Yapay Zekanın Gülen Yüzü

2025 Nobel Kimya Ödülü’nü John M. Jumper ile birlikte alan, Google’un yapay zeka şirketi DeepMind’ın yöneticisi Sir Demis Hassabis, 1976 yılında Londra, İngiltere’de doğdu. Hem Yunan hem de Çin kökenli; babası Kıbrıslı, annesi ise Singapurlu. Bilimde “melez” yaklaşım anlamındaki disiplinlerarası yaklaşım yanlısı bir bilim insanı olan Hassabis ilginçtir ki doğumu anlamında da bir melez. Adının anlamı da yaptıkları ile uyumlu Hassabis’in. “Demis” demiş, söylemiş; “Hassabis” ise muhtemelen hesap uzmanı, matematikçi anlamında.

Adam olacak Demis, babası ve amcasının satranç oynadığını gördüğünde dört yaşındaymış ve onlardan oyunu kendisine öğretmelerini istemiş. Oyuna hızla alışmış ve kısa sürede ikisini de yenmeye başlamış.17 yaşında, bilgisayar oyunları şirketi Bullfrog Productions’a katılmış ve burada Syndicate oyununda tasarımcı olarak çalışmış, baş programcı olmuş. Oyun sektöründe Altın Joystick Ödülü’nü kazanmış.

Hassabis, Cambridge Üniversitesi’ne girdiğinde 1995, 1996 ve 1997’de satranç takımına liderlik etmiş. 2011 yılında Hassabis, yapay zeka şirketi DeepMind Technologies’i kurmuş. Amacı, “zeka sorununu çözmek” ve ardından yapay zekayı “diğer her şeyi çözmek için kullanmak”.

Hassabis ve DeepMind ekibi, başlangıçta oyunlarda ustalaşmak için öğrenme algoritmaları geliştirmeye odaklandı. 2013 yılına gelindiğinde, bilgisayar oyunlarını “insanüstü bir seviyede” oynayabilen Deep Q-Network (DQN) adlı bir algoritma geliştirdi. DeepMind’ın başarıları, DeepMind’ı 2014 yılında satın alan teknoloji devi Google’ın dikkatini çekti. Hassabis şimdi merkezi Kuzey Londra’da bulunan ve bağımsız olarak yönetilen bir kuruluş olarak faaliyet gösteren DeepMind’ın CEO’su olmaya devam ediyor.

Hassabis, TIME dergisinin 2017’nin en etkili 100 öncüsü, lideri, devi, sanatçısı ve ikonundan biri seçildi. Mucit, bilim insanı, yazar, fütürist ve DeepMind’ın sahibi olan Google’ın mühendislik direktörü Ray Kurzweil o dönemde şöyle yazmıştı: “Demis Hassabis, son iki yılda Nature dergisinde üç makalesi yayımlanan yapay zeka alanında çığır açan öncü bilim insanlarından biri. Benim gibi o da yapay zekanın insanlığın büyük zorluklarını çözmeye yardımcı olacağına inanıyor; yoksulluğu azaltmak, hastalıkları iyileştirmek ve çevreyi iyileştirmek. Ancak aynı derecede önemli olan, Demis’in yapay zekayı güvenli yapmaya kendini adamış olması”.

Hassabis daha sonra dikkatini kadim Çin oyunu Go’nun yarattığı zorluğa çevirdi, oyunu öğrenen bir makine için bunu ideal bir meydan okuma olarak görüyordu. 2015 yılında DeepMind programı AlphaGo, Avrupa Go şampiyonunu 5-0’lık skorla yendi. Ertesi yıl, eski bir dünya şampiyonunu 4-1 yendi.

DeepMind makine öğrenmesi alanındaki ilerleyerek, derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme süreçlerini birleştirerek yeni bir alan olan “derin pekiştirmeli öğrenme”yi yarattı. Bu süreçler, tıptan astrofiziğe kadar hemen hemen her bilimsel çalışma alanı için muazzam bir potansiyel taşıyor.

2018 yazında Nature Medicine dergisi, DeepMind’ın ilk tıbbi ürünü olan OCT taramalarını analiz etmek için yeni bir teknoloji üzerine bir çalışma yayınladı. OCT taraması, makula dejenerasyonu ve diyabetle ilişkili körlük de dahil olmak üzere retina bozukluklarını tespit etmek için düzenli olarak kullanılıyor. DeepMind yapay zeka teknolojisi, erken bir çalışmada OCT taramalarını analiz edebildiğini ve insan uzmanlardan açıkça daha iyi, yüzde 94 doğrulukla teşhis koyabildiğini kanıtladı.

DeepMind protein yapısı tahmini üzerinde çalışmaya başlamak için küçük bir ekip kurdu. Proteinlerin şeklini en yakın atoma kadar tahmin edebilen yapay zeka AlphaFold’u geliştirdiler. Aralık 2018’de, AlphaFold programı 13. Protein Yapısı Tahmini Tekniklerinin Kritik Değerlendirmesi (CASP) genel sıralamasında birinci oldu. DeepMind 2020’de AlphaFold2’yi ortaya çıkardı ve 50 yıllık “protein katlama sorununa” bir çözüm olarak tanındı. Hassabis, “Şimdiye kadar yaptığımız en karmaşık şey” diyor. Temmuz 2021’de DeepMind, sistemin nasıl çalıştığına dair ayrıntılı bir açıklama yayınladı ve kaynak kodunu tüm dünyayla ücretsiz olarak yayınladı.

Ayrıca, yapay zekanın tahmin ettiği yeni protein yapılarını doldurmak üzere Avrupa Biyoenformatik Enstitüsü ile birlikte halka açık bir veritabanı kurdu. Veritabanında şu anda yaklaşık 800.000 kayıt bulunuyor ve DeepMind, önümüzdeki yıl 100 milyondan fazla kayıt (bilimin bildiği neredeyse tüm proteinler) ekleyecek.

Temmuz 2022’de DeepMind Technologies yapay zeka laboratuvarındaki araştırmacılar, bilinen neredeyse tüm proteinlerin yapısını tahmin ettiklerini açıkladılar. Bu, ilaç keşfini hızlandıracak ve sürdürülebilirlik ve gıda güvensizliği gibi sorunların çözümüne yardımcı olacak biyolojide önemli bir ilerleme. Ayrıca AlphaFold veritabanını, bilimin bildiği neredeyse tüm proteinleri, yani 214 milyon öngörülen proteini içerecek şekilde genişlettiler.

Kasım 2023’te, yapay zeka aracı GNoME’yi kullanan Google DeepMind araştırmacıları, yenilenebilir enerji ve hesaplama gibi alanlarda devrim yaratabilecek bir bulguyla 2,2 milyon yeni kristal yapı tespit etti. Nature dergisinde yayınlanan bir makaleye göre, bu keşif, daha önce bilinen tüm kararlı malzemelerin toplamından 45 kat daha fazla.

Mayıs 2024’te, DeepMind’ın yapay zekâ alanındaki öncü çalışmalarını temel alan Demis Hassabis, karmaşık protein yapılarını tahmin edebilen yapay zekâ AlphaFold’a çığır açan bir güncelleme sundu. Bu son sürüm olan AlphaFold 3, DNA ve RNA etkileşimlerini modellemeyi de içerecek şekilde yeteneklerini önemli ölçüde genişleterek moleküler biyoloji anlayışımızda önemli bir sıçramaya işaret ediyor. Hassabis, bir röportajında, bu geliştirmenin ilaç keşfinin geleceği için çok önemli olduğunu vurgulayarak, yapay zekâ tarafından tasarlanan ilk ilaçların birkaç yıl içinde klinik çalışmalara girebileceğini öngördü.