.png)
Demis Hassabis on niitä ihmisiä, joille tavallinen kunnianhimo näyttää pikemminkin ihastuttavalta harrastukselta. Lapsuuden shakkilahjakkuus, teini-ikäinen pelisuunnittelija, Cambridgen tietokoneläinen, neurotieteilijä, DeepMinding perustaja, Nobelin palkinnon saaja—lopulta lakkaat kysymästä “onko hän fiksu?” ja alat esittää vaarallisemman kysymyksen: kuinka fiksu?
Ja, eikä Hassabiksen puolesta ole mitään todennettua julkista IQ-tulosta. Ei salaista laboratoriotiedotetta, ei vanhan koulukunnan arkistoa, ei myöskään “mun IQ on X” -hehkutusta podcastissa. Siksi meidän täytyy päätellä. Se ei ole yhtä tarkkaa, mutta myös paljon kiinnostavampaa. IQ:n pitäisi mitata päättelykykyä – ja Hassabiksen kaltainen elämä antaa meille runsaasti päättelyä tutkittavaksi.
Tämän jälkeen teemme numeerisen ennusteen. Mutta jotta se tuntuisi ansaitulta, meidän pitää rakentaa perustelut kunnolla – aina nelivuotiaasta, joka oppii pelaamaan shakkia, siihen mieheen, joka auttaa ratkaisemaan yhden biologian vaikeimmista ongelmista.
Kun nelivuotias alkaa hakata aikuisia, kiinnität huomiota
NobelPrize.orgin vuoden 2024 haastattelussaan Hassabis kertoo, että hän oppi shakin jo nelivuotiaana ja otti sen “hyvin vakavasti” yllättävän nopeasti. Axios kertoi saman perusjutun ja lisäsi vielä ihastuttavan yksityiskohdan: hän voitti isänsä ja setänsä parissa viikossa. Parissa viikossa. Jotkut lapset oppivat vain ritarin liikkeet, mutta tämä tyyppi näyttää käsitelleen perheen peli-illan kuin optimointitehtävän.
Tämä on tärkeää, koska shakki on pohjimmiltaan järjestelmällistä ajattelua paineen alla. Luet kuvioita, pidät mahdolliset siirrot mielessä, ennakoit seuraukset ja vältät huijaamasta itseäsi. Kun teet sen huipputasolla jo lapsena, ihmiset ehkä lopettaisivat kutsumasta sinua “lahjakkaaksi” ja alkaisivat mieluummin piilottaa laudan.
Todisteet kasaantuvat nopeasti. The Guardian kertoi, että 13-vuotiaana Hassabis oli saavuttanut shakki-”mestari tason” ja oli maailman toiseksi korkeimmalle arvioitu alle 14-vuotias, vain Judit Polgárin jälkeen. Billy Perrigon vuoden 2023 TIME-profiili huomioi samoin, että 12-vuotiaana hän oli ikäistensä toiseksi paras shakinpelaaja maailmassa. Eri lähde, sama kuva: tämä ei ollut “lahjakas kympin oppilas voittaa koulun turnauksen”. Tämä oli kansainvälisen tason varhaiskypsyyttä.
Jo nyt voidaan sanoa jotain tärkeää. Hassabis ei ollut pelkästään kielellisesti terävä tai kirjaviisas. Hänen varhaiset lahjansa näyttävät erityisen joustavilta: abstrakteilta, strategisilta, kuviomaisilta ja nopeilta. Älykkyysosamittarin näkökulmasta tämä viittaa yleensä äärimmäisen korkeaan ylärajaan.
Sitten lahjakas teki jotain ärsyttävää: hän jatkoi todistamista sen myös muilla osa-alueilla.
Monet lahjakkaat lapset loistavat varhain yhdessä tietyssä osa-alueessa. Hassabis ei tehnyt niin. Hän eteni koulussa vauhdilla, ja The Guardian kertoi, että hän suoritti A-tasonsa kaksi vuotta etuajassa, 16-vuotiaana. Tämä kertoo, että hänen kykynsä yleistyi myös shakin ulkopuolelle. Erilaiset tehtävävaatimukset, eri ympäristö, sama lopputulos: aikataulua edellä.
Ja sitten tulee yksi koko tarinan suosikkidetaljeistani. Kun hän oli 17, hän suunnitteli yhdessä ja ohjelmoi Theme Park -pelisimulaation, josta tuli iso hitti. Nobel-haastattelussa Hassabis sanoi, että Theme Parkin kirjoittaminen vakuutti hänet siitä, että AI on se, mihin hän haluaa käyttää koko uransa. Se lause paljastaa paljon. Useimmat teinit suunnittelevat viikonloppua; Hassabis käytti kaupallista pelisuunnittelua testialustana koko elämän mittaisille älykkyyttä koskeville teorioille. Äärimmäisen normaalia käytöstä. Todella samaistuttavaa.
Itse suoritus merkitsee. Onnistuneen simulaatiopelin tekeminen tuossa iässä ei ole vain tekninen temppu. Se vaatii systeemiajattelua, käyttäjäpsykologiaa, muuttujien tasapainottamista ja abstraktien sääntöjen muuttamista sellaiseen, joka oikeasti toimii. Peter Molyneux, hänen mentorinsa, kertoi TIME-lehdelle, että vaikka Hassabis oli teini, hänellä oli “älyn kipinä”, ja heidän keskustelunsa olivat olleet poikkeuksellisen innostavia. Vanhemmat asiantuntijat eivät yleensä puhu teini-ikäisistä noin, ellei tapahdu jotain aidosti epätavallista.
Niinpä myöhäisnuoruuteen mennessä näyttöä on jo laajasti: eliittitason strategista pelaamista, nopeutettua opiskelua, ammattilaistason ohjelmointia ja luovaa järjestelmäsuunnittelua. Jos arvioisimme vain ensimmäiset 18 vuotta, olisimme jo huippulahjakkuusalueen tuntumassa. Mutta Hassabis ei ollut vielä valmis.
Cambridge oli ensimmäinen iso stressitesti
Jatkuvat “kykypoika”-tarinat tuntuvat vakuuttavammilta, kun henkilö pääsee eliittiin eikä vain selviä hengissä vaan myös nouse hallitsemaan. Hassabis opiskeli tietojenkäsittelytiedettä Cambridgessä ja, kuten The Guardian kertoi, hän ansaitsi kaksoisensiluokkaisen tutkinnon vuonna 1997. Sillä on iso merkitys.
Miksi? Koska varhaista lahjakkuutta voidaan joskus mielistellä poikkeuksellisilla olosuhteilla. Cambridge ei ole mikään silottelun mestari. Se valitsee hyvin älykkäitä ihmisiä, laittaa heidät “samaan tilaan” ja kysyy kohteliaasti, kuka pystyy vielä ajattelemaan selkeästi paineessa. Tuplatuloksen saaminen vahvasti viittaa siihen, ettei lapsuuden loisto ollut vain hypeä, vanhempien mytologiaa tai yhtä onnekasta osaamiskokonaisuutta. Se kesti myös muiden eliittien joukossa.
Ja vielä enemmän: se kertoo kognitiivisesta jaksamisesta. Korkean älykkyyden ihmiset voivat loistaa hetkittäin; harvinaisempi suoritus on ylläpitää huipputason analyyttistä suorituskykyä vuosien ajan armottoman valikoivassa ympäristössä. Cambridge ei ollut vain merkki ansioluettelossa. Se oli todiste siitä, että Hassabiksen ajattelu kulki pitkälle.
Tämä on myös se kohta, jossa tapaus muuttuu vielä mielenkiintoisemmaksi. Hyvin korkea älykkyys voi näkyä nopeutena. Poikkeuksellinen älykkyys taas ilmenee usein siirtovaikutuksena – kykynä viedä vahvuuksia alalta toiselle. Hassabis oli jo siirtynyt shakista pelisuunnitteluun. Cambridge vahvisti, että hän pystyi toimimaan huipputasolla myös muodollisessa analyyttisessä ympäristössä.
Useimmat lopettaisivat siihen. Hassabis suuntasi kuitenkin kohti neurotiedettä
Tässä kohtaa arvio nousee minulla selvästi. Kun Hassabis oli menestynyt peleissä ja tietojenkäsittelytieteessä, hän ei vain jäänyt sille kaistalle, jolla hän oli jo vahvoilla. Hän siirtyi kognitiivisen neurotieteen pariin University College Londonissa ja suoritti lopulta tohtorin tutkinnon.
Vuoden 2009 haastattelussa The Naked Scientists kanssa hän selitti, että pelit olivat aina jääneet toissijaisiksi – hänen syvempi kiinnostuksensa kohdistui tekoälyyn ja siihen, miten mieli saavuttaa tavoitteita. Steven Levsyn vuoden 2015 WIRED-profiili tuo mukaan tärkeän lisäkerroksen: Hassabis kertoi miettineensä oman tekoälyyrityksensä rakentamista jo 2000-luvun puolivälistä, mutta uskoi tarvitsevansa “kokonaan uuden ideakokonaisuuden”, joten hän valitsi neurotieteen saadakseen ne.
Tämä ei ole vain älykkyyttä. Tämä on strategista älykkyyttä. Metä-älykkyyttä, jos niin haluat. Hän ei vain vaeltanut peltojen välissä, koska keskittyminen olisi puuttunut. Hän rakensi työkalupakin tarkoituksella. Rehellisesti sanottuna tämä on juuri sellaista urasuunnittelua, jonka takia muista meistä tuntuu siltä, että improvisoimme värikynillä.
The Guardian huomasi, että hänen muistiin ja mielikuvitukseen keskittyvä neurotieteen työnsä auttoi tuottamaan tutkimusta, jonka Science tunnusti yhdeksi vuoden 2007 suurimmista läpimurroista. Huomaa taas kaava. Hän siirtyy uuteen alaan ja antaa panoksen tasolla, joka herättää tiedemaailman huomion. Et ole enää tekemisissä vain nopean oppijan kanssa. Kyse on ihmisestä, joka pystyy omaksumaan alan peruslogiikan ja tekemään siellä alkuperäistä tutkimusta.
Tuollainen siirto on iso vihje missä tahansa IQ-arviosta. Loistavia asiantuntijoita löytyy paljon. Paljon harvinaisempi on ihminen, joka osaa nousta useille jyrkille vuorille ja käyttää sitten yhden vuoren näkymää seuraavan suunnitteluun uudelleen.
DeepMind: tapaus siirtyy akateemisesta historiaksi
Siinä vaiheessa, kun Hassabis oli co-perustanut DeepMindin vuonna 2010, hänen elämänsä punainen lanka oli jo selvästi nähtävissä. Nobel-haastattelussa hän kertoi, että syy, miksi hän oli omistanut koko uransa tekoälylle, oli se, että hän uskoi sen voivan muuttua “tieteen lopulliseksi työkaluksi”. Perrigon vuoden 2023 TIME-profiilissa DeepMindin päämajaa kuvataan “osoituksena älykkyydestä” — mikä on joko upean kunnianhimoista tai kaikkein demis hassabismaisinta, mitä voi kuvitella.
Meillekin meille tärkeintä ei ole brändäys, vaan johdonmukaisuus. WIRED:n mukaan Hassabis itse sanoi, että koko hänen uransa – myös pelit – vei kohti tekoälyyritystä. Tämä sopii siihen, mitä olemme tähän mennessä nähneet: shakki opetti strategista hakua, pelit opettivat simulointia ja ihmismielen psykologiaa, neurotiede herätti ajattelemaan muistia ja oppimista, ja DeepMindistä tuli kaiken yhteen sulauttava “synteesikone”.
Tällä on merkitystä myös IQ-arviossa, koska maailmanluokan älykkyys ei ole harvoin pelkkää raakaa nopeutta. Huipputasoilla se alkaa muistuttaa arkkitehtuuria: ihminen näkee, miten ideat, jotka tuntuvat muille erillisiltä, loksahtavatkin yhteen. Hassabis vaikuttaa rakentaneen tuota arkkitehtuuria jo lapsuudesta asti.
Mukana on myös paloa. Nobel-haastattelussaan hän sanoi, että hän on aina ollut vähän “kiireessä” ja että hänellä on ollut “uskomaton tarmo” niin kauan kuin hän muistaa. Tarmo ei ole IQ:ta, tietenkään. Mutta kun valtavan hyvä päättelykyky ja suorastaan hullu tarmo osuvat samaan ihmiseen, lopputulokset voivat muuttua todella dramaattisiksi — sama kaava näkyy myös analyysissamme Bill Gatesin IQ:sta, toisesta teknologiayrittäjästä, jonka “moottori” ei suostunut sammumaan.
AlphaFold muutti väittelyn mittakaavaa
Voit olla huikean älykäs etkä silti koskaan tee mitään Nobel-tason saavutusta. Tiede on sotkuista, historia on epäreilua ja ajoitus ratkaisee. Mutta kun AlphaFold astuu kuvaan, äärimmäisen korkean IQ-arvion puolustaminen on vaikea välttää.
Nobel-säätiön faktoja -sivun mukaan Hassabis ja John Jumper saivat tunnustuksen AlphaFold2:n kehittämisestä. Se on tekoälyjärjestelmä, joka ennustaa lähes kaikkien tunnettujen proteiinien rakenteen aminohappojaksoista. Proteiinien laskostaminen oli ollut vuosikymmeniä iso tieteellinen haaste. Tämä ei ollut sovellusominaisuus. Tämä oli syvällinen ongelma biologian perustassa.
Ja tässä on ratkaiseva taaksepäin viittaava juttu: muistatko lapsen, joka oppi ajattelemaan useita siirtoja eteenpäin shakkilaudalla? Entä teini, joka rakensi simuloituja maailmoja peleissä? Muistatko tutkijan, joka tutki tarkoituksella aivoja saadakseen ideoita tekoälyyn? AlphaFold näyttää siltä, että kaikki nämä kohtaavat. Strateginen haku, abstrahointi, tieteellinen päättely, pitkän aikavälin suunnittelu, poikkialainen yhdistely—kaikki muuttuu tässä konkreettiseksi.
Perrigon vuoden 2025 TIME-profiili siteeraa Hassabisia, joka sanoo: “Tunnistan itseni ennen kaikkea tutkijaksi”, ja että syy siihen, miksi hän on tehnyt kaiken elämänsä aikana, on “tiedon tavoittelu”. Se ei tietenkään yksin nosta IQ:ta. Mutta se selittää, miksi hänen älykkyytensä on käytetty niin tehokkaasti. Jotkut todella lahjakkaat hajottavat lahjansa. Hassabis on keskittänyt omansa.
Joten mikä Demis Hassabisin todennäköinen älykkyysosamäärä (IQ) on?
Nyt se vaikea osuus: numero. Ei myytti, ei epämääräinen “nero”, vaan ihan oikea arvio.
Saatavilla olevan näytön perusteella arvioimme, että Demis Hassabis’in älykkuusosamäärä on noin 155.
Se sijoittaisi hänet karkeasti 99,99. prosenttipisteeseen luokkaan, jota usein kuvataan erityisen lahjakkaaksi tai syvästi lahjakkaaksi luokittelujärjestelmästä riippuen.
Miksi 155 eikä vaikka 140? Koska 140 on poikkeuksellisen korkea, mutta Hassabis’n profiili näyttää vahvemmalta kuin pelkkä “top-0,4 %” -älykkyys. Lapsuuden tason shakkiosaaminen maailmanlaajuisella tasolla, nopeutettu koulutus, eliittitason akateeminen menestys, ammattilaismeinen ohjelmointiosaaminen jo teini-iässä, suuret saavutukset sekä neurotieteissä että tekoälyssä – ja lopuksi Nobel-tunnustettu tieteellinen läpimurto. Tuo paketti on harvinainen jopa loistavien ihmisten joukossa. Vertailun vuoksi arviomme sijoittaa hänet juuri sen yläpuolelle, mihin päädyimme Stephen Hawkingin kohdalla: myös hän on tutkija, jonka elämäkerta viittasi selvästi ääripäähän.
Miksi ei 175? Koska pidetään jalat maassa. Elämäkertaan perustuvat älykkyysarviot ovat aina vain suuntaa-antavia, ja internetkulttuuri rakastaa muuttaa jokaisen kuuluisan tiedemiehen sarjakuvan superälyksi. Oikea älykkyys on ”ryppäistä”. Se koostuu vahvuuksista, tavoista, mahdollisuuksista, mentoreista ja melko hälyttävästä halusta käyttää vuosikymmeniä vaikeiden ongelmien parissa.
Silti, jos kysyisit minulta, kuuluuko Hassabis siihen pieneen ihmiskunnan osaan, jossa raaka päättelykyky, strateginen mielikuvitus ja eri alojen yhdistäminen kohtaavat, sanoisin kyllä ilman suurta epäröintiä. Hänen elämänsä antaa meille yhä saman vastauksen eri sävyissä.
Emme tiedä, mikä Demis Hassabisin todellinen älykkyysosamäärä on. Mutta jos älykkyys tarkoittaa kykyä oppia nopeasti, siirtää taitoja alalta toiselle, suunnitella pitkälle etukäteen ja ratkaista ongelmia, jotka saavat muutkin loistavat ihmiset hikoilemaan, hänen elämäkertansa viittaa mieleen, joka toimii todella harvinaisella tasolla. Mieleen, joka on tuntunut pelaavan useita siirtoja etukäteen lähes koko elämänsä ajan.
.png)
