Інтерв’ю з Хасабісом від Sequoia: інформація — це сутність Всесвіту, ШІ відкриє нову наукову галузь

Оригінальний текст:瓜哥 AI 新知

Цей матеріал зібрано з інтерв’ю з Demis Hassabis на каналі Sequoia Capital, опублікованого 29 квітня 2026 року.

Зміст: Інтерв’ю з Demis Hassabis на AI Ascent 2026 від Sequoia Capital

Витоки зв’язку між AI та іграми: ігри — чудове полігон для тестування штучного інтелекту. Вбудовуючи AI як основну механіку гри, можна не лише ефективно перевірити алгоритмічні ідеї, а й отримати ранню обчислювальну підтримку для технологічних досліджень.

“Теорія часу для стартапів”: підприємництво має “бути на п’ять років попереду епохи, а не на п’ятдесят”. Важливо швидко уловлювати баланс між технологічними проривами та практичною реалізацією, надто рання передчасність зазвичай ускладнює успіх.

Шлях розвитку AGI: місія DeepMind ясна і тверда — перший крок, створити загальний штучний інтелект (AGI); другий — використати AGI для розв’язання всіх складних задач, включно з наукою і медициною.

Ключова цінність “AI for Science”: AI — ідеальна мова для опису біології та складних природних систем. За допомогою AI-моделювання, цикл розробки нових ліків може скоротитися з кількох років до кількох тижнів, а можливо, й досягти персоналізованої медицини.

Зародження нової наукової дисципліни: складність AI-систем сама по собі спричинить появу нових інженерних наук, таких як “механізмова інтерпретованість”. Водночас, AI-управляємі моделювальні технології дозволять людству проводити контрольовані експерименти з економіки та складних соціальних систем, відкриваючи нові галузі науки.

Інформація — сутність всесвіту: матерія, енергія і інформація здатні взаємно перетворюватися. Ймовірно, сутність Всесвіту — це масштабна система обробки інформації, що надає AI глибокого значення у розумінні фундаментальних закономірностей космосу.

Обмеження обчислень Тьюринга: сучасні системи AI, такі як нейронні мережі, вже довели, що класична машина Тьюринга здатна імітувати проблеми, які раніше вважалися вирішуваними лише квантовими обчисленнями (наприклад, згортання білків). Людський мозок, ймовірно, є високорівневою наближеністю машини Тьюринга.

Філософські роздуми про свідомість: можливо, свідомість складається з компонентів, таких як самосвідомість і часовий потік. На шляху до AGI слід спершу розглядати її як потужний інструмент, а вже потім — досліджувати глибокі філософські питання “свідомості” за допомогою цього інструменту.

Зміст статті

Засновник і CEO Google DeepMind, лауреат Нобелівської премії з хімії 2024 року за AlphaFold, Demis Hassabis, у спільній дискусії з партнером Sequoia Capital Konstantine Buhler на AI Ascent 2026 обговорили шлях до AGI та майбутнє після нього.

У розмові він пояснив, чому вірить у можливість до 2030 року досягти AGI, чому довгий цикл розробки нових ліків може скоротитися з десятиліть до кількох днів, а також чому “інформація”, а не матерія чи енергія, є найсуттєвішою і найфундаментальнішою основою Всесвіту. Також він розглянув, якби Ейнштейн був живий сьогодні, які б його оцінки були щодо обмежень сучасних моделей AI, і чому найближчі два роки стануть вирішальними для людської долі.

Повний текст інтерв’ю

Ведучий: Demis, щиро дякую, що завітали.

Деміс Хасабіс: Дуже радий бути тут. Дякую всім за прийом, дуже приємно спілкуватися.

Ведучий: Для нас велика честь запросити вас до нашої шоколадної фабрики.

Деміс Хасабіс: Щойно почув про це. З нетерпінням чекаю спробувати шоколад.

Ведучий: Чудово. Demis, переходимо до суті. Сьогодні з нами справжній ветеран галузі (OG): він — оригінальний мислитель, засновник, провидець і піхотинець у всіх сферах AI. Demis — чистий віруючий і вченець.

Історія та внутрішня лінія Demis

Наш діалог почнеться з ранніх років заснування DeepMind, потім глибше — про науку і технології, і завершиться питаннями від аудиторії. Тож почнемо.

Demis, ти був дитячим шахістом, засновником ігрових компаній, а також нейронауковцем. Ти — засновник DeepMind і нині керуєш великою і впливовою компанією. Ці ролі здаються дуже різними, але ти казав, що між ними є одна внутрішня лінія. Можеш поділитися?

Деміс Хасабіс: Так, справді є одна основна лінія, хоча, можливо, це — постфактум (post hoc reasoning). Але я давно прагнув займатися AI. Це — найважливіша і найцікавіша справа у моєму житті. З 15-16 років кожен мій вибір навчання і кожна дія були спрямовані на те, щоб колись створити щось подібне до DeepMind.

Ігри: тренувальний полігон для штучного інтелекту

Я “загалом” увійшов у ігрову індустрію, бо у 90-х саме там зароджувалися найпередовіші технології. Не лише AI, а й графіка і апаратне забезпечення. Наприклад, GPU, які ми використовуємо сьогодні, спершу створювали для графічних движків, і я вже наприкінці 90-х почав використовувати перші GPU. Усі ігри, над якими я працював — для Bullfrog або для Elixir Studios — мали AI як основну механіку.

Найвідоміша моя робота — “Theme Park”, створена приблизно у 17 років. Це симулятор парку розваг, де тисячі мініатюрних персонажів відвідують атракціони і купують у магазинах. Під поверхнею — повноцінна економічна модель AI. Як і “SimCity”, вона стала однією з перших у своєму роді. Коли я побачив, що вона продається понад 10 мільйонів копій і що гравці отримують задоволення від взаємодії з AI, я ще більше зацікавився AI і вирішив присвятити йому все життя.

Пізніше я звернувся до нейронауки, щоб черпати натхнення з роботи мозку і шукати нові алгоритмічні ідеї. Коли настав час заснувати DeepMind, все зійшлося — ідеї, досвід, натхнення. Ігри стали нашою першою перевіркою AI-концепцій.

Заснування Elixir Studios

Ведучий: Тут багато підприємців. Ти — дворазовий засновник, тому добре знаєш, як це — будувати компанію. Розкажи про свій перший досвід — Elixir Studios. Це не найвідоміша твоя компанія, але ти досягнув у ній значних успіхів. Як ти керував? Чого навчився?

Деміс Хасабіс: Ще одразу після університету я заснував Elixir Studios. Мав щастя попрацювати у Bullfrog, що був легендарним у 90-х — однією з найкращих і найвпливовіших ігрових студій у Європі.

Я хотів розширити межі AI. В ті часи я використовував ігри як “загінний шлях” для фінансування AI-розробок, постійно підштовхуючи технології вперед і поєднуючи їх із творчістю. Це — ідея, яка й досі актуальна для дослідницьких проектів (Blue-sky research).

Мій найцінніший урок — потрібно бути на п’ять років попереду епохи, а не на п’ятдесят. У Elixir ми намагалися створити “Республіку” — гру, що моделює цілу країну. Там гравець міг повставляти режим і керувати містами, які були дуже реалістичними.

Пам’ятаю, що наприкінці 90-х комп’ютери працювали на Pentium. Нам потрібно було проробити графіку і AI для мільйонів мешканців на ПК. Це було надзвичайно амбітно — і водночас ризиковано. В результаті — багато труднощів.

Я навчився, що потрібно йти вперед, але не надто далеко — інакше ризикуєш провалом. Знайти баланс — найважливіше.

Заснування DeepMind у 2009 році

Ведучий: Тоді, у 2009, ти був переконаний, що AGI з’явиться. Можливо, на 10 років раніше, ніж очікували, — краще, ніж на 50. Як ти переконав перших талантів? Адже тоді ідея AGI здавалася фантастикою.

Деміс Хасабіс: Ми швидко помітили цікаві ознаки. Спершу думали, що випереджаємо на 5 років, але насправді — на 10. Тоді ще не було глибокого навчання (Deep Learning), яке щойно винайшли Хінтон і команда. Багато не розуміли його потенціалу. Ми мали досвід у підкріплювальному навчанні (Reinforcement Learning), і вважали, що поєднання цих технологій — прорив.

Ще ми бачили перспективу обчислювальної потужності — GPU почали використовувати для прискорення. Згодом з’явилися TPU, але тоді це був революційний крок. У мене був досвід у нейронауці, і я разом із командою вивчав мозкові механізми, зокрема ідею, що масштабування підкріплювального навчання може привести до AGI.

Ми зібрали всі ці елементи — і почали працювати. Вважали, що тримаємо таємницю — ніхто в академії і промисловості не вірив, що AI може зробити прорив. Навіть у 2010-х багато вважали, що це — безнадійна справа.

Я проходив постдок у MIT, де досліджували експертні системи і логіку. Тоді я вже відчував, що ці підходи застаріли. Але у Cambridge і MIT все ще працювали за старими методами. Це підсилювало мою віру: ми йдемо правильним шляхом, навіть якщо зазнаємо невдачі. Це — ризик, але варто.

Місія DeepMind і ставка на AGI

Ведучий: Чи стикалися ви з опором у перші роки? Що доводилося доводити іншим і собі?

Деміс Хасабіс: Я завжди вірив у AI. Це — найважливіша технологія мого життя. Вона розвивається швидше, ніж я очікував, але це — в межах моїх прогнозів ще 2010-х. Тоді ми думали, що це — довгий шлях, 20 років.

Я переконаний, що наші темпи — правильні. Ми зробили свій внесок. Навіть якщо б нічого не сталося, я б і далі йшов цим шляхом, бо це — найважливіша технологія.

Мета — створити універсальний штучний інтелект (AGI), і використовувати його для розв’язання всіх проблем. Це — найважливіша і найзахоплююча технологія, яку людство може винайти.

Вона — інструмент науки, створіння і шлях до розуміння людської свідомості, мрій і творчості. Як нейронауковець, я шукав цей інструмент, щоб порівнювати системи і глибше їх досліджувати.

“AI для науки”: культура і цінності

Ведучий: Обговоримо “AI для науки”. Ви — її прихильник і ідеаліст. Це — головна місія DeepMind. Як ваша культура і підхід допомогли залишатися на передовій?

Деміс Хасабіс: Це — наш головний мотив. Я хочу, щоб AI допомагав науці, медицині і нашому розумінню світу. Це — моя “мета-стратегія”: спершу створити універсальний інструмент, а потім застосовувати його для проривів у науці. Ми вже досягли AlphaFold і плануємо ще багато.

DeepMind — цінує цю ціль. У нас є команда під керівництвом Пушміта Колі, яка вже понад десять років займається “AI для науки”. Після перемоги AlphaGo у Сеулі ми одразу почали цю роботу.

Я довго чекав, коли алгоритми стануть достатньо сильними і універсальними. Перемога в грі Го стала поворотним моментом. Тоді зрозуміли, що настав час застосовувати ці ідеї до реальних проблем — медицини, матеріалів, енергетики.

Ми віримо, що AI принесе найбільшу користь саме там. Це — шлях до лікування хвороб, продовження життя, нових матеріалів і сталого розвитку.

Біологічні прориви і Isomorphic Labs

Ведучий: Як AI досяг проривів у біології? Ви — активно працюєте у Isomorphic Labs. Там ви — улюблений дослідник. Вірите, що AI зможе вилікувати хвороби? Коли настане “золотий час” у біології, подібний до мов і програмування?

Деміс Хасабіс: AlphaFold — вже наш “золотий час”. Вирішення проблеми згортання білків — понад 50 років. Це — ключова частина відкриття ліків і розуміння біології. Але це — лише один етап.

Isomorphic Labs — моя команда, яка створює технології для автоматичного проектування ліків. Ми можемо створювати молекули, що ідеально підходять до цільових білків. Це — революція у фармацевтиці.

Ми прагнемо перенести 99% роботи з лабораторій у симуляції. Це дозволить скоротити цикл розробки з 10 років до кількох місяців або днів. Це — майбутнє.

Якщо це вдасться, лікування будь-яких хвороб стане реальністю. Персоналізована медицина — цілком можлива. Це змінить весь медичний ландшафт.

Нові науки, породжені симуляціями

Ведучий: Це — неймовірно. Ви багато говорили про “AI для науки”. Чи з’явиться нова наука, подібна до термодинаміки після промислової революції? Чи з’являться нові дисципліни? Які вони?

Деміс Хасабіс: Я вважаю, що станеться кілька речей.

По-перше, з’явиться нова галузь — “інженерна наука” (Engineering Science), яка вивчатиме самі AI-системи. Вони стануть настільки складними і розумними, що їх потрібно буде досліджувати глибше. Це — новий рівень науки.

По-друге, AI відкриє нові двері для симуляцій. Я захоплююся моделями — ігри, які я створював, — це теж симулятори. Вони допоможуть досліджувати соціальні науки, економіку і навіть гуманітарні сфери.

Ці системи — складні, з’являються явища, що не можна передбачити. Якщо зможемо створити точні моделі, то зможемо проводити контрольовані експерименти і відкривати нові закони.

Що потрібно для цього? Моделі світу (World Models). Потрібні прориви у науці і інженерії, щоб створити їх.

Ми вже працюємо над “віртуальними клітинами” — системами, що імітують біологічні процеси. Це — новий рівень розуміння.

Якщо зможемо створити точні симулятори, то зможемо отримати нові закони і теорії — подібно до рівня Максвелла.

Можливо, це — майбутнє науки.

Про інформацію і фундаментальні елементи Всесвіту

Ведучий: Ви говорили, що основний елемент Всесвіту — це інформація. Як ви це бачите? Що це означає для класичних обчислень Тьюринга?

Деміс Хасабіс: Так, можна згадати Е=mc² і теореми Ейнштейна — енергія і матерія еквівалентні. Але я вважаю, що інформація — ще більш фундаментальна. Вона — основа організованих систем, таких як біологічні, що борються з ентропією.

Ми можемо розглядати матерію, енергію і інформацію як взаємно перетворювані. Це — новий погляд на світ.

Якщо так, то AI — це не просто інструмент, а спосіб організовувати і розуміти інформацію. Це — ключ до розуміння всього.

Чи може класична машина Тьюринга все? — Це питання. Я вважаю, що багато систем — і людський мозок — є наближеннями до машини Тьюринга.

Про свідомість і філософію

Ведучий: Ви вважаєте AI інструментом, як телескопи і мікроскопи. Але коли машина зможе імітувати все — навіть квантові системи — коли це станеться? Чи стане вона “свідомою”?

Деміс Хасабіс: Це — важке питання. На шляху до AGI ми створюємо потужний інструмент — і він стає все більш автономним і розумним. Це — “ера агентів” (Agent Era).

Але чи матиме він “агентність” (Agency)? Чи — свідомість? Це — глибокі питання. Можливо, нам потрібно буде досліджувати їх окремо.

Я вважаю, що спершу потрібно створити інструмент, а потім — досліджувати його. Це допоможе нам краще зрозуміти себе і свою свідомість.

Про майбутнє свідомості

Ведучий: Які ваші прогнози щодо визначення свідомості? Чи з’являться нові підходи?

Деміс Хасабіс: Немає чіткої відповіді. Це — давня філософська проблема. Але я переконаний, що компоненти свідомості — необхідні, але не достатні. Самосвідомість, часова послідовність, відчуття “я” — все це потрібно.

Але остаточного визначення ще нема. Я багато говорив з філософами, зокрема з Деніелом Деннетом. Вони кажуть, що поведінка і зовнішні ознаки — важливі, але внутрішній досвід — ще складніше.

Якщо системи стануть дуже схожі на людські, можливо, вони матимуть “свідомість” у певному сенсі. Але ми не можемо бути впевненими, що їхній субстрат — такий самий, як у нас.

Це — одна з найскладніших проблем. Можливо, у майбутньому з’являться способи її дослідження, але сьогодні — це залишається відкритим питанням.

Питання до філософії і особисті вподобання

Ведучий: Ви згадували Канта і Спінозу. Як ці філософи — з різними поглядами — допомагають вам у сучасних дослідженнях?

Деміс Хасабіс: Кант — сказав, що “розум створює реальність”. Це — важливо для розуміння, як ми сприймаємо світ. Це дає підстави вважати, що свідомість і розум — ключові елементи.

Спіноза — вірив у єдину сутність, що пронизує все. Це — натяк на те, що все — з’єднано через універсальні закони. Це — натхнення для пошуку глибших закономірностей.

Об’єднуючи ці ідеї, я бачу, що наше розуміння світу — це поєднання внутрішнього досвіду і універсальних законів. Це — основа для досліджень і створення нових систем.

Закінчення і швидкі відповіді

Ведучий: Перед завершенням — швидкі питання. Чи буде реалізовано AGI раніше, ніж очікуєте? Можливо, — пізніше?

Деміс Хасабіс: Я вважаю, що — до 2030 року.

Ведучий: А які книги, вірші або статті ви рекомендуєте для розуміння майбутнього AGI?

Деміс Хасабіс: “The Fabric of Reality” Девіда Дойча. Це — фундаментальні ідеї, які допоможуть у майбутньому.

Ведучий: Що для вас — найгордіша досягнення у DeepMind?

Деміс Хасабіс: AlphaFold.

Ведучий: І останнє — якщо б ви грали у стратегічну гру і могли обрати будь-якого вченого як союзника, кого б обрали?

Деміс Хасабіс: Вон Нейман — бо він — гравець у теорії ігор.

Ведучий: Дякую вам, Demis! Щиро дякуємо за цікаву розмову і ваші ідеї. Аплодисменти!