Demis Hassabis mendirikan perusahaan untuk menciptakan AI paling kuat di dunia. Kemudian dibeli oleh GooglePada Agustus 2010, seorang warga London berusia 34 tahun bernama Demis Hassabis naik ke panggung di ruang konferensi di pinggiran San Francisco. Dia keluar dengan kiprah santai dari seorang pria yang mencoba mengendalikan kegugupannya, mengerutkan bibirnya dengan senyum singkat dan mulai: "Jadi, hari ini kita akan berbicara tentang berbagai pendekatan pengembangan ..." - dia ragu-ragu, seolah tiba-tiba menyadari bahwa dia menyuarakan pikiran ambisius rahasia. Tapi kemudian dia masih berkata: "... AI yang kuat."
AI yang kuat (kecerdasan umum buatan atau AGI) berarti kecerdasan buatan universal - program komputer hipotetis yang mampu melakukan tugas-tugas intelektual sebagai pribadi atau bahkan lebih baik. AI yang kuat akan dapat melakukan tugas individu, seperti pengenalan foto atau terjemahan teks, yang merupakan satu-satunya tugas dari masing-masing AI yang lemah di ponsel dan komputer kita. Tapi dia juga akan bermain catur dan berbicara bahasa Prancis. Dia akan memahami artikel tentang fisika, menulis novel, mengembangkan strategi investasi dan melakukan percakapan yang menyenangkan dengan orang asing. Dia akan memantau reaksi nuklir, mengelola jaringan listrik dan arus lalu lintas dan tanpa banyak usaha akan berhasil dalam segala hal lainnya. AGI akan membuat AI tercanggih saat ini seperti kalkulator saku.
Satu-satunya kecerdasan yang saat ini mampu melakukan semua tugas ini adalah orang yang diberkahi. Tetapi kecerdasan manusia dibatasi oleh ukuran tengkorak. Kekuatan otak kita dibatasi oleh jumlah energi yang dapat diabaikan yang dapat disediakan oleh tubuh. Karena AGI berjalan pada komputer, AGI tidak akan mengalami keterbatasan ini. Kecerdasan yang kuat hanya dibatasi oleh jumlah prosesor yang tersedia. Dia bisa mulai dengan memantau reaksi nuklir. Tetapi itu akan dengan cepat membuka sumber energi baru, mencerna lebih banyak karya ilmiah dalam fisika per detik daripada yang dapat dilakukan seseorang dalam ribuan kehidupan. Kecerdasan manusia, dikombinasikan dengan kecepatan dan skalabilitas komputer, akan membuat masalah yang saat ini tampaknya tidak dapat dihilangkan menghilang. Dalam sebuah wawancara dengan
Pengamat Inggris
, Hassabis mengatakan bahwa, di antara hal-hal lain, AI yang kuat perlu menguasai disiplin ilmu seperti itu dan menyelesaikan masalah seperti "kanker, perubahan iklim, energi, genomik, ekonomi makro [dan] sistem keuangan".
Konferensi Hassabis disebut Singularity Summit. Menurut futurolog, singularitas adalah salah satu konsekuensi yang paling mungkin dari kemunculan AGI. Karena memproses informasi dengan kecepatan tinggi, ia menjadi lebih bijak dengan sangat cepat. Siklus perbaikan diri yang cepat akan menyebabkan ledakan kecerdasan mesin, membuat orang jauh di belakang tersedak debu silikon. Karena masa depan ini sepenuhnya dibangun di atas dasar asumsi yang tidak diverifikasi, pertanyaan apakah singularitas dianggap utopia atau neraka hampir bersifat religius.
Dilihat dari nama-nama ceramah di konferensi, para peserta tertarik pada mesianisme: “Alasan dan cara membangunnya”; "AI sebagai solusi untuk masalah penuaan"; "Penggantian tubuh kita"; "Mengubah batas antara hidup dan mati." Kuliah Hassabis, di sisi lain, tidak terlihat sangat mengesankan: "Pendekatan neurobiologis sistemik untuk membangun AGI."
Hassabis mondar-mandir di antara podium dan layar, mengatakan sesuatu dengan cepat. Dia mengenakan kardigan merah marun dan kemeja putih dengan kancing, seperti anak sekolah. Pertumbuhan kecil, tampaknya, hanya memperkuat kecerdasannya. Sejauh ini, Hassabis menjelaskan, para ilmuwan telah mendekati AGI dari dua sisi. Di bidang AI simbolik, para peneliti mencoba untuk menggambarkan dan memprogram semua aturan untuk sistem yang bisa berpikir seperti seseorang. Pendekatan ini populer di tahun 80-90-an, tetapi tidak memberikan hasil yang diinginkan. Hassabis percaya bahwa struktur mental otak terlalu canggih untuk dijelaskan dengan cara ini.
Para peneliti yang mencoba mereproduksi jaringan fisik otak dalam bentuk digital bekerja di bidang lain. Ini memiliki arti yang pasti. Bagaimanapun, otak adalah wadah kecerdasan manusia. Tetapi para peneliti ini disesatkan, kata Hassabis. Tugas mereka ternyata sekitar skala yang sama dengan upaya memetakan semua bintang di alam semesta. Selain itu, ia berfokus pada level yang salah. Ini seperti mencoba memahami bagaimana Microsoft Excel bekerja dengan membongkar komputer dan mempelajari interaksi transistor.
Sebaliknya, Hassabis mengusulkan jalan tengah: AI yang kuat harus mengambil inspirasi dari metode luas yang digunakan otak untuk memproses informasi, dan bukan dari sistem fisik atau aturan khusus yang berlaku dalam situasi tertentu. Dengan kata lain, para ilmuwan harus fokus pada memahami perangkat lunak otak, bukan perangkat kerasnya. Metode baru, seperti pencitraan resonansi magnetik fungsional, memungkinkan Anda untuk melihat ke dalam otak selama aktivitasnya. Mereka memungkinkan pemahaman seperti itu. Studi terbaru menunjukkan bahwa otak belajar dalam mimpi, mereproduksi kembali pengalaman yang diterima untuk mendapatkan prinsip-prinsip umum. Peneliti AI harus meniru sistem ini.
Sebuah logo muncul di sudut kanan bawah slide - pusaran biru bundar. Di bawahnya ada dua kata: DeepMind. Ini adalah penyebutan publik pertama tentang perusahaan baru.
Hassabis menghabiskan satu tahun penuh mencoba untuk mendapatkan undangan ke Singularity Summit. Ceramah itu hanya penutup. Yang benar-benar ia butuhkan adalah satu menit dengan Peter Thiel, miliarder Lembah Silikon yang mensponsori konferensi. Hassabis menginginkan investasinya.
Hassabis tidak pernah mengatakan mengapa dia mencari dukungan secara tepat dari Thiel (untuk artikel ini, dia menolak beberapa permintaan wawancara melalui juru bicara). Kami berbicara dengan 25 sumber, termasuk karyawan dan investor saat ini dan sebelumnya. Sebagian besar dari mereka berbicara secara anonim karena mereka tidak memiliki hak untuk berbicara tentang perusahaan. Tapi Thiel percaya pada AGI dengan semangat lebih besar dari Hassabis. Dalam sebuah pidato pada tahun 2009, Thiel mengatakan bahwa ketakutan terbesarnya untuk masa depan bukanlah pemberontakan robotik (meskipun di Selandia Baru, terisolasi dari seluruh dunia, ia lebih terlindungi daripada kebanyakan orang). Sebaliknya, ia takut singularitas akan datang terlambat. Dunia membutuhkan teknologi baru untuk mencegah penurunan ekonomi.
Pada akhirnya, DeepMind menerima £ 2 juta dalam pendanaan modal ventura; termasuk £ 1,4 juta dari Thiel. Ketika Google membeli perusahaan pada Januari 2014 seharga $ 600 juta, investor awal mencatat laba 5.000%.
Bagi banyak pendiri, ini akan menjadi akhir yang bahagia. Anda dapat memperlambat, mengambil langkah mundur dan menikmati uang. Bagi Hassabis, kesepakatan dengan Google adalah langkah lain dalam upayanya untuk mendapatkan AI yang kuat. Dia menghabiskan hampir semua tahun 2013 dalam negosiasi kesepakatan. DeepMind akan bertindak secara terpisah dari perusahaan induk. Hassabis akan menerima semua hak istimewa perusahaan, seperti akses ke arus kas dan kekuatan pemrosesan, tanpa kehilangan kendali atas perusahaan.
Hassabis berpikir DeepMind akan menjadi hibrida: ia akan memiliki startup drive, otak universitas terbesar dan kantong dalam dari salah satu perusahaan terkaya di dunia. Semuanya dilakukan untuk mempercepat pengembangan AI yang kuat dan membantu kemanusiaan.
Demis Hassabis lahir di London Utara pada tahun 1976 dalam keluarga seorang Siprus Yunani dan seorang Cina-Singapura. Dia adalah anak tertua dari tiga bersaudara. Ibu bekerja di department store John Lewis, dan ayahnya bekerja di sebuah toko mainan. Bocah itu belajar bermain catur pada usia empat tahun, menonton permainan ayah dan pamannya. Setelah beberapa minggu, orang dewasa tidak bisa lagi memukulinya. Pada usia 13, Demis menjadi pemain catur kedua di dunia pada usianya. Pada usia delapan tahun, ia belajar program secara mandiri.
Pada 1992, Hassabis lulus dari sekolah dua tahun lebih cepat dari jadwal. Dia mendapat pekerjaan pemrograman video game di Bullfrog Productions, di mana dia menulis game Theme Park. Di dalamnya, pemain membangun dan mengelola taman hiburan virtual. Permainan itu sangat sukses dengan 15 juta kopi terjual. Itu milik genre baru simulator, di mana tujuannya bukan untuk mengalahkan musuh, tetapi untuk mengoptimalkan fungsi sistem yang kompleks seperti bisnis atau kota.
Theme Park untuk Android, 2018Demis tidak hanya mengembangkan game, tetapi juga memainkan game-game hebat. Sebagai seorang remaja, ia terbelah antara kompetisi dalam catur, scrabble, poker dan backgammon. Pada 1995, saat belajar ilmu komputer di University of Cambridge, Hassabis masuk ke turnamen go student. Ini adalah permainan strategi papan kuno, yang jauh lebih rumit daripada catur. Diasumsikan bahwa penguasaan membutuhkan intuisi yang diperoleh melalui pengalaman panjang. Tidak ada yang tahu jika Hassabis pernah bermain sebelumnya.
Pertama, Hassabis memenangkan turnamen untuk pemula. Kemudian dia mengalahkan pemenang turnamen untuk pemain berpengalaman, meskipun dengan cacat. Penyelenggara turnamen, master Cambridge Charles Matthews ingat keterkejutan seorang pemain berpengalaman setelah kalah dari pemain pemula berusia 19 tahun. Matthews mengambil Hassabis di bawah asuhannya.
Kecerdasan dan ambisi Hassabis selalu terbukti dalam permainan. Game, pada gilirannya, membangkitkan minatnya pada kecerdasan. Menyaksikan kemajuannya dalam catur, dia bertanya-tanya: apakah mungkin memprogram komputer sehingga mereka belajar seperti dia, berdasarkan pengalaman. Game menawarkan lingkungan belajar yang tidak bisa ditandingi oleh dunia nyata. Mereka jelas dan mandiri. Karena permainan terpisah dari kenyataan, mereka dapat dipraktikkan tanpa mengganggu dunia nyata dan dikuasai secara efektif. Game mempercepat waktu: dalam beberapa hari Anda dapat membuat sindikat kriminal, dan pertempuran di Somme berakhir dalam hitungan menit.
Pada musim panas 1997, Hassabis melakukan perjalanan ke Jepang. Pada bulan Mei tahun itu, komputer Deep Blue IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov. Untuk pertama kalinya, komputer mengalahkan grandmaster catur. Pertandingan itu menarik perhatian dunia dan menimbulkan kekhawatiran tentang kekuatan yang semakin meningkat dan potensi ancaman komputer. Ketika Hassabis bertemu dengan master game papan Jepang Masahiko Fuzuvarea, dia memberi tahu dia tentang rencana yang menggabungkan minatnya dalam permainan strategis dan kecerdasan buatan: suatu hari dia akan membangun program komputer yang akan mengalahkan pemain terhebat yang pernah ada.
Hassabis bertindak secara metodis: "Pada usia 20, Hassabis berpendapat bahwa hal-hal tertentu harus ada sebelum dia terlibat dalam AI pada level yang dia inginkan," kata Matthews. "Dia punya rencana."
Pada tahun 1998, ia mendirikan studio permainannya sendiri, Elixir. Hassabis fokus pada satu permainan yang sangat ambisius - Republic: The Revolution, sebuah simulator politik yang kompleks. Bertahun-tahun yang lalu, di sekolah, Hassabis memberi tahu temannya Mustafa Suleiman bahwa dunia membutuhkan simulator muluk untuk mensimulasikan dinamika kompleksnya dan menyelesaikan masalah sosial paling kompleks. Sekarang dia mencoba melakukannya dalam permainan.
Menyesuaikan dengan kerangka permainan lebih sulit dari yang dia harapkan. Pada akhirnya, Elixir merilis versi singkat dari game untuk melunakkan ulasan. Game lain gagal (termasuk simulator penjahat Bondian bernama Evil Genius). Pada April 2005, Hassabis menutup Elixir. Matthews percaya bahwa Hassabis mendirikan perusahaan hanya untuk mendapatkan pengalaman manajerial. Sekarang Demis hanya membutuhkan satu bidang pengetahuan penting untuk mulai bekerja pada AI yang kuat. Dia perlu memahami otak manusia.
Pada tahun 2005, Hassabis memperoleh gelar doktor dalam ilmu saraf di University College London (UCL). Dia menerbitkan studi terkenal tentang memori dan imajinasi. Salah satu artikelnya, yang sejak itu telah dikutip lebih dari 1.000 kali, menunjukkan bahwa orang dengan amnesia juga mengalami kesulitan memahami pengalaman baru, menunjukkan bahwa ada hubungan antara mengingat dan menciptakan citra mental. Hassabis menciptakan representasi otak yang cocok untuk tugas menciptakan AGI. Sebagian besar pekerjaan bermuara pada satu pertanyaan: bagaimana otak manusia menerima dan mempertahankan konsep dan pengetahuan?
Hassabis secara resmi mendirikan DeepMind pada 15 November 2010. Sejak itu, misi perusahaan tidak berubah: untuk "menyelesaikan kecerdasan", dan kemudian menggunakannya untuk menyelesaikan yang lainnya. Seperti yang dikatakan Hassabis kepada peserta Singularity Summit, ini berarti menerjemahkan pemahaman kami tentang bagaimana otak bekerja ke dalam perangkat lunak yang dapat menggunakan metode belajar mandiri yang sama.
Hassabis memahami bahwa sains belum sepenuhnya memahami esensi pikiran manusia. Proyek AI yang kuat tidak dapat dibuat begitu saja berdasarkan ratusan studi neurobiologis. Tapi dia jelas percaya bahwa sudah cukup diketahui untuk mulai bekerja pada AI yang kuat. Namun ada kemungkinan bahwa kepercayaannya lebih tinggi dari kenyataan. Kita masih tahu sedikit bagaimana otak sebenarnya berfungsi. Pada tahun 2018, hasil tesis PhD Hassabis sendiri dipertanyakan oleh tim peneliti Australia. Ini hanya satu artikel, tetapi itu menunjukkan bahwa pendapat ilmiah yang mendasari DeepMind jauh dari konsensus.
Perusahaan ini didirikan bersama oleh Mustafa Suleiman dan Shane Legge, seorang AGI Selandia Baru yang terobsesi, yang juga ditemui Hassabis di UCL. Reputasi perusahaan tumbuh, dan Hassabis menuai manfaat dari bakatnya. "Ini seperti magnet," kata Ben Faulkner, mantan manajer operasi di DeepMind. Banyak karyawan tinggal di Eropa, jauh dari departemen SDM raksasa Silicon Valley seperti Google dan Facebook. Mungkin pencapaian utama DeepMind adalah perekrutan karyawan tepat setelah pendiriannya untuk menemukan dan mempertahankan talenta terbaik dan cemerlang di bidang AI. Perusahaan membuka kantor di loteng townhouse di Russell Square di Bloomsbury, di seberang jalan dari UCL.
Salah satu metode pembelajaran mesin yang menjadi fokus perusahaan telah tumbuh dari hasrat ganda Hassabis untuk permainan dan ilmu saraf: pembelajaran yang diperkuat. Program semacam itu dirancang untuk mengumpulkan informasi tentang lingkungan, dan kemudian mempelajarinya, berulang kali mereproduksi pengalaman yang didapat, seperti aktivitas otak manusia dalam mimpi, seperti yang dikatakan Hassabis dalam ceramahnya di Singularity Summit.
Pelatihan penguatan dimulai dari awal. Program ini ditampilkan lingkungan virtual yang tidak mengetahui apa-apa selain aturan. Misalnya, simulasi permainan catur atau video game. Suatu program mengandung setidaknya satu komponen yang dikenal sebagai jaringan saraf. Ini terdiri dari lapisan struktur komputasi yang menyaring informasi untuk mengidentifikasi fungsi atau strategi tertentu. Setiap lapisan mengeksplorasi lingkungan pada tingkat abstraksi yang baru. Pada awalnya, jaringan ini beroperasi dengan keberhasilan minimal, tetapi penting bahwa setiap kegagalan meninggalkan tanda dan dikodekan dalam jaringan. Secara bertahap, jaringan saraf menjadi lebih canggih, karena bereksperimen dengan berbagai strategi - dan menerima hadiah jika berhasil. Jika program memindahkan bidak catur dan akibatnya kehilangan permainan, maka itu tidak akan mengulangi kesalahan ini. Sebagian besar keajaiban kecerdasan buatan adalah kecepatan di mana ia mengulangi tugasnya.
Puncak dari pekerjaan DeepMind adalah 2016, ketika perusahaan meluncurkan program AlphaGo, yang menggunakan pelatihan penguatan bersama dengan metode lain untuk bermain go. Yang mengejutkan semua orang, dalam duel lima pertandingan di Seoul, program ini mengalahkan juara dunia. 280 juta pemirsa menyaksikan kemenangan mobil: acara ini terjadi satu dekade lebih awal dari yang diperkirakan para ahli. Tahun berikutnya, versi perbaikan AlphaGo mengalahkan juara go Cina.
Seperti Deep Blue pada tahun 1997, AlphaGo telah mengubah persepsi tentang apa yang merupakan keunggulan manusia. Juara permainan papan, beberapa pikiran paling cemerlang di planet ini, tidak lagi dianggap sebagai puncak kecerdasan. Hampir 20 tahun setelah percakapan dengan master Jepang Fujuwaraa, Hassabis memenuhi janjinya. Dia kemudian mengatakan bahwa dia hampir menangis selama pertandingan. Menurut tradisi, murid yang pergi berterima kasih kepada guru dengan mengalahkannya dalam pertandingan. Hassabis berterima kasih pada Matthews, mengalahkan seluruh pertandingan.
DeepBlue menang berkat kekuatan kasar dan kecepatan komputasi, tetapi gaya AlphaGo tampak artistik, hampir manusiawi. Keanggunan dan kecanggihannya, keunggulan otot-otot komputasi tampaknya menunjukkan bahwa DeepMind bergerak lebih jauh dari para pesaingnya dalam mengembangkan program yang dapat mengobati penyakit dan mengelola kota.
Hassabis selalu mengatakan bahwa DeepMind akan mengubah dunia menjadi lebih baik. Namun tidak ada kepastian tentang AI yang kuat. Jika dia pernah muncul, kita tidak tahu apakah dia akan altruistik atau jahat, apakah dia akan tunduk pada kontrol manusia. Meski begitu, siapa yang akan mengambil kendali?
Sejak awal, Hassabis berusaha membela kemerdekaan DeepMind. Dia selalu bersikeras agar DeepMind tetap di London. Ketika Google membeli perusahaan pada tahun 2014, masalah kontrol menjadi lebih relevan. Hassabis tidak diharuskan menjual perusahaan. Dia punya cukup uang, dan dia menguraikan model bisnis di mana perusahaan mengembangkan game untuk membiayai penelitian. Keuangan Google memiliki bobot, tetapi, seperti banyak pendiri, Hassabis tidak mau menyerah pada perusahaan yang telah dibesarkannya. Sebagai bagian dari kesepakatan, DeepMind menandatangani perjanjian yang akan mencegah Google secara sepihak mengambil kendali atas kekayaan intelektual perusahaan.
Menurut orang yang diberi tahu, sebelum transaksi, para pihak menandatangani kontrak yang disebut Perjanjian Tinjauan Etika dan Keselamatan. Perjanjian tersebut, yang sebelumnya tidak dilaporkan, dibuat oleh pengacara London yang serius.Perjanjian tersebut mentransfer kendali teknologi inti AI yang kuat ke DeepMind kapan pun AI itu dibuat, yaitu, kelompok pengarah yang disebut Dewan Etika. Menurut sumber yang sama, Dewan Etika bukan konsesi kosmetik dari Google. Dia memberi DeepMind dukungan hukum yang kuat untuk mempertahankan kendali atas teknologi yang paling berharga dan berpotensi paling berbahaya. Nama-nama anggota dewan tidak dipublikasikan, tetapi sumber lain yang dekat dengan DeepMind dan Google mengatakan bahwa itu termasuk ketiga pendiri DeepMind (perusahaan menolak untuk menjawab pertanyaan tentang perjanjian tersebut, tetapi mengatakan bahwa “kontrol etika dari hari pertama adalah untuk kita. prioritas ”).Hassabis dapat menentukan nasib DeepMind dengan cara lain. Salah satunya adalah loyalitas staf. Karyawan masa lalu dan saat ini mengatakan program penelitian Hassabis adalah salah satu kekuatan terbesar DeepMind. Programnya menawarkan karya yang menarik dan penting, bebas dari tekanan kalangan akademis. Kondisi seperti itu menarik ratusan ahli paling berbakat di dunia. DeepMind memiliki anak perusahaan di Paris dan Alberta. Banyak karyawan merasa lebih dekat dengan Hassabis dan misinya daripada dengan perusahaan induk yang mendambakan pendapatan. Selama Hassabis mempertahankan kesetiaan pribadi, dia memiliki kekuatan yang signifikan atas pemegang saham tunggalnya. Untuk Google, lebih baik talenta DeepMind bekerja untuknya melalui perantara daripada mereka akan pergi ke Facebook atau Apple.DeepMind memiliki satu tuas lagi, meskipun membutuhkan pengisian terus-menerus: iklan yang menguntungkan. Perusahaan berjalan baik. AlphaGo telah menjadi bom PR nyata. Sejak akuisisi Google, perusahaan telah berulang kali menghasilkan keajaiban yang telah menarik perhatian dunia. Satu program DeepMind dapat mendiagnosis penyakit mata dengan memindai retina. Yang lain belajar bermain catur dari awal menggunakan arsitektur gaya AlphaGo, menjadi pemain catur terhebat sepanjang masa hanya dalam waktu sembilan jam belajar mandiri. Pada Desember 2018, sebuah program bernama AlphaFold melampaui pesaingnya dalam tugas memprediksi struktur tiga dimensi protein menggunakan daftar komponen, yang berpotensi membuka jalan bagi pengobatan penyakit seperti penyakit Parkinson dan Alzheimer.DeepMind sangat bangga dengan algoritma yang dikembangkan yang menghitung cara pendinginan paling efektif dari pusat data Google, di mana sekitar 2,5 juta server berjalan. DeepMind mengatakan pada 2016 bahwa mereka mengurangi biaya energi Google sebesar 40%. Tetapi beberapa orang dalam mengatakan ini adalah angka yang berlebihan. Google menggunakan algoritma untuk mengoptimalkan pusat data jauh sebelum DeepMind: "Mereka hanya menginginkan beberapa PR untuk menambah nilai ke Alphabet," kata seorang karyawan Google. Perusahaan induk Alphabet, Google, dengan murah hati membayar DeepMind untuk layanan tersebut. Jadi, pada 2017, DeepMind menagihnya sebesar £ 54 juta. Angka ini artinya jika dibandingkan dengan pengeluaran DeepMind saat ini: hanya $ 200 juta yang dihabiskan untuk staf pada tahun itu. Secara umum, kerugian DeepMind pada 2017 sebesar £ 282 juta.Ini adalah uang sengsara bagi raksasa internet yang kaya itu. Tetapi perusahaan-perusahaan lain yang tidak menguntungkan Alphabet menarik perhatian Ruth Porat, kepala keuangan Alfabet yang hemat. Misalnya, divisi Google Fiber mencoba membuat penyedia layanan Internet berkecepatan tinggi dengan menjalankan jalur serat optik ke rumah-rumah pribadi. Tetapi proyek itu ditangguhkan ketika menjadi jelas bahwa akan membutuhkan waktu puluhan tahun untuk mengembalikan investasi. Oleh karena itu, penting bagi peneliti AI untuk membuktikan relevansinya agar tidak menarik perhatian Ny. Porat, yang namanya sudah menjadi nama rumah tangga di Alphabet.Pencapaian yang direncanakan DeepMind dalam AI adalah bagian dari strategi hubungan dengan pemilik perusahaan. DeepMind memberi sinyal reputasinya. Ini sangat penting ketika Google dituduh menyerang privasi pengguna dan menyebarkan berita palsu. DeepMind juga beruntung memiliki pendukung di level tertinggi: Larry Page, salah satu dari dua pendiri Google, sekarang adalah CEO Alphabet. Page adalah hal terdekat yang dimiliki Hassabis ke perusahaan induknya. Ayah Page, Carl, mempelajari jaringan saraf pada tahun 60an. Di awal karirnya, Page mengatakan dia menciptakan Google semata-mata untuk menemukan perusahaan AI.Kontrol ketat atas DeepMind, agar terlihat bagus di mata pers, tidak cukup cocok dengan semangat akademis yang melingkupi perusahaan. Beberapa peneliti mengeluh bahwa sulit bagi mereka untuk menerbitkan karya mereka: mereka harus mengatasi beberapa tingkat penyensoran internal sebelum mereka setidaknya dapat menyerahkan laporan untuk konferensi atau artikel untuk jurnal. DeepMind percaya bahwa Anda harus berhati-hati untuk tidak menakuti publik dengan prospek AI yang kuat. Tapi keheningan yang terlalu padat dapat merusak atmosfer akademik dan melemahkan kesetiaan karyawan.Lima tahun setelah akuisisi Google, pertanyaan tentang siapa yang mengendalikan DeepMind mendekati titik kritis. Pendiri dan karyawan pertama perusahaan akan segera dapat pergi dengan kompensasi finansial mereka (saham Hassabis, mungkin setelah pembelian Google bernilai sekitar £ 100 juta). Tetapi sebuah sumber yang dekat dengan perusahaan itu menunjukkan bahwa Alphabet telah menunda monetisasi opsi pendiri oleh dua tahun. Mengingat fokus tanpa henti pada misi, Hassabis tidak mungkin meninggalkan kapal. Uang hanya menarik baginya sejauh itu membantu mencapai tujuan seumur hidupnya. Tetapi beberapa rekan sudah pergi. Sejak awal 2019, tiga insinyur AI telah meninggalkan perusahaan. Dan Ben Laurie, salah satu profesional keamanan paling terkenal di dunia, kini telah kembali ke Google, ke perusahaan sebelumnya. Jumlah ini kecilLagipula, DeepMind menawarkan misi yang mengasyikkan dan gaji yang layak sehingga hanya sedikit yang pergi.Sejauh ini, Google belum melakukan intervensi di DeepMind. Tetapi satu peristiwa baru-baru ini menimbulkan kekhawatiran tentang berapa lama perusahaan akan dapat mempertahankan independensi.
DeepMind telah menemukan cara yang efektif untuk belajar menggunakan sejumlah besar sumber daya komputasi. Program AlphaGo belajar selama ribuan tahun bermain sebelum memahami sesuatu. Banyak ahli AI menduga bahwa metode ini tidak akan bekerja untuk tugas yang menawarkan hadiah lebih lemah. DeepMind mengenali masalahnya. Dia baru-baru ini fokus pada StarCraft 2, sebuah game komputer yang strategis. Keputusan yang dibuat pada awal permainan memiliki konsekuensi yang jauh di kemudian hari, yang lebih dekat dengan umpan balik yang membingungkan dan terlambat di dunia nyata. Pada bulan Januari, DeepMind mengalahkan beberapa pemain terbaik di dunia dalam demo, yang, meskipun sangat terbatas, masih mengesankan. Program-programnya juga mulai mempelajari fungsi hadiah, dengan mempertimbangkan umpan balik dari seorang guru manusia. Tetapi dengan mempekerjakan seorang guru, Anda berisiko kehilangan skala ekonomi dan kecepatan yang ditawarkan pemrosesan komputer murni.
DeepMind dan mantan peneliti Google dan saat ini, yang meminta untuk tetap anonim karena perjanjian non-pengungkapan yang ketat, juga menyatakan skeptis bahwa menggunakan metode tersebut, DeepMind dapat membuat AI yang kuat. Menurut mereka, penekanan pada kinerja tinggi di lingkungan virtual membuatnya sulit untuk menyelesaikan masalah dengan sinyal hadiah. Meski begitu, pendekatan gaming merupakan inti dari DeepMind. Perusahaan ini memiliki papan peringkat internal di mana program dari tim pemrograman yang bersaing bersaing untuk domain virtual.
Hassabis selalu menganggap hidup sebagai permainan. Sebagian besar karirnya dikhususkan untuk pengembangan game, dan sebagian besar waktu luangnya dihabiskan untuk latihan game. Di DeepMind, ia memilih game sebagai sarana utamanya untuk membangun AI yang kuat. Seperti perangkat lunaknya, Hassabis hanya dapat belajar dari pengalamannya sendiri. Orang mungkin lupa tentang tugas awalnya, karena DeepMind telah menemukan beberapa teknologi medis yang berguna dan telah melampaui pemain terbaik di kelas permainan papan. Ini adalah pencapaian yang signifikan, tetapi bukan yang diinginkan oleh pendiri perusahaan. Namun, ia masih memiliki kesempatan untuk membuat AI yang kuat tepat di bawah hidung Google, tetapi di luar kendali korporasi. Jika ini berhasil, maka Demis Hassabis akan memenangkan pertandingan yang paling sulit.