Demis Hassabis: Dalle scacchiere al ripiegamento delle proteine

A tredici anni, durante un torneo di scacchi nel Liechtenstein, Demis Hassabis si guardò intorno nella sala e ebbe un pensiero che avrebbe definito il resto della sua vita: era davvero questo il miglior uso di tutti quei cervelli? Era allora un maestro di scacchi con un punteggio di 2300, il secondo giocatore al mondo under 14 meglio classificato. Trentacinque anni dopo, nell'ottobre 2024, si trovava a Stoccolma per ritirare il Premio Nobel per la Chimica, per un programma che ha risolto un problema con cui i biologi lottavano da mezzo secolo.

Il prodigio

È nato Dimitrios Hassapis il 27 luglio 1976 a Londra, figlio di Costas Hassapis, un greco cipriota, e Angela, una cinese di Singapore. Imparò gli scacchi a quattro anni guardando il padre giocare contro lo zio ed era capitano delle squadre giovanili inglesi prima ancora di essere adolescente. A otto anni spese le sue vincite agli scacchi per un ZX Spectrum 48K, imparò a programmare da solo e scrisse un programma di Reversi su un Commodore Amiga. Questo è il modello di tutta la sua carriera: un gioco, poi una macchina a cui viene insegnato a giocarci, e infine un interesse per ciò che la macchina rivela sul pensiero.

Il suo percorso scolastico fu compresso e non convenzionale: Queen Elizabeth's School a Barnet, un anno di istruzione domestica da parte dei genitori, poi Christ's College a Finchley, con gli A-level completati a sedici anni, due anni in anticipo. Trascorse l'intervallo prima di Cambridge alla Bullfrog Productions, dove a diciassette anni co-progettò e diresse la programmazione di Theme Park insieme a Peter Molyneux. Il gioco vendette diversi milioni di copie e contribuì a stabilire il genere simulazione-gestione.

I giochi come laboratorio

Hassabis ha studiato informatica al Queens' College di Cambridge, laureandosi nel 1997 con una doppia lode, ed è stato capitano della squadra di scacchi dell'università negli incontri universitari del 1995, 1996 e 1997. È tornato subito ai giochi: programmatore principale di IA in Black & White presso Lionhead Studios, poi nel 1998 ha fondato la sua azienda, Elixir Studios, dove è stato progettista esecutivo di Republic: The Revolution e Evil Genius, entrambi nominati ai BAFTA per la musica interattiva. La Elixir ha chiuso nell'aprile 2005.

La carriera parallela è stata nei giochi da tavolo in generale. Ha vinto il campionato mondiale Pentamind della Mind Sports Olympiad cinque volte – 1998, 1999, 2000, 2001 e 2003 – e il Decamentathlon due volte, nel 2003 e 2004. Detiene un 7° dan amatoriale di Go della Korea Baduk Association. I giochi non sono un passatempo che ha per caso; sono il substrato in cui pensa.

Cosa fa l'ippocampo quando immagini

Invece di tornare nell'industria, Hassabis è andato all'University College di Londra per un dottorato in neuroscienze cognitive, supervisionato da Eleanor Maguire e completato nel 2009. Il suo ragionamento era strategico: se voleva costruire un'intelligenza artificiale, doveva prima imparare come funziona l'unico esempio esistente.

Il lavoro di dottorato ha prodotto un risultato genuinamente sorprendente. Studiando pazienti con danni all'ippocampo, Hassabis ha dimostrato che erano compromessi non solo nel ricordare il passato – il che era noto – ma anche nell'immaginare il futuro, costruendo scene nuove e coerenti che non avevano mai sperimentato. Da ciò ha sviluppato la teoria della costruzione di scene, sostenendo che memoria e immaginazione attingono agli stessi meccanismi, un motore di simulazione che il cervello esegue per pianificare. L'articolo è apparso sui Proceedings of the National Academy of Sciences e la rivista Science ha nominato la scoperta tra i dieci principali traguardi scientifici dell'anno. Ha poi ottenuto una borsa Henry Wellcome presso la Gatsby Computational Neuroscience Unit dell'UCL con Peter Dayan, e posizioni da ricercatore ospite al MIT e ad Harvard.

Risolvere l'intelligenza, poi usarla

Nel 2010 Hassabis ha fondato DeepMind a Londra con Shane Legg e Mustafa Suleyman, reclutando il ricercatore di Go David Silver. La missione dichiarata era disarmantemente grande: risolvere l'intelligenza e poi usarla per risolvere tutto il resto. Nel dicembre 2013 l'azienda ha dimostrato una Deep Q-Network che ha imparato a giocare ai giochi Atari da pixel grezzi, inventando effettivamente l'apprendimento per rinforzo profondo come campo pratico. Google ha acquistato DeepMind nel 2014 per 400 milioni di sterline, all'epoca la sua più grande acquisizione europea.

È seguito AlphaGo. Il gioco del Go aveva resistito ai computer perché il suo fattore di ramificazione è astronomicamente grande e il buon gioco dipende dal giudizio posizionale piuttosto che dal calcolo. AlphaGo ha battuto il campione europeo Fan Hui 5-0 nell'ottobre 2015, l'ex campione mondiale Lee Sedol 4-1 nel marzo 2016 davanti a un pubblico globale, e Ke Jie 3-0 nel 2017. DeepMind ha anche ridotto l'energia utilizzata per raffreddare i data center di Google di circa il 40 per cento, un promemoria che le stesse tecniche hanno utilità pratica.

Il Nobel è arrivato grazie ad AlphaFold. Predire la forma tridimensionale di una proteina dalla sua sequenza di amminoacidi era un problema aperto da cinquant'anni, e la competizione biennale CASP era il suo banco di prova. AlphaFold ha vinto la CASP13 nel 2018; AlphaFold 2, nel novembre 2020, ha raggiunto un punteggio di precisione mediano di 87,0 con un errore mediano inferiore a un ångström – la larghezza di un atomo – che i valutatori hanno giudicato come risolutivo del problema. DeepMind ha poi predetto le strutture per praticamente tutte le 200 milioni di proteine conosciute e le ha rilasciate gratuitamente. Il Premio Nobel per la Chimica 2024 è stato assegnato a Hassabis e John M. Jumper per questo lavoro. È stato nominato cavaliere lo stesso anno per i servizi all'intelligenza artificiale, dopo essere stato nominato CBE nel 2017 ed eletto membro della Royal Society nel 2018. Nel 2021 ha fondato Isomorphic Labs per applicare gli stessi metodi alla scoperta di farmaci.

Perché Demis è chiamato un genio

La reputazione di Hassabis poggia su una qualità più rara della pura potenza di calcolo, sebbene possieda anche quella – maestro di scacchi a tredici anni, doppia lode a Cambridge, campione di Pentamind per cinque volte. Ciò che lo distingue è l'arbitraggio interdisciplinare deliberato. "I grandi successi", ha detto, "sono interdisciplinari, dove crei connessioni tra due materie disparate, e questo accadrà ancora e ancora". La sua carriera ne è la dimostrazione: ha fatto una deviazione decennale attraverso le neuroscienze specificamente come preparazione per costruire l'IA, poi ha applicato l'apprendimento per rinforzo – maturato sui giochi – a un problema di biologia strutturale. Pochissime persone costruiscono una carriera in questo modo; la maggior parte deriva verso una specializzazione e vi rimane.

I riconoscimenti istituzionali sono insolitamente pesanti: un Premio Nobel, un titolo di cavaliere, l'adesione alla Royal Society, il Lasker Award, il Canada Gairdner International Award, il Breakthrough Prize, il Premio Principessa delle Asturie.

Il contro-argomento onesto ha il suo peso. AlphaFold è stato costruito da un grande team e il Nobel è stato condiviso con Jumper, che ha guidato direttamente il lavoro di AlphaFold 2; il ruolo di Hassabis è stato di direzione strategica e organizzazione piuttosto che di invenzione pratica. Gli algoritmi fondamentali di AlphaGo devono molto a Silver e a decenni di ricerca precedente sull'apprendimento per rinforzo. Elixir Studios, l'azienda che ha gestito da solo, ha fallito commercialmente. Una descrizione equa lo definisce un eccezionale valutatore di quali problemi siano maturi e quali team possano risolverli – un impresario scientifico di prim'ordine – piuttosto che un teorico isolato.

Eredità

Il database di AlphaFold è diventato un'infrastruttura standard per la biologia, utilizzata da ricercatori che non penseranno mai alle reti neurali. Nell'agosto 2026 Hassabis ha fatto un passo indietro rispetto alla gestione quotidiana di Google DeepMind, diventando presidente e primo direttore scientifico di Alphabet pur rimanendo amministratore delegato di Isomorphic Labs. È stato nominato tra le Person of the Year collettive di TIME nel 2025 come uno degli architetti dell'IA. Il ragazzo che si chiedeva se gli scacchi valessero il suo tempo ha risolto la questione in modo enfatico.