Googleが4億ドルで買収！DeepMind社のデミス・ハサビスとは？
デミス・ハサビス(Demis Hassabis)氏は、イギリスのAI(人工知能)研究者であり、 脳科学者(博士号取得)であり、 コンピュータゲームデザイナーであり、世界的なゲームプレイヤーです！
目次
ハサビス氏の生まれ・人種・すごい経歴
デミス・ハサビス氏は、イギリス・ロンドン生まれで、今現在43歳です。
ギリシャ系キプロス人と中国系シンガポール人の家系です。
チェスの神童で、ハサビス氏が13歳の時、14歳以下のプレイヤーの中では、世界で2番目でした✨
15歳の時に、ケンブリッジ大学への入学を許可されましたが、大学側の条件により16歳になってからケンブリッジ大学へ入学しました✨
17歳の時に、ブルフロッグ社の社長ピーター・モリニューと共に「テーマパーク」というシミュレーションゲームのプログラムを書きました✨
2年飛び級でケンブリッジ大学を卒業しました✨
18歳の時に、ゲーム開発会社であるエリクサー・スタジオを設立しました✨
29歳の時に、知的財産や技術権を売却してエリクサー・スタジオを閉鎖し、ケンブリッジ大学の博士課程へ進学して、脳神経科学の研究を始めました✨
2007年、彼が31歳の時に、彼の論文が3大科学誌の１つ「サイエンス」の「ブレイクスルー・オブ・ザ・イヤー」に選ばれました✨
2009年、彼が33歳の時に、認知神経科学の博士号を取得しました✨
2016年、ハサビス氏は「世界の行く先を決めている」ビルダーバーグ会議に招待されて、参加しております。
AIの会社を設立
2010年10月、ロンドンでAI(機械学習)のスタートアップDeepMindテクノロジーズを共同で立ち上げ、CEOを務めました。
2011年、DeepMindテクノロジーズが開発したAIが、ブロック崩しをプレイしながら学習していく動画を公開しました。
このAIは、DQN(Deep Q-network)と呼ばれており、深層強化学習アルゴリズムが使われている人工知能のことです。画像認識に多く用いられる深層学習と強化学習を組み合わせたアルゴリズムのおかげで、こんなすごいことが可能になっております。
Googleによる買収秘話
ハサビス氏は、DeepMindテクノロジーズを作って、AIの研究開発を進めながらも、さらなる資金集めに奔走していました。
そのような時に、テスラ社のイーロン・マスク氏がGoogleのラリー・ペイジ氏にDeepMindテクノロジーズの存在を教えたことにより、Googleからハサビス氏に「ラリー・ペイジと会いませんか？」というメールが来ました。
約1年の交渉の結果、2014年1月にDeepMindテクノロジーズはGoogleに4億ドルで買収され、社名もGoogle DeepMindに変えられました。
当初、ハサビス氏は会社を売るつもりはなかったそうです。
DeepMindテクノロジーズの資金を調達したかっただけなのに、ラリー・ペイジ氏に巧妙に説得されて、買収されてしまったそうです(笑)
ハサビス氏によると、「人生という限られた時間の中で、Googleのような会社を作る事と、理想のA.Iを作る事を両立する時間は無い」と考え、自分を説得したそうです。
DeepMind社の囲碁プログラムAlphaGO(５種類)の活躍
コンピュータ囲碁プログラムAlphaGOは、実は、５種類もあります！
・AlphaGo Fan
・AlphaGo Lee
・AlphaGo Master
・AlphaGo Zero
・AlphaZero
です。
ちなみに、囲碁において考えられる局面数は、2.1×10^170 、言い換えれば2.1×(10の170乗)通りあります😅
将棋の局面数は10の69乗、チェスの局面数は10の50乗、オセロの局面数は10の28乗です。
これらと比べると、囲碁の局面数がどれほど多いか、おわかりいただけると思います。
では、AlphaGO(５種類)の活躍を説明しますね。
まず、2015年10月に、開発したコンピュータ囲碁プログラムAlphaGO Fan(初代:GPU176台を使用)が、人間のプロ囲碁棋士との対戦で、初めてハンディキャップなしで勝ちました✨
今度は、2016年3月に、AlphaGO Lee(2代目:TPU48台を使用)が、プロ囲碁棋士の李世ドル（イ・セドル）氏との対戦で、5試合中4試合に勝ちました✨
次に、2017年5月に、AlphaGO Master(3代目:TPU4台のみを使用)が、囲碁世界レーティング1位の柯潔（カ・ケツ）氏との対戦で、３戦全勝しました✨
それから、2017年10月に発表されたAlphaGo Zero(4代目:TPU4台のみを使用)は、棋譜やビッグデータを必要とせず自己対局によって強化され、AlphaGO Master(3代目)と対戦し、100戦して89勝11敗の結果を残しました。
最後に、2017年12月に発表されたAlphaZero(5代目:TPU5000台を使用)は、たった8時間自己対局した後に、AlphaGo Zero(4代目)と対戦し、100戦して60勝40敗の結果を残しました。
壮大な電力コスト削減計画
2016年7月、DeepMind社は、AI(機械学習)によって、Googleグループが利用する電力を１５％削減し、数億ドルのコスト削減を見込んでいると発表しました✨
さらに、イギリス全体を最適化することで、インフラ投資なしで、電力コストを１０％カットする取り組みを行っていると発表しました✨
その後のDeepMind社の活躍
2016年9月に、DeepMind社は、音声クローンを生成することができるWaveNetを発表しました✨
2018年6月14日に、DeepMind社は、2次元画像から3Dモデルを構築するAI技術GQN(Generative Query Network) を発表しました✨
2018年11月に、DeepMind社は、タンパク質の形状をアミノ酸配列から予測するAIであるAlphaFoldを国際タンパク質構造予測コンテストで使い、優勝しました✨
2018年12月に、DeepMind社のAlphaStar(アルファスター)は、リアルタイムストラテジーゲーム「スタークラフト2」において、世界13位であるMaNa氏に対して、5-0で勝利しました✨
2019年1月25日に、DeepMind社のAlphaStarは、世界13位であるMaNa氏と再度対戦し、今度は返り討ちにあい、負けました！ MaNa氏、大勝利です🎶
上記のWaveNet、GQN(Generative Query Network) 、AlphaFold、AlphaStarに関しては、いずれ、詳細な記事を書く予定です。ちょっと待ってて下さい！
DeepMind社の問題点
2018年のDeepMind社の損失額が、5億7000万ドル(約605億円)まで拡大したことが明らかになっております😵大丈夫でしょうか？ かなり心配です。
今回の記事は以上になります。
最後までお付き合いいただき、ありがとうございますm(_ _)m
