Het interview met Demis Hassabis - de tl;dr (samenvatting) over schaling, AGI en nog veel meer: 1. Het oplossen van de "Root Node"-problemen: DeepMind bouwt niet alleen chatbots; ze gebruiken AI om de moeilijkste wetenschappelijke problemen op te lossen. Na het succes van AlphaFold richten ze zich nu op materiaalkunde (supergeleiders bij kamertemperatuur, betere batterijen) en zelfs nucleaire fusie om onbeperkte schone energie vrij te maken. 2. De "Jagged Intelligence"-paradox: Huidige AI-modellen bevinden zich in een vreemde situatie - ze kunnen gouden medailles winnen op de Internationale Wiskunde Olympiade, maar falen nog steeds bij basislogica-puzzels. Hassabis noemt dit "jagged intelligence." Het doel is niet alleen meer data, maar het oplossen van deze inconsistenties om modellen betrouwbaar te maken in het algemeen. 3. Schaling is niet dood (maar het verandert): Ondanks geruchten over het bereiken van een "data wall," zegt Hassabis dat we nog geen harde limiet hebben gezien. We zien echter wel afnemende rendementen. Zijn weddenschap? Het bereiken van AGI vereist 50% schaling en 50% architectonische innovatie. Het gaat niet langer alleen om het groter maken van de modellen; het gaat erom ze slimmer te maken. 4. Het ontbrekende stuk: Systeem 2-denken: De modellen van vandaag zijn passief - ze spugen gewoon een antwoord uit. Om AGI te bereiken, hebben we systemen nodig die kunnen "denken" voordat ze spreken. Dit houdt in dat ze plannen, redeneren en hun eigen werk dubbel controleren (vergelijkbaar met menselijk "Systeem 2"-denken) in plaats van alleen het volgende woord te voorspellen. 5. De opkomst van Wereldmodellen: De volgende grote grens zijn "Wereldmodellen" (zoals hun project Genie). AI moet de fysica van de wereld begrijpen - zwaartekracht, objectpermanentie en oorzaak-gevolg - niet alleen taal. Dit is cruciaal voor het bouwen van behulpzame digitale agenten en robots die in echte situaties kunnen navigeren. 6. Is het universum berekenbaar? Op filosofisch niveau gelooft Hassabis dat alles in het universum misschien berekenbaar is. Zijn levenswerk is het testen van de grenzen van de "Turing Machine." Als we een AGI kunnen bouwen die de menselijke geest perfect simuleert, kunnen we eindelijk begrijpen wat (als er iets is) het menselijk bewustzijn uniek maakt. 7. Groter dan de Industriële Revolutie: We moeten ons voorbereiden op een verschuiving die 10x sneller en groter is dan de Industriële Revolutie. Als AI energie (fusie) en arbeid oplost, kunnen we een "post-scarcity"-wereld binnengaan. Hassabis waarschuwt dat de samenleving, de economie en de regeringen zich snel moeten aanpassen om ervoor te zorgen dat deze voordelen door iedereen worden gedeeld, niet alleen door een paar.

Demis Hassabis: AGI zal een verweven model zijn van Gemini, Genie en iets als Nano Banana. Nano Banana toont de eerste glimp van AGI "Het heeft ook Gemini onder de motorkap, het begrijpt soort van wat er semantisch aan de hand is in die beelden, dus ik denk dat dat soort van, het komt in de richting van een soort AGI voor beeldvorming" AGI zal de unificatie zijn van de modellen Genie 3, Nano Banana en Gemini "En uiteindelijk moeten we al die verschillende projecten samenvoegen. En ze zijn verweven. Maar we moeten, je weet wel, ze allemaal samenvoegen tot één" Google lijkt op dit moment alles goed te doen. Met Genie 3, Gemini 3 en Nano Banana hebben ze alle vereisten om een algemeen model te creëren dat een echte begrip van de echte wereld ontwikkelt.

Wacht even, het nieuwe afbeeldingsmodel van OpenAI heeft geen betere kwaliteit in afbeeldingsgeneratie zelf, maar - Sterkere instructie opvolging - Nauwkeurige bewerking - Detailbehoud - 4x sneller dan voorheen? Waarschijnlijk is dat de reden waarom ze het image1.5 in plaats van image 2 noemen. Ze weten dat ze de nano banana pro niet zullen overtreffen. Dat kwam als een verrassing.