Демис Хасабис, ко-основач и извршен директор на Google DeepMind, предвидува дека моделите на вештачка интелигенција би можеле потенцијално да ги излечат сите болести во наредната деценија.
Неговите тврдења беа поддржани и од неговиот ривал Аравинд Сринивас, извршен директор на Perplexity AI, кој го нарече Хасабис „генијалец“.
Говорејќи за време на интервју за емисијата 60 минути на CBS, во неделата, 20 април, Хасабис изјави:
„Во просек, потребни се десет години и милијарди долари за да се развие еден лек. Ние можеме да го скратиме тој процес од години на само неколку месеци, па дури и недели. Денес тоа звучи неверојатно, но порано и за мапирањето на структурата на протеините се мислеше дека е невозможно. Ова има потенцијал целосно да го трансформира здравството. Верувам дека еден ден, со помош на вештачката интелигенција, ќе можеме да ги излечиме сите болести.“
На прашањето дали вештачката интелигенција може да го означи крајот на сите болести, 48-годишниот британски научник одговори:
„Мислам дека тоа е остварливо. Можеби веќе во следната деценија – не гледам причина зошто да не.“
Реагирајќи на интервјуто објавено на Network X (поранешен Twitter), Аравинд Сринивас напиша:
„Демис е генијалец и треба да му се обезбедат сите ресурси на светот за да го реализира тоа.“
Интересен факт е дека основниот производ на Perplexity AI е пребарувач базиран на вештачка интелигенција, кој директно се натпреварува со Google. Овој стартап исто така планира да лансира нов прелистувач базиран на агенти, кој би можел да ја оспори доминацијата на Google Chrome.
АИ направи милијарда години истражувачка работа за една година: Хасабис
Хасабис истакна дека нивната вештачка интелигенција успеала да постигне еквивалент на милијарда години докторски истражувања во текот на само една година, мапирајќи 200 милиони структури на протеини.
Зборувајќи неодамна со извршниот директор на LinkedIn, Рид Хофман, Хасабис рече:
„Значи, направивме милијарда години истражувачка работа за само една година. Порано, на еден докторант му беа потребни четири до пет години за да ја утврди структурата на еден протеин. А ние ги мапиравме сите 200 милиони познати протеини во рок од една година.“
„Ако ја знаеме функцијата, можеме да разбереме што не функционира кај болеста. И тогаш можеме да дизајнираме лекови и молекули што ќе се врзат точно за соодветниот дел од протеинот, доколку ја знаеме неговата структура. Тоа е фасцинантен предизвик.“
Денес
