2024. 10. 13. 16:01ㆍ카테고리 없음
10/9/2024 – DeepMind CEO Demis Hassabis and John Jumper, a DeepMind researcher who led the company's efforts to build AI models that could predict protein structures, shared the Nobel Prize for Chemistry, along with David Baker from the University of Washington. Through his AI company, he had already spearheaded breakthroughs in Go and chess with AlphaGo and AlphaZero, and he has now won the Nobel Prize thanks to AlphaFold2.
n the chess and gaming world at large, Demis Hassabis has been celebrated many times over the past years for the revolutionary and pioneering efforts of DeepMind in chess, Go, and even shogi. Had there been a Nobel prize or similar in chess, he would have received them already, that is certain. The revolutionary neural networks that are the staple of chess engines of all names can be traced in a straight line from AlphaZero's ground-breaking paper and results.
Demis Hassabis is of course also a well-established and bona fide prodigy in chess himself, and at the bright age of 13 was the second highest rated youth in his category, rated 2300 FIDE, second only to the legendary Judit Polgar.
Of course, when AlphaGo first came out, wowing the world at large with its match against Go legend Lee Sedol, a lot of behind the scenes talk came about on whether something similar might not be possible in chess. I will unabashedly admit that I was among the doubters, sure that the inherently tactical nature of chess and deep calculations would make it an interesting science project at best, but was unlikely to yield a breakthrough result. No need to state just how wrong I was, though I was hardly alone.
Nevertheless, it was also clear that unlike previous efforts to link chess to AI, such as the unforgettable Deep Blue matches, AlphaZero and Co. were never meant to be the final goals, the summit in some gaming AI Everest. They were stepping stones to help prove that AI could learn and master topics with minimal information. In other words, for as revolutionary as they were to our own confined worlds, these were only meant as proofs of concept.
2024년 10월 9일 - 단백질 구조를 예측할 수 있는 AI 모델 구축을 주도한 딥마인드의 CEO 데미스 하사비스와 딥마인드의 연구원 존 점퍼가 워싱턴 대학교의 데이비드 베이커와 함께 노벨 화학상을 공동 수상했습니다. 그는 AI 회사를 통해 이미 알파고, 알파제로와 함께 바둑과 체스 분야에서 획기적인 발전을 이끌었으며, 현재 알파폴드2 덕분에 노벨상을 수상했습니다.
체스와 게임 업계 전반에서 데미스 하사비스는 지난 몇 년 동안 체스, 바둑, 심지어 장기 분야에서 딥마인드의 혁명적이고 선구적인 노력으로 여러 차례 찬사를 받아왔습니다. 체스에서 노벨상이나 이와 유사한 상이 있었다면 이미 상을 받았을 것입니다. 모든 이름의 체스 엔진의 필수 요소인 혁명적인 신경망은 알파제로의 획기적인 논문과 결과에서 직선으로 추적할 수 있습니다.
물론 데미스 하사비스는 체스에 있어서도 확고한 신념을 가진 신동이며, 13세의 밝은 나이에 전설적인 주딧 폴가에 이어 2300 FIDE 등급을 받은 동급 청소년 중 두 번째로 높은 평점을 받았습니다.
물론 알파고가 처음 출시되어 바둑의 전설 이세돌과의 대결로 전 세계를 놀라게 했을 때, 체스에서도 비슷한 일이 불가능할지에 대한 비하인드 스토리가 많이 나왔습니다. 체스와 깊은 계산의 본질적인 전술적 특성으로 인해 기껏해야 흥미로운 과학 프로젝트가 될 수 있지만 획기적인 결과를 얻을 가능성은 낮다고 확신하며 제가 의심스러운 사람 중 한 명이었다는 사실을 부끄러워하지 않고 인정하겠습니다. 제가 혼자가 아니었음에도 불구하고 제가 얼마나 잘못했는지 말할 필요는 없습니다.
그럼에도 불구하고 잊을 수 없는 딥 블루 경기와 같이 체스를 AI와 연결하려는 이전의 노력과 달리 알파제로와 알파제로가 최종 목표가 될 수 없다는 것도 분명했습니다. 이들은 AI가 최소한의 정보로 주제를 학습하고 마스터할 수 있다는 것을 증명하는 데 도움이 되는 디딤돌이었습니다. 즉, 우리만의 제한된 세계만큼이나 혁명적인 개념 증명을 위한 것이었을 뿐입니다.
출처:https://en.chessbase.com/post/demis-hassabis-from-deep-mind-wins-nobel-in-chemistry
번역:파파고