.png)
डेमिस हसाबिस उन लोगों में से हैं जिनकी सामान्य महत्वाकांक्षा भी एक प्यारे शौक जैसी लगने लगती है। बचपन का शतरंज स्टार, किशोर गेम डिज़ाइनर, कैम्ब्रिज कंप्यूटर साइंटिस्ट, न्यूरोसाइंटिस्ट, DeepMind के संस्थापक, नोबेल प्राइज़ विजेता—किसी बिंदु पर आप “क्या वो स्मार्ट है?” पूछना छोड़ देते हैं और एक ज़्यादा खतरनाक सवाल पर आते हैं: वो कितने स्मार्ट?
और नहीं, Hassabis के लिए कोई verified पब्लिक IQ स्कोर मौजूद नहीं है। कोई सीक्रेट लैब रिपोर्ट नहीं, कोई पुराना रिकॉर्ड नहीं, और किसी पॉडकास्ट पर “मेरा IQ X है” वाला दावा भी नहीं। इसलिए हमें अनुमान लगाना पड़ता है। यह कम सटीक है, लेकिन ज्यादा दिलचस्प भी। IQ को reasoning क्षमता पकड़नी होती है; Hassabis जैसी ज़िंदगी हमें जांचने के लिए खूब reasoning देती है।
इसके अंत तक हम एक संख्यात्मक भविष्यवाणी करेंगे। लेकिन इसे “कमाया हुआ” महसूस कराने के लिए हमें मजबूत आधार बनाना होगा—चार साल के बच्चे से जो शतरंज सीख रहा है, लेकर उस आदमी तक जो बायोलॉजी की सबसे कठिन समस्याओं में से एक को सुलझाने में मदद करता है।
जब 4 साल का बच्चा वयस्कों को मारना शुरू करे, तो आप ध्यान दें।
NobelPrize.org के साथ 2024 के इंटरव्यू में Hassabis ने बताया कि उन्होंने चार साल की उम्र में शतरंज सीखी और उसे “बहुत गंभीरता” से जल्दी ही लेना शुरू कर दिया। Axios ने भी वही मूल कहानी बताई और एक प्यारा सा डिटेल जोड़ा—कि कुछ ही हफ्तों में उन्होंने अपने पापा और चाचा को भी पीछे छोड़ दिया। कुछ ही हफ्तों में। कुछ बच्चे बस नाइट की चाल सीखते हैं; ये तो अपने लिए फैमिली गेम नाइट को मानो किसी ऑप्टिमाइज़ेशन एक्सरसाइज़ की तरह ट्रीट कर रहे थे।
ये ज़रूरी है, क्योंकि शतरंज असल में प्रेशर में की जाने वाली व्यवस्थित सोच है। आप पैटर्न पहचानते हैं, संभावित चालें दिमाग में रखते हैं, नतीजे पहले से भांपते हैं, और खुद को धोखा देने से बचते हैं। अगर आप ये काम बचपन में ही एलीट लेवल पर कर लेते हैं, तो लोगों को शायद आपको “तेज़ दिमाग” कहना बंद कर देना चाहिए और बोर्ड छिपाना शुरू कर देना चाहिए।
सबूत तेजी से जमा हो रहे हैं। The Guardian ने बताया कि 13 साल की उम्र तक हस्साबिस शतरंज मास्टर के स्तर तक पहुँच चुके थे और दुनिया के अंडर-14 खिलाड़ियों में जूडिट पोल्गार के बाद दूसरे नंबर पर थे। बिली पेरीगो की 2023 की TIME प्रोफाइल ने भी इसी तरह नोट किया कि 12 साल की उम्र तक वे अपनी उम्र के हिसाब से दुनिया के दूसरे सबसे अच्छे शतरंज खिलाड़ी थे। अलग स्रोत, वही तस्वीर: ये “स्कूल टूर्नामेंट जीतने वाला होनहार बच्चा” नहीं था। ये इंटरनेशनल लेवल की असाधारण क्षमता थी।
पहले ही हम कुछ महत्वपूर्ण बात कह सकते हैं। Hassabis सिर्फ़ शब्दों में स्मार्ट या किताबों में स्मार्ट नहीं थे। उनकी शुरुआती प्रतिभाएँ बेहद लचीली लगती हैं: अमूर्त, रणनीतिक, पैटर्न-भरी, और तेज़। IQ के हिसाब से, इसका आमतौर पर मतलब होता है कि संभावनाओं की “सीलिंग” बहुत ऊँची है।
फिर उस होनहार ने कुछ चिढ़ाने वाला किया: वो दूसरे क्षेत्रों में भी इसे बार-बार साबित करता रहा।
कई होशियार बच्चे एक खास क्षेत्र में जल्दी अपनी टॉप पर पहुँच जाते हैं। Hassabis ने ऐसा नहीं किया। उन्होंने स्कूल में तेज़ी से आगे बढ़ते हुए पढ़ाई पूरी की, और The Guardian के मुताबिक उन्होंने अपने A-levels दो साल पहले, 16 साल की उम्र में पूरे कर लिए। इससे पता चलता है कि उनकी क्षमता सिर्फ शतरंज से आगे भी काम करती थी। अलग-अलग काम की माँग, अलग माहौल, और फिर भी वही नतीजा: समय से पहले।
और फिर कहानी का मेरा सबसे पसंदीदा डिटेल आता है। 17 साल की उम्र में उसने Theme Park को सह-डिज़ाइन और प्रोग्राम किया—वही सिमुलेशन गेम जो बड़ी हिट बन गया। अपने नोबेल इंटरव्यू में Hassabis ने कहा कि Theme Park लिखने से उन्हें यकीन हो गया कि AI ही वह है, जिस पर वे अपना पूरा करियर लगाना चाहते हैं। ये लाइन काफ़ी बताने वाली है। ज़्यादातर टीनेजर्स वीकेंड प्लान करने में लगे रहते हैं—लेकिन Hassabis व्यावसायिक गेम डिज़ाइन को दिमाग-खोल देने वाले आइडिया की “टेस्ट-बेड” की तरह इस्तेमाल कर रहे थे, जो ज़िंदगी भर की इंटेलिजेंस थ्योरीज़ तक जाता है। बिल्कुल नॉर्मल व्यवहार। बहुत relatable।
सफल सिमुलेशन गेम बनाना सिर्फ कोई टेक्निकल ट्रिक नहीं है—खुद इस उपलब्धि की भी अहमियत है। इसके लिए सिस्टम थिंकिंग, यूज़र साइकोलॉजी, वेरिएबल्स का बैलेंस, और अमूर्त नियमों को ऐसी चीज़ में बदलना पड़ता है जो सच में काम करे। पीटर मोलिन्यूक्स, उनके मेंटर, ने TIME को बताया कि किशोर उम्र में भी हस्साबिस में “इंटेलिजेंस की चमक” थी, और वे याद करते हैं कि उनकी बातचीत बेहद उत्तेजक थी। बड़े एक्सपर्ट आम तौर पर किशोरों के बारे में ऐसा नहीं कहते, जब तक कुछ वाकई अलग और असाधारण न हो रहा हो।
तो किशोरावस्था के आखिर तक सबूत पहले से काफी व्यापक है: एलाइट रणनीतिक खेल, तेज़ अकादमिक प्रगति, प्रो-लेवल प्रोग्रामिंग, और क्रिएटिव सिस्टम डिज़ाइन। अगर हम सिर्फ शुरुआती 18 सालों के आधार पर आंकते, तो तुम पहले से ही अत्यंत प्रतिभाशाली (Highly Gifted) की रेंज के आसपास मंडरा रहे होते। लेकिन हसाबिस अभी वार्म-अप नहीं रोक रहा था।
कैम्ब्रिज पहला बड़ा स्ट्रेस टेस्ट था
एलाइट संस्थान में दाख़िला लेने के बाद ही “प्रोडिजी” वाली कहानियाँ ज़्यादा भरोसेमंद लगती हैं—और सिर्फ़ बचता नहीं, बल्कि राज करता है। हसाबिस ने कैम्ब्रिज में कंप्यूटर साइंस पढ़ी और, जैसा कि The Guardian ने बताया, 1997 में डबल फर्स्ट-क्लास डिग्री हासिल की। ये बात वाकई बहुत मायने रखती है।
क्यों? क्योंकि कभी-कभी शुरुआती प्रतिभा को असामान्य हालात देखकर बढ़ा-चढ़ाकर तारीफ कर दी जाती है। कैम्ब्रिज बिल्कुल वैसा नहीं है। यह बहुत होनहार लोगों को एक साथ लाकर, उनसे शालीनता से पूछता है कि दबाव में भी उनमें से कौन साफ़ सोच पाता है। वहाँ की “डबल फर्स्ट” काफ़ी ज़ोर से संकेत देती है कि बचपन की चमक सिर्फ बढ़ा-चढ़ाकर कही गई बात, माता-पिता की मिथक, या एक बार की किस्मत वाली स्किल नहीं थी। यह दूसरी टॉप प्रतिभाओं के बीच भी टिककर रही।
और उससे भी बढ़कर, यह तुम्हें cognitive stamina के बारे में बताता है। हाई-IQ वाले लोग कुछ समय के लिए तो कमाल दिखा सकते हैं; असली दुर्लभ बात है कि एक बेरहमी से चुनिंदा माहौल में सालों तक लगातार टॉप-लेवल analytical performance बनाए रखें। कैम्ब्रिज सिर्फ रिज़्यूमे पर लगा बैज नहीं था—यह इस बात का सबूत था कि हस्साबिस का दिमाग अच्छी तरह सफ़र करता है।
यहीं से मामला और दिलचस्प हो जाता है। बहुत हाई IQ स्पीड की तरह दिख सकता है। एक बेहतरीन IQ अक्सर ट्रांसफर—यानी एक क्षेत्र की ताकत को दूसरे क्षेत्रों में ले जाने की क्षमता—के रूप में सामने आता है। हैसाबिस पहले से ही शतरंज से गेम डिज़ाइन की तरफ शिफ्ट हो चुके थे। कैम्ब्रिज ने ये भी पुष्टि की कि वो औपचारिक विश्लेषणात्मक माहौल में भी टॉप लेवल पर काम कर सकते हैं।
ज्यादातर लोग यहीं रुक जाते। लेकिन Hassabis ने न्यूरोसाइंस की तरफ मोड़ लिया।
ये वो हिस्सा है जो मेरे लिए अनुमान को ऊपर की तरफ धकेलता है। गेम्स और कंप्यूटर साइंस में सफलता मिलने के बाद, Hassabis बस उसी रास्ते पर नहीं रुके जहाँ वे पहले से जीत रहे थे। उन्होंने रुख बदलकर University College London में cognitive neuroscience की तरफ कदम रखा और आखिरकार PhD पूरी की।
The Naked Scientists के साथ 2009 की एक इंटरव्यू में उन्होंने बताया कि उनके लिए गेम्स हमेशा दूसरी चीज़ थे—उनकी असली दिलचस्पी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और यह समझने में थी कि दिमाग कैसे लक्ष्य हासिल करता है। स्टीवन लेवी की 2015 की WIRED प्रोफाइल इसमें एक अहम लेयर जोड़ती है: हसबिस ने कहा कि वे 2000 के शुरुआती/मध्य दौर से अपनी AI कंपनी बनाने के बारे में सोच रहे थे, लेकिन उन्हें “नई आइडियाज़ का पूरा सेट” चाहिए था—इसलिए उन्होंने उन्हें पाने के लिए न्यूरोसाइंस चुनी।
ये सिर्फ़ इंटेलिजेंस नहीं है। ये स्ट्रैटेजिक इंटेलिजेंस है—कहें तो मेटा-इंटेलिजेंस। वो ध्यान की कमी की वजह से मैदानों में भटक नहीं रहा था। वो जानबूझकर एक टूलकिट तैयार कर रहा था। सच कहूँ तो, ये वो करियर-प्लानिंग है जो बाकी लोगों को ऐसा महसूस कराती है जैसे हम क्रेयॉन्स से ही कुछ जोड़-जुगाड़ कर रहे हों।
द गार्जियन ने नोट किया कि स्मृति और कल्पना पर उनके न्यूरोसाइंस कार्य ने ऐसे शोध को जन्म दिया, जिसे Science ने 2007 की शीर्ष सफलताओं में से एक माना। फिर से, पैटर्न पर ध्यान दें। वे एक नया क्षेत्र चुनते हैं और ऐसा योगदान देते हैं कि वैज्ञानिक दुनिया का ध्यान खिंचता है। अब हम ऐसे व्यक्ति की बात नहीं कर रहे जो बस तेजी से सीखता हो। हम ऐसे व्यक्ति की बात कर रहे हैं जो किसी क्षेत्र की मूल लॉजिक को समझकर उसके अंदर मौलिक काम कर सकता है।
ऐसा ट्रांसफ़र किसी भी IQ अंदाज़े की बड़ी क्लू होता है। बहुत सारे शानदार स्पेशलिस्ट मौजूद हैं। लेकिन वो व्यक्ति बहुत कम मिलता है जो कई खड़ी पहाड़ियाँ चढ़े और फिर एक की विज़न/नज़ारे का इस्तेमाल करके अगली को फिर से डिज़ाइन कर दे।
DeepMind: मामला सिर्फ़ अकादमिक नहीं रहता—ये ऐतिहासिक बनने लगता है
2010 में जब हसाबिस ने DeepMind की सह-स्थापना की, तब उनकी ज़िंदगी की “थ्रू-लाइन” साफ़ दिखने लगी थी। नोबेल इंटरव्यू में उन्होंने कहा कि उन्होंने पूरा करियर AI पर इसलिए लगाया क्योंकि उनका मानना था कि यह “विज्ञान में मदद के लिए अंतिम टूल” बन सकता है। Perrigo के 2023 के TIME प्रोफ़ाइल में DeepMind का मुख्यालय “इंटेलिजेंस को समर्पित एक ओड” बताया गया है—या तो यह बेहद शानदार महत्वाकांक्षी है, या फिर डेमिस हसाबिस वाली सोच का बिल्कुल सही उदाहरण।
हमारे लिए मुख्य बात branding नहीं है। बात है coherence की। WIRED के मुताबिक, Hassabis खुद ने कहा था कि उनकी पूरी करियर—खासकर गेम्स सहित—AI कंपनी तक पहुंचने के लिए ही आगे बढ़ रही थी। अब तक हमने जो भी देखा है, वो सब इससे मेल खाता है: शतरंज ने strategic search सिखाई, गेम्स ने simulation, और मानव मनोविज्ञान ने मदद की—neuroscience ने उन्हें memory और learning पर सोचने को तैयार किया, और DeepMind बन गया वो synthesis machine।
IQ का अनुमान लगाने में ये बात मायने रखती है, क्योंकि वर्ल्ड-क्लास इंटेलिजेंस अक्सर सिर्फ़ कच्ची स्पीड नहीं होती। सबसे ऊँचे स्तर पर ये आर्किटेक्चर जैसी लगने लगती है: व्यक्ति समझता है कि जो आइडिया दूसरों को अलग लगते हैं, वो असल में आपस में कैसे जुड़ते हैं। Hassabis बचपन से ही शायद ये आर्किटेक्चर तैयार कर रहे थे।
यहाँ ड्राइव भी है। अपने नोबेल इंटरव्यू में उन्होंने कहा कि वे हमेशा “थोड़े जल्दबाज़” रहे हैं और जितना वे याद कर सकते हैं, उतना ही उनमें “अविश्वसनीय ड्राइव” रही है। ड्राइव IQ नहीं है, ज़रूर। लेकिन जब बहुत उच्च सोच-समझ की क्षमता और बेतहाशा ड्राइव एक ही व्यक्ति में साथ दिखते हैं, तो नतीजे अक्सर काफी नाटकीय हो जाते हैं—यही पैटर्न हमारे Bill Gates के IQ के विश्लेषण में भी दिखता है, एक और टेक फाउंडर, जिनका “इंजन” बंद नहीं हो रहा था।
AlphaFold ने इस बहस का पैमाना बदल दिया
आप बेहद शानदार बुद्धिमान हो सकते हैं, फिर भी कभी कुछ ऐसा न करें जो नोबेल-लेवल का हो। विज्ञान उलझा हुआ है, इतिहास बेईंसाफ़ है, और सही समय बहुत मायने रखता है। लेकिन जैसे ही AlphaFold कहानी में आता है, बहुत ज़्यादा IQ अनुमान की दलील को टालना मुश्किल हो जाता है।
नोबेल प्राइज़ फैक्ट्स पेज के मुताबिक, हस्साबिस और जॉन जम्पर को AlphaFold2 बनाने के लिए पहचाना गया—यह AI सिस्टम है जो अमीनो-ऐसिड सीक्वेंस से लगभग सभी ज्ञात प्रोटीन की संरचना की भविष्यवाणी करता है। प्रोटीन फोल्डिंग कई दशकों से एक बड़ी वैज्ञानिक चुनौती रही है। यह कोई ऐप फीचर नहीं था—यह बायोलॉजी की बुनियाद में छुपी एक गहरी समस्या थी।
और ये रहा इसका सबसे अहम बैकवर्ड रेफरेंस: क्या आपको वो बच्चा याद है जिसने शतरंज की बिसात पर कई चालें आगे सोचना सीख लिया था? क्या आपको वो किशोर याद है जो गेम्स में सिम्युलेटेड दुनिया बनाता था? क्या आपको वो रिसर्चर याद है जिसने AI के आइडिया पाने के लिए जान-बूझकर दिमाग का अध्ययन किया? AlphaFold इन सबके मिलने का नतीजा लगता है। स्ट्रैटेजिक सर्च, एब्स्ट्रैक्शन, वैज्ञानिक तर्क, लॉन्ग-टर्म प्लानिंग, और क्रॉस-डोमेन सिंथेसिस—सब कुछ यहाँ जाकर असल में आकार लेता है।
Perrigo की 2025 TIME प्रोफाइल में Hassabis के हवाले से लिखा है, “मैं खुद को सबसे पहले एक वैज्ञानिक मानता हूँ,” और यह भी कि उन्होंने अपनी ज़िंदगी में जो कुछ किया, उसका कारण है “ज्ञान की खोज।” इससे अपने आप IQ नहीं बढ़ता, जाहिर है। लेकिन यह समझाता है कि उनकी बुद्धिमत्ता इतनी कुशलता से क्यों इस्तेमाल हुई। कुछ बहुत प्रतिभाशाली लोग अपने हुनर को बिखेर देते हैं। Hassabis ने उसे एक जगह केंद्रित किया है।
तो डेमिस हस्साबिस का संभावित IQ कितना है?
अब असली चुनौती: एक संख्या। कोई मिथक नहीं, कोई “जीनियस” वाली धुंधली बात नहीं—बल्कि एक ठोस अनुमान।
उपलब्ध सबूतों के आधार पर, हम अनुमान लगाते हैं कि डेमिस हासाबिस का IQ लगभग 155 है।
इससे वह लगभग 99.99वें पर्सेंटाइल में आ जाएगा—अक्सर इसे असाधारण रूप से प्रतिभाशाली या गहन रूप से प्रतिभाशाली की श्रेणी में बताया जाता है, जो वर्गीकरण सिस्टम पर निर्भर करता है।
155 क्यों, और 140 क्यों नहीं? क्योंकि 140 तो बेहद ऊँचा है, लेकिन Hassabis की प्रोफ़ाइल “सिर्फ” टॉप-0.4% इंटेलिजेंस से ज़्यादा मज़बूत लगती है। ग्लोबल स्तर की चाइल्ड चेस मास्टरी, तेज़ी से पढ़ाई पूरी करना, एलिट अकादमिक सफलता, किशोरावस्था में प्रोफ़ेशनल प्रोग्रामिंग उपलब्धि, फिर न्यूरोसाइंस और AI—दोनों में बड़े काम, और आखिर में ऐसा साइंटिफिक ब्रेकथ्रू जिसे नोबेल-स्तर की मान्यता मिली। यह कॉम्बिनेशन—इतना असाधारण—चमकदार लोगों के बीच भी कम मिलता है। तुलना के लिए, हमारी अनुमानित रेटिंग उसे बस उसी स्तर के ऊपर रखती है जहाँ हम Stephen Hawking पर पहुँचे थे—एक और वैज्ञानिक, जिसकी बायोग्राफी भी उसे सीधे “एक्सट्रीम टेल” की तरफ इशारा करती है।
175 क्यों नहीं? क्योंकि हमें ज़मीन से जुड़े रहना चाहिए। बायोग्राफी पर आधारित IQ अंदाज़े हमेशा मोटे-मोटे होते हैं, और इंटरनेट कल्चर हर मशहूर साइंटिस्ट को कॉमिक-बुक सुपरब्रेन बना देना पसंद करता है। असली बुद्धि “टुकड़ों” जैसी होती है—इसमें ताकतें, आदतें, मौके, मेंटर्स, और खतरनाक हद तक लंबे समय तक कठिन समस्याओं पर काम करते रहने की प्रवृत्ति होती है।
फिर भी, अगर आप मुझसे पूछें कि क्या Hassabis इंसानियत के उस छोटे-से हिस्से में आता है जहाँ कच्ची reasoning power, रणनीतिक कल्पना और inter-disciplinary synthesis—सब एक साथ मिलते हैं, तो मैं बिना ज्यादा हिचकिचाए हाँ कहूँगा। उनकी ज़िंदगी हर बार अलग अंदाज़ में हमें वही जवाब देती रहती है।
तो नहीं, हमें डेमिस हासाबिस का असली IQ नहीं पता। लेकिन अगर इंटेलिजेंस मतलब है तेज़ी से सीखना, अलग-अलग क्षेत्रों में लागू करना, बहुत आगे की योजना बनाना, और ऐसे सवाल हल करना जिनसे दूसरे बहुत प्रतिभाशाली लोगों को पसीना आ जाए—तो उसकी बायोग्राफी बताती है कि उसका दिमाग वाकई एक बेहद दुर्लभ लेवल पर काम करता है। ऐसा लगता है जैसे वह लगभग पूरी ज़िंदगी लगातार कई चालें आगे सोचता रहा हो।
.png)
