Slušaj vest

Demis Hasabis, suosnivač i izvršni direktor kompanije Google , predviđa da bi modeli veštačke inteligencije mogli potencijalno izlečiti sve bolesti u narednih deset godina. Njegove tvrdnje podržao je i rival Aravind Srinivas, izvršni direktor Perplexity AI, koji je Hasabisa nazvao genijem.

shutterstock_deepmind (3).jpg
Foto: Shutterstock

Govoreći tokom intervjua za CBS-ovu emisiju 60 Minutes u nedelju, 20. aprila, Hasabis je rekao:

„U proseku, potrebno je deset godina i milijarde dolara da se razvije jedan lek. Mi bismo mogli da to smanjimo sa godina na mesece, ili čak nedelje. To danas zvuči neverovatno, ali isto su ljudi nekada mislili o strukturi proteina. To bi moglo da dovede do revolucije u zdravstvu, i mislim da jednog dana, uz pomoć AI, možemo izlečiti sve bolesti.“

Demis Hasabis.jpg
Foto: printscreen YT

Na pitanje da li će AI dovesti do kraja svih bolesti, 48-godišnji britanski naučnik je odgovorio:

„Mislim da je to dostižno. Možda u narednoj deceniji, ne vidim razlog zašto ne.“

Reagujući na video snimak intervjua na mreži X (ranije Twitter), Aravind Srinivas je napisao:
Demis je genije i treba mu dati sve resurse na svetu da to ostvari.“

Demis Hasabis 3.jpg
Foto: printscreen YT

Zanimljivo je da je osnovni proizvod Perplexity AI pretraživač zasnovan na veštačkoj inteligenciji, koji direktno konkuriše Google-u. AI startap takođe planira da lansira novi pretraživač sa agentima koji bi mogao da izazove dominaciju Google Chrome-a.

AI je obavio milijardu godina doktorskog rada za jednu godinu: Hasabis

Hasabis je takođe izjavio da je njihov trenutni AI uspeo da uradi koliko i milijardu godina doktorskog istraživanja za samo jednu godinu, mapirajući 200 miliona struktura proteina.

Demis Hasabis 4.jpg
Foto: printscreen YT

Govoreći nedavno sa izvršnim direktorom LinkedIna, Ridom Hofmanom, Hasabis je rekao:

„Dakle, uradili smo milijardu godina doktorskog rada za jednu godinu. Nekada je trebalo doktorantu četiri do pet godina da otkrije jednu strukturu proteina. A mi smo mapirali svih 200 miliona poznatih proteina u jednoj godini.

Ako znamo funkciju, možemo da razumemo šta ide po zlu kod bolesti. I možemo dizajnirati lekove i molekule koji će se vezivati za pravi deo proteina, ako znamo njegovu strukturu. To je fascinantan problem.“