Skip to content
Демис Хасабис, коосновач и извршен директор на Google, предвидува дека моделите со вештачка интелигенција потенцијално би можеле да ги излечат сите болести во следните десет години. Неговите тврдења беа поддржани од неговиот ривал Аравинд Сринивас, извршен директор на Perplexity AI, кој го нарече Хасабис генијалец.
Зборувајќи за време на интервјуто во емисијата „60 минути“ на Си-Би-Ес во недела, 20 април, Хасабис рече:
„Во просек, потребни се десет години и милијарди долари за да се развие еден лек. Можеме да го намалиме тоа од години на месеци, па дури и недели. Денес звучи неверојатно, но тоа е она што луѓето некогаш го мислеа за структурата на протеините. Тоа би можело да доведе до револуција во здравствената заштита и мислам дека еден ден, со помош на вештачката интелигенција, можеме да ги излечиме сите болести.“
На прашањето дали вештачката интелигенција ќе им стави крај на сите болести, 48-годишниот британски научник одговори:
„Мислам дека е остварливо. Можеби во следната деценија, не гледам причина зошто да не.“
Реагирајќи на видеото од интервјуто на Network X (порано Twitter), Аравинд Сринивас напиша:
Демис е гениј и треба да му се дадат сите ресурси на светот за да го оствари тоа.“
Интересно е што основниот производ на Perplexity AI е пребарувач базиран на вештачка интелигенција, кој директно се натпреварува со Google. Стартапот со вештачка интелигенција, исто така, планира да лансира нов прелистувач управуван од агенти што би можел да ја предизвика доминацијата на Google Chrome.
Хасабис: Вештачката интелигенција завршила милијарда години докторска работа за една година
Хасабис, исто така, изјави дека нивната моментална вештачка интелигенција била способна да направи докторски истражувања во вредност од милијарда години за само една година, мапирајќи 200 милиони протеински структури.
Неодамна разговарајќи со извршниот директор на LinkedIn, Рид Хофман, Хасабис рече:
„Значи, завршивме милијарда години докторска работа за една година. На еден докторант му беа потребни четири до пет години за да открие една протеинска структура. И ги мапиравме сите 200 милиони познати протеини за една година.“
Ако ја знаеме функцијата, можеме да разбереме што тргнува наопаку кај болеста. И можеме да дизајнираме лекови и молекули што ќе се врзат за вистинскиот дел од протеинот, ако ја знаеме неговата структура. „Тоа е фасцинантен проблем.“
