# Демис Хассабис: «Мы в предгорьях технологической сингулярности»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=DsewHeVbL-0
Канал: Stanford Graduate School of Business
Опубликовано: 02.06.2026

---

# Технологический фронтир: Демис Хассабис о будущем ИИ, AGI и «предгорьях сингулярности»

[[JUMP:05:11]]

В стенах Stanford Graduate School of Business состоялась встреча с сооснователем и генеральным директором Google DeepMind Демисом Хассабисом. В ходе беседы, которую провел президент Стэнфордского университета Джон Левин, обсуждались траектория развития искусственного интеллекта, путь компании DeepMind от первых попыток обучения нейросетей на видеоиграх до прорывных открытий в биологии и вопросы грядущей технологической сингулярности.

## 🚀 Путь к DeepMind и философия «общего инструмента»
[[JUMP:05:39]]

Демис Хассабис связывает свой профессиональный путь, включающий шахматы, разработку видеоигр и нейробиологию, единой целью — стремлением понять фундаментальные принципы интеллекта.

* **Шахматы как основа мышления:** По словам Хассабиса, шахматная дисциплина научила его разбивать масштабные, амбициозные задачи на небольшие, управляемые шаги, что стало фундаментом для его подхода к бизнесу.
* **Игры как «тренировочный полигон»:** Ранние проекты DeepMind использовали игры (Atari, AlphaGo) как контролируемые среды с четкими функциями вознаграждения для тестирования алгоритмических идей.
* **ИИ как инструмент для науки:** Хассабис утверждает, что его главной миссией всегда было создание «ультимативного инструмента» для ученых, способного ускорить решение фундаментальных вопросов в физике, биологии и медицине.

## 🧪 Научные прорывы: от AlphaGo до AlphaFold
[[JUMP:16:44]]

Одним из ключевых моментов в развитии компании стала демонстрация того, что нейросети способны не только повторять действия человека, но и находить принципиально новые решения.

* **AlphaGo:** Победа над чемпионом мира по го в 2016 году стала важной вехой, так как ИИ продемонстрировал способность к творческому подходу, создав стратегии, которые не были известны человечеству за 2000 лет игры.
* **AlphaFold:** Решение 50-летней научной задачи по предсказанию 3D-структур белков стало возможным благодаря объединению глубокого обучения и структурной биологии.
* **Открытый доступ:** Хассабис подчеркивает, что решение сделать базу из 200 миллионов структур белков общедоступной было принято легко, так как одна организация не смогла бы охватить весь спектр потенциальных исследований, а ресурсы компании зависели от открытых данных сообщества.

## ⚛️ «Предгорья сингулярности» и вызовы для общества
[[JUMP:26:20]]

Хассабис считает, что мы находимся в «предгорьях сингулярности» — эпохи, которую ознаменует появление AGI (сильного искусственного интеллекта). По его мнению, это событие произойдет в течение ближайших нескольких лет.

* **Масштаб перемен:** Гость утверждает, что влияние ИИ будет в 10 раз масштабнее промышленной революции, но произойдет в 10 раз быстрее.
* **Отношение общества:** Хассабис полагает, что скептицизм в США отчасти вызван неосторожной риторикой некоторых лидеров индустрии, которые транслируют излишнюю уверенность в прогнозах, в то время как ситуация остается крайне неопределенной.
* **Необходимость координации:** Спикер настаивает, что для минимизации рисков необходима «умная» и динамичная регуляция, которая будет учитывать реальное положение дел в ведущих лабораториях, а не основываться на абстрактных опасениях.

## 🌍 ИИ как фактор глобального равенства
[[JUMP:43:36]]

Отвечая на вопрос о доступности технологий для стран Глобального Юга, Хассабис выразил надежду на то, что экономические механизмы могут работать на благо человечества.

* **Демократизация:** ИИ позволяет исследователям из стран с менее развитой инфраструктурой пользоваться инструментами, для доступа к которым раньше требовалось присутствие в Кремниевой долине.
* **Борьба с болезнями:** Работа над проектами, подобными AlphaFold, позволяет ученым пропускать длительные этапы исследований и сразу переходить к разработке лекарств от «забытых» тропических болезней, которые часто игнорируются крупными фармацевтическими компаниями из-за низкой коммерческой выгоды.