Крај на сите болести за 10 години? Шефот на Гугл ДипМајнд верува дека АИ ќе го овозможи тоа!

Демис Хасабис, ко-основач и директор на „Гугл ДипМајнд“, даде смело предвидување. Тој смета дека моделите на вештачка интелигенција (АИ) имаат потенцијал. Би можеле да ги излечат сите болести во наредната деценија.

Неговите тврдења добија поддршка и од ривалска компанија. Аравинд Сринивас, директор на „Perplexity AI“, го нарече Хасабис „генијалец“. Тој ја поддржа идејата иако неговата компанија е конкурент на Гугл.

Хасабис зборуваше за ова во интервју за емисијата „60 минути“ на Си-Би-Ес. Интервјуто беше емитувано во неделата, 20 април. Тој објасни како АИ може да помогне.

„Во просек, требаат десет години и милијарди долари за развој на еден лек“, рече Хасабис. „Ние можеме да го скратиме тој процес на само неколку месеци, па дури и недели.“

Тој призна дека ова звучи неверојатно денес. Но, потсети дека и мапирањето на протеините порано се сметало за невозможно. „Ова има потенцијал целосно да го трансформира здравството“, додаде тој. „Верувам дека еден ден, со помош на АИ, ќе ги излечиме сите болести.“

На прашањето дали АИ може да значи крај на сите болести, тој одговори потврдно. „Мислам дека тоа е остварливо“, рече 48-годишниот британски научник. „Можеби веќе во следната деценија – не гледам причина зошто да не.“

Реагирајќи на интервјуто на мрежата Икс (Твитер), Сринивас напиша: „Демис е генијалец. Треба да му се обезбедат сите ресурси на светот за да го реализира тоа.“

АИ заврши работа од милијарда години за една

Хасабис истакна огромен успех на нивната АИ. Успеале да постигнат еквивалент на милијарда години докторски истражувања. И тоа за само една година работа. Мапирале 200 милиони структури на протеини.

Во разговор со директорот на ЛинкдИн, Рид Хофман, Хасабис објаснил повеќе. „Направивме работа од милијарда години за една година“, рече тој. „Порано, на докторанд му требаа 4-5 години за структура на еден протеин.“

„Ние ги мапиравме сите 200 милиони познати протеини за една година“, додаде тој. Објасни дека познавањето на структурата е клучно. „Ако ја знаеме функцијата, разбираме што не е во ред кај болеста. Тогаш можеме да дизајнираме лекови… што ќе се врзат точно за тој дел“, заклучи Хасабис.