीपमिन्द की वैज्ञानिक राय आम सहमति से दूर है।

कंपनी का गठन मुस्तफा सुलेमान और शेन लेगे द्वारा किया गया था, जो एक आकर्षक एजीआई न्यू जोसेन्डर है, जिसे हसबिस भी यूसीएल में मिला था। कंपनी की प्रतिष्ठा बढ़ रही थी, और हसबिस अपनी प्रतिभा का लाभ उठा रहे थे। "यह एक चुंबक की तरह है," डीपमाइंड के एक पूर्व संचालन प्रबंधक बेन फॉल्कनर कहते हैं। कई कर्मचारी यूरोप में रहते थे, जो सिलिकॉन वैली के एचआर विभागों जैसे Google और फेसबुक से दूर थे। शायद दीपइंड की मुख्य उपलब्धि एआई के क्षेत्र में प्रतिभाशाली और सर्वश्रेष्ठ प्रतिभाओं को खोजने और उन्हें बनाए रखने के लिए इसकी स्थापना के ठीक बाद कर्मचारियों को काम पर रखने की थी। कंपनी ने यूसीएल से सड़क के पार ब्लूम्सबरी में रसेल स्क्वायर पर एक टाउनहाउस के अटारी में एक कार्यालय खोला।

मशीन सीखने के तरीकों में से एक, जिस पर कंपनी ने ध्यान केंद्रित किया है, वह गेम और न्यूरोसाइंस के लिए हसबिस के दोहरे जुनून से बाहर हो गया है: प्रबलित शिक्षण। इस तरह के एक कार्यक्रम को पर्यावरण के बारे में जानकारी इकट्ठा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और फिर उस पर अध्ययन किया गया है, एक सपने में मानव मस्तिष्क की गतिविधि की तरह बार-बार प्राप्त किए गए अनुभव, जैसा कि हसबिस ने सिंगुलैरिटी समिट पर अपने व्याख्यान में बताया था।

सुदृढीकरण प्रशिक्षण खरोंच से शुरू होता है। कार्यक्रम को एक आभासी वातावरण दिखाया गया है जिसके बारे में वह नियमों के अलावा कुछ नहीं जानता है। उदाहरण के लिए, शतरंज या वीडियो गेम के खेल का अनुकरण। एक कार्यक्रम में कम से कम एक घटक होता है जिसे तंत्रिका नेटवर्क के रूप में जाना जाता है। इसमें कम्प्यूटेशनल संरचनाओं की परतें होती हैं जो विशिष्ट कार्यों या रणनीतियों की पहचान करने के लिए जानकारी के माध्यम से झारना। प्रत्येक परत अमूर्तता के एक नए स्तर पर पर्यावरण की पड़ताल करती है। सबसे पहले, ये नेटवर्क न्यूनतम सफलता के साथ काम करते हैं, लेकिन यह महत्वपूर्ण है कि प्रत्येक विफलता एक निशान छोड़ देती है और नेटवर्क के भीतर एन्कोडेड है। धीरे-धीरे, तंत्रिका नेटवर्क अधिक परिष्कृत होता जा रहा है, क्योंकि यह विभिन्न रणनीतियों के साथ प्रयोग कर रहा है - और सफल होने पर इनाम प्राप्त करता है। यदि कार्यक्रम शतरंज के टुकड़े को स्थानांतरित करता है और परिणामस्वरूप खेल खो देता है, तो यह इस त्रुटि को नहीं दोहराएगा। कृत्रिम बुद्धि का अधिकांश जादू वह गति है जिस पर वह अपने कार्यों को दोहराता है।

दीपमाइंड के काम की परिणति 2016 थी, जब कंपनी ने अल्फा गो कार्यक्रम शुरू किया, जिसमें गो खेलने के लिए अन्य तरीकों के साथ सुदृढीकरण प्रशिक्षण का उपयोग किया गया था। सियोल में पांच मैचों के द्वंद्व में सभी को आश्चर्यचकित करने के लिए, कार्यक्रम ने विश्व चैंपियन को हराया। 280 मिलियन दर्शकों ने कार की जीत देखी: यह घटना विशेषज्ञों की भविष्यवाणी से एक दशक पहले हुई थी। अगले वर्ष, अल्फा गो के बेहतर संस्करण ने चीनी चैंपियन को हराया।

1997 में डीप ब्लू की तरह, AlphaGo ने मानवीय उत्कृष्टता का गठन करने की धारणा को बदल दिया है। बोर्ड गेम चैंपियन, ग्रह पर सबसे शानदार दिमागों में से कुछ, अब बुद्धि का शिखर नहीं माना जाता था। जापानी गुरु फुजुवारा के साथ बातचीत के लगभग 20 साल बाद, हासबिस ने अपना वादा पूरा किया। बाद में उन्होंने कहा कि वह मैच के दौरान लगभग फूट गए। परंपरा के अनुसार, गो छात्र मैच में उसे हराकर शिक्षक को धन्यवाद देता है। हासबीस ने मैथ्यूज को धन्यवाद दिया, पूरे खेल को हराया।

डीपब्लू ने ब्रूट फोर्स और कम्प्यूटेशनल गति के लिए धन्यवाद जीता, लेकिन अल्फाजो की शैली कलात्मक, लगभग मानवीय थी। इसकी कृपा और परिष्कार, कम्प्यूटेशनल मांसपेशियों की श्रेष्ठता यह दिखाती थी कि दीपमिन्द एक कार्यक्रम विकसित करने में अपने प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में आगे बढ़ गया है जो बीमारियों का इलाज कर सकते हैं और शहरों का प्रबंधन कर सकते हैं।

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हासबिस ने हमेशा कहा है कि दीपमिन्द बेहतर के लिए दुनिया को बदल देगा। लेकिन मजबूत एआई के बारे में कोई निश्चितता नहीं है। यदि वह कभी उठता है, तो हमें नहीं पता कि वह परोपकारी या दुर्भावनापूर्ण होगा या नहीं, क्या वह मानव नियंत्रण के लिए प्रस्तुत करेगा। फिर भी, कौन नियंत्रण करेगा?

शुरुआत से ही, हासबिस ने दीपमिन्द की स्वतंत्रता की रक्षा करने की कोशिश की। उन्होंने हमेशा जोर दिया कि दीपमिन्द लंदन में रहें। जब Google ने 2014 में कंपनी को खरीदा था, तो नियंत्रण का मुद्दा अधिक प्रासंगिक हो गया था। कंपनी को बेचने के लिए हसबिस की आवश्यकता नहीं थी। उनके पास पर्याप्त पैसा था, और उन्होंने एक व्यवसाय मॉडल की रूपरेखा तैयार की जिसके द्वारा कंपनी ने अनुसंधान को वित्त देने के लिए खेल विकसित किया। Google के वित्त में वजन था, लेकिन, कई संस्थापकों की तरह, हासबिस उस कंपनी को छोड़ना नहीं चाहता था जो वह बड़ा हो गया था। सौदे के हिस्से के रूप में, दीपमिन्द ने एक समझौता किया, जो Google को कंपनी की बौद्धिक संपदा पर एकतरफा नियंत्रण करने से रोकेगा।एक सूचित व्यक्ति के अनुसार, लेन-देन से पहले, पार्टियों ने एक अनुबंध पर हस्ताक्षर किया जिसे एथिक्स एंड सेफ्टी रिव्यू एग्रीमेंट कहा जाता है। समझौता, जो पहले रिपोर्ट नहीं किया गया था, लंदन के गंभीर वकीलों द्वारा तैयार किया गया था।

जब भी एआई बनाया जाता है, तब एक मजबूत एअर इंडिया की कोर तकनीक का अनुबंध डीआईएमपी को नियंत्रित करता है, जिसे एथिक्स बोर्ड नामक एक स्टीयरिंग समूह कहते हैं। उसी स्रोत के अनुसार, एथिक्स काउंसिल Google से कुछ कॉस्मेटिक रियायत नहीं है। वह अपनी सबसे मूल्यवान और संभावित रूप से सबसे खतरनाक तकनीक पर नियंत्रण बनाए रखने के लिए डीपमाइंड को ठोस कानूनी सहायता प्रदान करता है। परिषद के सदस्यों के नाम सार्वजनिक नहीं किए गए थे, लेकिन दीपमाइंड और Google के करीबी एक अन्य सूत्र का कहना है कि इसमें दीपमंडी के संस्थापक के तीनों शामिल हैं (कंपनी ने समझौते के बारे में सवालों के जवाब देने से इनकार कर दिया, लेकिन कहा कि "पहले दिनों से नैतिकता नियंत्रण हमारे लिए था।" प्राथमिकता ”)।

हसबिस दीपमिन्द के भाग्य को अन्य तरीकों से निर्धारित कर सकते हैं। उनमें से एक स्टाफ लॉयल्टी है। विगत और वर्तमान कर्मचारियों का कहना है कि हसबिस अनुसंधान कार्यक्रम दीपमाइंड की सबसे बड़ी ताकत में से एक है। उनका कार्यक्रम अकादमिक हलकों के दबाव से मुक्त एक आकर्षक और महत्वपूर्ण कार्य प्रदान करता है। ऐसी स्थितियों ने दुनिया के सैकड़ों सबसे प्रतिभाशाली विशेषज्ञों को आकर्षित किया। दीपमिन्द की पेरिस और अलबर्टा में सहायक कंपनियां हैं। राजस्व-लालसा मूल निगम की तुलना में कई कर्मचारी हसबिस और उसके मिशन के करीब महसूस करते हैं। जब तक हासबीस व्यक्तिगत वफादारी बनाए रखता है, उसके पास अपने एकमात्र शेयरधारक की महत्वपूर्ण शक्ति होती है। Google के लिए, दीपमाइंड की प्रतिभाओं के लिए मध्यस्थ के माध्यम से काम करना बेहतर है, क्योंकि वे फेसबुक या ऐप्पल में जाएंगे।

डीपमाइंड के पास एक और लीवर है, हालांकि इसके लिए निरंतर पुनःपूर्ति की आवश्यकता है: अनुकूल विज्ञापन। कंपनी अच्छा कर रही है। AlphaGo एक असली PR बम बन गया है। Google के अधिग्रहण के बाद से, कंपनी ने बार-बार चमत्कार उत्पन्न किए हैं जिन्होंने दुनिया भर में ध्यान आकर्षित किया है। एक डीपमाइंड कार्यक्रम रेटिना को स्कैन करके नेत्र रोगों का निदान कर सकता है। एक अन्य ने अल्फाजो-शैली की वास्तुकला का उपयोग करते हुए खरोंच से शतरंज खेलना सीखा, केवल नौ घंटे के आत्म-अध्ययन में सभी समय का सबसे बड़ा शतरंज खिलाड़ी बन गया। दिसंबर 2018 में, अल्फाफोल्ड नामक एक कार्यक्रम ने घटकों की एक सूची का उपयोग करके प्रोटीन की त्रि-आयामी संरचना की भविष्यवाणी करने के कार्य में अपने प्रतिद्वंद्वियों को पीछे छोड़ दिया, संभवतः पार्किंसंस रोग और अल्जाइमर जैसे रोगों के उपचार का मार्ग प्रशस्त किया।

डीपमाइंड विशेष रूप से विकसित एल्गोरिदम पर गर्व करता है जो Google डेटा केंद्रों के सबसे प्रभावी शीतलन साधनों की गणना करता है, जहां लगभग 2.5 मिलियन सर्वर चल रहे हैं। डीपमाइंड ने 2016 में कहा कि उन्होंने Google की ऊर्जा लागत में 40% की कमी की है। लेकिन कुछ अंदरूनी सूत्रों का कहना है कि यह एक अतिरंजित आंकड़ा है। Google के एक कर्मचारी का कहना है कि Google ने दीपमाइंड से बहुत पहले डेटा सेंटर को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया: "वे सिर्फ कुछ PR को वर्णमाला में जोड़ना चाहते हैं।" अल्फाबेट की मूल कंपनी, Google, इस तरह की सेवाओं के लिए डीपमाइंड का भुगतान करती है। इसलिए, 2017 में, दीपमिन्द ने उसे £ 54 मिलियन के लिए बिल किया। यह आंकड़ा दीपमिन्द के वर्तमान खर्चों की तुलना में कम है: उस वर्ष कर्मचारियों पर केवल $ 200 मिलियन खर्च किए गए थे। सामान्य तौर पर, 2017 में दीपमाइंड का घाटा £ 282 मिलियन था।

ये अमीर इंटरनेट की दिग्गज कंपनी के लिए दयनीय पैसे हैं। लेकिन अन्य लाभहीन कंपनियों अल्फाबेट ने अल्फाबेट के मितव्ययी मुख्य वित्तीय अधिकारी रूथ पोरत का ध्यान आकर्षित किया। उदाहरण के लिए, Google फाइबर डिवीजन ने निजी घरों में फाइबर ऑप्टिक लाइनें चलाकर एक उच्च गति इंटरनेट सेवा प्रदाता बनाने की कोशिश की। लेकिन परियोजना को निलंबित कर दिया गया जब यह स्पष्ट हो गया कि निवेश वापस करने में दशकों लगेंगे। इसलिए, एआई शोधकर्ताओं के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे अपनी प्रासंगिकता साबित करें ताकि मिसेज पोराट के कार्यकाल को आकर्षित न किया जा सके, जिसका नाम पहले से ही वर्णमाला में एक घरेलू नाम बन गया है।

एआई में डीपमाइंड की सुनियोजित उपलब्धियाँ कंपनी मालिकों के साथ एक संबंध रणनीति का हिस्सा हैं। डीपमाइंड इसकी प्रतिष्ठा का संकेत देता है। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जब Google पर उपयोगकर्ता की गोपनीयता पर हमला करने और नकली समाचार फैलाने का आरोप लगाया जाता है। डीपमाइंड भी उच्चतम स्तर पर एक समर्थक होने के लिए भाग्यशाली था: Google के दो संस्थापकों में से एक लैरी पेज, जो अब अल्फाबेट के सीईओ हैं। पेज सबसे करीबी चीज़ है हाबिस ने अपनी मूल कंपनी के लिए। पेज के पिता, कार्ल ने 60 के दशक में तंत्रिका नेटवर्क का अध्ययन किया था। अपने करियर की शुरुआत में, पेज ने कहा कि उसने एआई कंपनी को खोजने के लिए पूरी तरह से Google बनाया है।

दीपमिन्द पर तंग नियंत्रण, प्रेस की नजर में अच्छा दिखने के लिए, कंपनी में व्याप्त शैक्षणिक भावना से काफी मेल नहीं खाता है। कुछ शोधकर्ताओं की शिकायत है कि उनके लिए अपने काम को प्रकाशित करना मुश्किल है: उन्हें आंतरिक सेंसरशिप के कई स्तरों को पार करना होगा इससे पहले कि वे कम से कम सम्मेलन के लिए एक रिपोर्ट या पत्रिका के लिए एक लेख प्रस्तुत कर सकें। दीपमिन्द का मानना ​​है कि आपको एक मजबूत एआई की संभावना के साथ जनता को डराने के लिए सावधान रहने की आवश्यकता है। लेकिन बहुत घनी चुप्पी शैक्षणिक माहौल को बर्बाद कर सकती है और कर्मचारियों की वफादारी को कमजोर कर सकती है।

Google के अधिग्रहण के पांच साल बाद, दीपमिन्द को नियंत्रित करने का प्रश्न एक महत्वपूर्ण बिंदु पर आ रहा है। कंपनी के संस्थापक और पहले कर्मचारी जल्द ही अपने वित्तीय मुआवजे (हासबिस के शेयरों, संभवतः Google की खरीद के बाद लगभग 100 मिलियन पाउंड के मूल्य) के साथ छोड़ने में सक्षम होंगे। लेकिन कंपनी के एक करीबी सूत्र का कहना है कि अल्फाबेट ने संस्थापकों के विमुद्रीकरण को दो साल के लिए टाल दिया है। मिशन पर अपने अथक फोकस को देखते हुए, हासबिस के जहाज छोड़ने की संभावना नहीं है। धनराशि उसे केवल बीमाकृत करती है क्योंकि यह उसके पूरे जीवन के लक्ष्य को प्राप्त करने में मदद करता है। लेकिन कुछ सहयोगियों ने पहले ही छोड़ दिया है। 2019 की शुरुआत के बाद से, तीन एआई इंजीनियरों ने कंपनी छोड़ दी है। और दुनिया के सबसे प्रसिद्ध सुरक्षा पेशेवरों में से एक, बेन लॉरी अब Google में अपने पिछले नियोक्ता के पास लौट आए हैं। यह संख्या छोटी हैआखिरकार, दीपमिन्द इस तरह के एक रोमांचक मिशन और अच्छे वेतन की पेशकश करता है।

अब तक, Google ने DeepMind में हस्तक्षेप नहीं किया है। लेकिन एक हालिया घटना ने इस बात पर चिंता जताई कि कंपनी कब तक स्वतंत्रता बनाए रख पाएगी।


डीपमाइंड ने हमेशा हेल्थकेयर को बेहतर बनाने के लिए AI का इस्तेमाल करने की योजना बनाई है। फरवरी 2016 में, दीपमाइंड हेल्थ का एक नया डिवीजन बनाया गया, जिसका नेतृत्व सह-संस्थापकों में से एक मुस्तफा सुलेमान ने किया। सुलेमान, जिनकी माँ ने राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा (एनएचएस) में एक नर्स के रूप में काम किया था, ने एक कार्यक्रम बनाने की उम्मीद की, जो एक मरीज की सेहत बिगड़ने पर डॉक्टरों को सतर्क करेगा। दीपमिन्द को हर प्रभावी सिस्टम ऑपरेशन पर कमाई करनी थी। चूँकि इस कार्य के लिए गोपनीय रोगी की जानकारी की आवश्यकता थी, सुलेमान ने स्वतंत्र समीक्षा पैनल (IRP) की स्थापना की, जिसमें ब्रिटिश हेल्थकेयर और प्रौद्योगिकी क्षेत्रों के प्रतिनिधि शामिल थे। दीपमिन्द ने बहुत सावधानी से काम किया। इसके बाद, ब्रिटिश सूचना आयुक्त ने खोज कीसाझेदार अस्पतालों में से एक ने रोगी डेटा को संसाधित करते समय कानून का उल्लंघन किया। हालांकि, 2017 के अंत तक, सुलेमान ने चार प्रमुख एनएचएस अस्पतालों के साथ समझौते पर हस्ताक्षर किए थे।

8 नवंबर, 2018 को, Google ने Google स्वास्थ्य के अपने स्वयं के विभाजन के निर्माण की घोषणा की। पांच दिन बाद, उन्होंने घोषणा की कि डीपमाइंड हेल्थ को मूल इकाई में शामिल किया जाना चाहिए। जाहिर है, दीपमिन्द ने किसी को चेतावनी नहीं दी। सूचना के स्वतंत्रता के कानून के अनुसार अनुरोध पर प्राप्त दस्तावेजों के अनुसार, दीपमिन्द ने केवल तीन दिनों में इस परिवर्तन के भागीदार अस्पतालों को अधिसूचित किया। विलय के बारे में चर्चा शुरू होने पर कंपनी ने रिपोर्ट करने से इनकार कर दिया, लेकिन कहा कि नोटिस और सार्वजनिक घोषणा के बीच कम अंतर पारदर्शिता के हित में था। सुलेमान ने 2016 में लिखा था कि "किसी भी स्तर पर रोगी डेटा कभी भी Google खातों, उत्पादों या सेवाओं से संबद्ध या संबद्ध नहीं होगा।" ऐसा लगता है कि उनका वादा टूट गया था। (हमारे प्रकाशन से सवालों का जवाब देते हुए, दीपमिन्द ने कहाइस अवस्था में, हमारा कोई भी अनुबंध Google में नहीं गया, और यह केवल हमारे भागीदारों की सहमति से संभव है। तथ्य यह है कि स्ट्रीम एक Google सेवा बन गई है इसका मतलब यह नहीं है कि रोगी डेटा ... अन्य Google उत्पादों या सेवाओं में उपयोग किया जा सकता है। ""

Google अनुलग्नक ने दीपमाइंड स्वास्थ्य कर्मचारियों को नाराज कर दिया। इस इकाई के करीबी लोगों के अनुसार, अधिग्रहण के पूरा होने पर, कई कर्मचारियों को छोड़ने की योजना है। आईआरपी सदस्यों में से एक, माइक ब्रैकन, पहले से ही छोड़ दिया है। इस घटना से परिचित कई लोगों के अनुसार, ब्रैकेन को दिसंबर 2017 में इस डर के कारण छोड़ दिया गया था कि "नियंत्रण आयोग" एक सच्चे निरीक्षण से अधिक शोकेस है। जब ब्रैकेन ने सुलेमान से पूछा कि क्या वह आयोग के प्रति जवाबदेह होगा और गैर-कार्यकारी निदेशकों के साथ अपनी शक्तियों की बराबरी करेगा, तो सुलेमान केवल मुस्कुराया। (दीपमिन्द के प्रवक्ता ने कहा कि वह इस तरह की घटना के बारे में "याद नहीं" करते हैं। आईआरपी के प्रमुख जूलियन हापर्ट का दावा है कि समूह ने ब्रैकन की अपेक्षा "अधिक कट्टरपंथी शासन" प्रदान किया, क्योंकि सदस्य खुलकर बात कर सकते थे और गोपनीयता के कर्तव्य से बंधे नहीं थे।

इस प्रकरण से पता चलता है कि दीपमिन्द की परिधीय इकाइयाँ Google के लिए असुरक्षित हैं। दीपमाइंड के बयान में कहा गया है: "हम सभी इस बात से सहमत थे कि एक एकल संयुक्त परियोजना में इन प्रयासों को अधिक शक्तिशाली संसाधन के साथ संयोजित करना समझदारी है।" सवाल यह है कि क्या गूगल दीपइंड के मजबूत एआई पर काम करने के लिए उसी तर्क को लागू करेगा।

बाहर से ऐसा लगता है कि दीपमिन्द ने बड़ी सफलता हासिल की है। उसने पहले से ही एक अलौकिक स्तर पर कार्यों को पूरा करने के लिए सीखने में सक्षम सॉफ्टवेयर विकसित किया है। हासबिस अक्सर अटारी कंसोल के लिए एक वीडियो गेम ब्रेकआउट का उल्लेख करते हैं। ब्रेकआउट खिलाड़ी स्क्रीन के निचले भाग में स्थित प्लेटफॉर्म को नियंत्रित करता है और हिट से टकराते हुए गेंद को ऊपर की ओर उछाल देता है। खिलाड़ी तब जीतता है जब सभी ब्लॉक नष्ट हो जाते हैं। अगर वह गेंद को मिस करता है तो हार जाता है। मानवीय निर्देशों के बिना, डीपमाइंड कार्यक्रम ने न केवल खेल खेलना सीखा, बल्कि ब्लॉक के ऊपर अंतरिक्ष में गेंद को लॉन्च करने के लिए एक रणनीति भी विकसित की, जहां वह लंबे समय तक कूदता है और खिलाड़ी की ओर से प्रयास किए बिना अंकों का एक गुच्छा अर्जित करता है। हासबिस के अनुसार, यह प्रबलित सीखने की शक्ति और डीपमाइंड कंप्यूटर कार्यक्रमों की असाधारण क्षमताओं को प्रदर्शित करता है।

एक प्रभावशाली प्रदर्शन। लेकिन हसबिस को कुछ याद आ रहा है। यदि आप वर्चुअल प्लेटफ़ॉर्म को कम से कम कुछ पिक्सेल ऊपर ले जाते हैं, तो प्रोग्राम विफल हो जाएगा। डीपमाइंड द्वारा हासिल किया गया कौशल इतना सीमित है कि यह छोटे पर्यावरणीय परिवर्तनों का भी जवाब नहीं दे सकता है जो लोग ध्यान में रख सकते हैं - कम से कम हजारों अतिरिक्त प्रशिक्षण दौरों के बिना नहीं। लेकिन इस तरह के बदलाव आसपास की वास्तविकता का एक अभिन्न हिस्सा हैं। निदानकर्ता के लिए शरीर के दो समान अंग नहीं हैं। एक मैकेनिक के लिए, कोई भी दो इंजन समान रूप से कॉन्फ़िगर नहीं किए जा सकते हैं। इसलिए, वर्चुअल स्पेस में प्रशिक्षित सिस्टम वास्तविक परिस्थितियों में शुरू होने पर कठिनाइयों का अनुभव कर सकता है।

दूसरा कैच, जिसके बारे में दीपमिन्द शायद ही कभी बात करते हैं, यह है कि आभासी वातावरण में सफलता एक इनाम समारोह होने पर निर्भर करती है: एक संकेत जो तंत्रिका नेटवर्क को अपनी प्रगति को मापने की अनुमति देता है। कार्यक्रम देखता है कि पिछली दीवार से कई रिबाउंड स्कोर बढ़ाते हैं। अल्फा गो के विकास का एक महत्वपूर्ण हिस्सा इस तरह के एक जटिल खेल के साथ एक इनाम समारोह का निर्माण था। दुर्भाग्य से, वास्तविक दुनिया सरल पुरस्कार प्रदान नहीं करती है। प्रगति को शायद ही कभी व्यक्तिगत बिंदुओं द्वारा मापा जाता है। यदि वे मौजूद हैं, तब भी कार्य राजनीतिक समस्याओं से जटिल है। जलवायु में सुधार के लिए इनाम संकेत सेट करना (वायुमंडल में CO₂ एकाग्रता) तेल कंपनियों (शेयर की कीमत) के लिए इनाम संकेत का खंडन करता है और कई परस्पर विरोधी प्रेरणाओं के साथ एक समझौते की आवश्यकता होती है। इनाम के संकेत आमतौर पर बहुत कमजोर होते हैं।मानव मस्तिष्क को शायद ही कभी इसके निष्पादन के दौरान किसी कार्य की सफलता पर स्पष्ट प्रतिक्रिया मिलती है।

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डीपमाइंड ने कंप्यूटिंग संसाधनों की एक बड़ी मात्रा का उपयोग करके सीखने का एक प्रभावी तरीका खोजा है। इससे पहले कि वह कुछ समझ पाता अल्फ़ागो कार्यक्रम ने हजारों वर्षों के खेल समय का अध्ययन किया। कई एआई विशेषज्ञों को संदेह है कि यह विधि उन कार्यों के लिए काम नहीं करेगी जो कमजोर पुरस्कार प्रदान करते हैं। DeepMind समस्या को पहचानता है। उसने हाल ही में एक रणनीतिक कंप्यूटर गेम StarCraft 2 पर ध्यान केंद्रित किया है। खेल की शुरुआत में किए गए निर्णयों के बहुत बाद के परिणाम होते हैं, जो वास्तविक दुनिया में भ्रमित और बेल्टेड प्रतिक्रिया के करीब है। जनवरी में, डीपमाइंड ने डेमो में दुनिया के कुछ सर्वश्रेष्ठ खिलाड़ियों को हराया, जो कि बहुत सीमित था, फिर भी प्रभावशाली था। एक मानव शिक्षक से फीडबैक को ध्यान में रखते हुए, उसके कार्यक्रमों ने इनाम कार्यों का अध्ययन करना शुरू किया। लेकिन एक शिक्षक को नियुक्त करके, आप उस शुद्ध कंप्यूटर प्रसंस्करण की पैमाने और गति की अर्थव्यवस्थाओं को खोने का जोखिम चलाते हैं।

DeepMind और Google के वर्तमान और पूर्व शोधकर्ताओं, जिन्होंने सख्त गैर-प्रकटीकरण समझौतों के कारण गुमनाम रहने के लिए कहा, ने भी संदेह व्यक्त किया है कि ऐसे तरीकों का उपयोग करके, DeepMind एक मजबूत AI बना सकता है। उनके अनुसार, आभासी वातावरण में उच्च प्रदर्शन पर जोर देने से इनाम संकेत के साथ समस्या को हल करना मुश्किल हो जाता है। फिर भी, एक गेमिंग दृष्टिकोण डीपमाइंड के मूल में है। कंपनी के पास एक आंतरिक लीडरबोर्ड है जहां प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग टीमों के प्रोग्राम वर्चुअल डोमेन के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं।

हासबिस ने हमेशा जीवन को एक खेल के रूप में माना है। उनका अधिकांश करियर खेल विकास के लिए समर्पित है, और उनका अधिकांश खाली समय गेमिंग अभ्यास पर व्यतीत होता है। डीपमाइंड में, उन्होंने खेलों को मजबूत एआई के निर्माण के प्राथमिक साधन के रूप में चुना। अपने सॉफ़्टवेयर की तरह, हासबिस केवल अपने स्वयं के अनुभव से सीख सकता है। लोग शुरुआती काम के बारे में भूल सकते हैं, क्योंकि दीपमिन्द ने पहले से ही कुछ उपयोगी चिकित्सा तकनीकों का आविष्कार किया है और बोर्ड गेम्स की श्रेणी में सबसे महान खिलाड़ियों को पीछे छोड़ दिया है। ये महत्वपूर्ण उपलब्धियां हैं, लेकिन वे नहीं जो कंपनी के संस्थापक को तरसते हैं। हालाँकि, उसके पास अभी भी Google की नाक के नीचे एक मजबूत AI बनाने का मौका है, लेकिन निगम के नियंत्रण के बाहर। अगर यह सफल होता है, तो डेमिस हासबीस सबसे कठिन गेम जीत जाएगा।