.png)
Demis Hassabis er en av de der personene som får helt vanlig ambisjon til å virke som en sjarmerende hobby. Barndomssjakkstjerne, spilldesigner som tenåring, Cambridge-dataforsker, nevrovitenskapsmann, grunnlegger av DeepMind, nobelprisvinner – på et tidspunkt slutter du å spørre «er han smart?» og begynner å stille det mer farlige spørsmålet: hvor smart?
Og nei, det finnes ingen verifisert offentlig IQ-score for Hassabis. Ingen hemmelig labrapport, ingen gamle arkivoppføringer, ingen «min IQ er X»-skryt i en podcast. Så vi må slutte oss frem. Det er mindre presist, ja — men også mer spennende. IQ skal fange resonnementsevne; et liv som Hassabis sitt gir oss massevis av resonnement å undersøke.
Til slutt kommer du til å få en tallbasert spådom. Men for at det skal føles fortjent, må vi bygge grunnlaget skikkelig – fra fireåringen som lærer sjakk til mannen som hjelper med å knekke et av biologiens vanskeligste problemer.
Når en fireåring begynner å slå de voksne, tar du hensyn
Ifølge intervjuet hans med NobelPrize.org i 2024 lærte Hassabis sjakk da han var fire år, og tok det «veldig seriøst» veldig raskt. Axios fortalte samme grunnhistorie og la til den herlige detaljen at han gikk forbi både faren og onkelen sin i løpet av et par uker. I løpet av et par uker. Noen barn lærer hvordan springeren går – men denne typen har tydeligvis behandlet familiekveld med spill som et slags optimaliseringsprosjekt.
Det er viktig, for sjakk er egentlig organisert tenkning under press. Du skanner mønstre, holder mulige trekk i hodet, forutsier konsekvenser og unngår å lure deg selv. Gjør det på elitenivå som barn, så bør folk kanskje slutte å kalle deg «skarp» og heller begynne å gjemme brettet.
Bevisene hoper seg raskt opp. The Guardian skrev at Hassabis allerede var kommet opp på sjakkmesternivå da han var 13, og var verdens nest høyest rangerte spiller under 14 år, bare slått av Judit Polgár. Billy Perrigos TIME-profil fra 2023 bemerket noe lignende: at han var 12 år gammel og den nest beste sjakkspilleren i verden i sin aldersgruppe. Ulike kilder, samme bilde: dette handlet ikke om «en smart gutt som vinner skoleturneringen». Dette var tidlig modenhet på internasjonalt nivå.
Allerede nå kan du si noe viktig. Hassabis var ikke bare verbalt smart eller boksmart. De tidlige gavene hans ser ut til å være svært flytende: abstrakte, strategiske, mønster-tunge og raske. I IQ-termer peker dette ofte på et ekstremt høyt tak.
Så gjorde den geniale noe irriterende: han fortsatte å bevise det også på andre områder.
Mange smarte barn topper tidlig innen én nisje. Hassabis gjorde ikke det. Han skjøt fart gjennom skolen, og The Guardian skrev at han fullførte A-levels to år før tiden, da han var 16. Det forteller oss at evnene hans strakk seg utover sjakk. Ulike oppgaver, ulike omgivelser, samme resultat: foran skjemaet.
Og så kommer en av mine favorittdetaljer i hele historien. Da han var 17, var han med på å co-designe og programmere Theme Park, simuleringsspillet som ble en stor hit. I Nobel-intervjuet sa Hassabis at det å skrive Theme Park overbeviste ham om at AI var det han ville bruke hele karrieren sin på. Den setningen sier mye. De fleste tenåringer er opptatt med å planlegge helgen; Hassabis brukte kommersiell spilldesign som et testområde for livslange teorier om intelligens. Skikkelig normalt. Veldig gjenkjennelig.
Prestasjonen i seg selv betyr noe. Å bygge et vellykket simuleringsspill i den alderen er ikke bare et teknisk triks. Det krever systemtenkning, brukerpsykologi, balansering av variabler og å gjøre abstrakte regler om til noe som faktisk fungerer. Peter Molyneux, mentoren hans, sa til TIME at selv som tenåring hadde Hassabis «gnisten av intelligens», og at han husket samtalene deres som uvanlig stimulerende. Eldre eksperter snakker vanligvis ikke slik om tenåringer med mindre noe virkelig uvanlig skjer.
Så mot slutten av ungdomsårene er bevisene allerede ganske brede: elitestyrt strategisk lek, raskere læring på skolen, programmering på profesjonelt nivå og kreativ systemdesign. Hvis vi bare skulle vurdert ut fra de første 18 årene, ville du allerede vært på vei inn i området for høyt begavede. Men Hassabis var ikke ferdig med å «varme opp».
Cambridge var den første store stresstesten
Prodigy-historier blir mer overbevisende når personen kommer inn på en eliteinstitusjon og ikke bare overlever, men dominerer. Hassabis studerte informatikk ved Cambridge og, som The Guardian rapporterte, tok han en dobbel førsteklassesgrad i 1997. Det betyr mye.
Hvorfor? Fordi tidlig talent noen ganger kan bli smigret av ganske uvanlige omstendigheter. Cambridge er det motsatte av smiger. Det velger veldig skarpe folk, setter dem sammen, og spør høflig hvem av dem som fortsatt kan tenke klart under press. En «double first» tyder sterkt på at briljansen fra barndommen ikke bare var hype, foreldrenes mytologi eller én flaks-begynnerpakke. Den holdt seg også blant andre eliter.
Og enda mer enn det: det sier noe om kognitiv utholdenhet. Personer med høy IQ kan levere imponerende resultater i rykk; den sjeldnere bragd-en er å opprettholde topp analytisk ytelse i årevis i et nådeløst selektivt miljø. Cambridge var ikke bare et stempel på en CV. Det var bevis på at Hassabis sitt tankesett beveget seg like godt langt.
Her blir saken også mer spennende. En veldig høy IQ kan vise seg som tempo. En helt spesiell IQ viser seg ofte som overføring – evnen til å ta styrker med deg på tvers av fagområder. Hassabis hadde allerede gått fra sjakk til spillutvikling. Cambridge bekreftet at han også kunne prestere helt i toppen i et formelt, analytisk miljø.
De fleste ville stoppet der. Hassabis svingte inn i nevrovitenskapen
Her er delen som presser estimatet opp for meg. Etter å ha lykkes med spill og informatikk, bare fortsatte ikke Hassabis i sporet der han allerede vant. Han skiftet retning til kognitiv nevrovitenskap ved University College London, og fullførte etter hvert en doktorgrad.
Ifølge et intervju fra 2009 med The Naked Scientists forklarte han at spill alltid hadde vært noe sekundært, mens hans dypere interesse var kunstig intelligens og å forstå hvordan sinnet når mål. Steven Levys profil fra 2015 i WIRED legger til et viktig ekstra lag: Hassabis sa at han hadde tenkt på å bygge AI-selskapet sitt siden midten av 2000-tallet, men mente han trengte «et helt nytt sett med ideer», så han valgte nevrovitenskap for å få dem.
Det handler ikke bare om intelligens. Det er strategisk intelligens. Meta-intelligens, om du vil. Han drev ikke rundt mellom feltene fordi han manglet fokus. Han bygde et verktøysett med vilje. Ærlig talt, dette er den typen karriereplanlegging som får resten av oss til å føle at vi improviserte med tusjer.
The Guardian skrev at nevrovitenskapelig forskning på hukommelse og fantasi hans bidro til å skape studier som Science kåret til en av toppgjennombruddene i 2007. Legg merke til mønsteret igjen: Han går inn i et nytt felt og bidrar på et nivå som får hele forskningsverdenen til å reagere. Vi har ikke lenger med noen som bare lærer fort å gjøre. Vi har med noen å gjøre som kan ta inn kjernelogikken i et fag og faktisk levere originalt arbeid innenfor det.
Den typen overføring er en stor ledetråd i enhver IQ-vurdering. Det finnes mange geniale spesialister. Det er langt sjeldnere å finne en som kan bestige flere bratte fjell, og deretter bruke utsikten fra ett til å redesigne det neste.
DeepMind: fra faglig blir det historie
Da Hassabis var med på å grunnlegge DeepMind i 2010, var den røde tråden i livshistorien hans tydelig. I Nobel-intervjuet sa han at grunnen til at han brukte hele karrieren sin på KI var at han trodde den kunne bli «det ultimate verktøyet for å hjelpe med vitenskap». I Perrigos profil fra 2023 av TIME beskrives DeepMinds hovedkvarter som en «ode til intelligens»—enten utrolig ambisiøst, eller det mest Demis Hassabis-mulige man kan tenke seg.
Det viktige for oss handler ikke om branding. Det handler om sammenheng. Ifølge WIRED skal Hassabis selv ha sagt at hele karrieren hans, inkludert spillene, har ledet fram til AI-selskapet. Det passer med alt vi har sett så langt: sjakk trente strategisk søk, spill trente simulering og menneskepsykologi, nevrovitenskap lærte ham å tenke på hukommelse og læring—og DeepMind ble sammensetningsmaskinen.
Dette betyr noe for et IQ-estimat, fordi verdensklasse-intelligens sjelden bare handler om rå fart. På de høyeste nivåene begynner det å ligne arkitektur: du ser hvordan ideer som virker adskilt for alle andre, faktisk låser seg sammen. Hassabis har visst bygget denne arkitekturen helt siden barndommen.
Det finnes også driv. I Nobelintervjuet sa han at han alltid har vært «litt i et hastverk» og hatt «utrolig driv» så lenge han kan huske. Driv er ikke IQ, selvfølgelig. Men når veldig høy resonnementsevne og vanvittig driv dukker opp hos samme person, blir resultatene ofte dramatiske – et mønster som også går igjen i analysen vår av Bill Gates’ IQ, nok en teknologigründer som aldri fikk «motoren» til å skru seg av.
AlphaFold har endret skalaen i argumentet
Du kan være utrolig intelligent og likevel aldri gjøre noe på Nobel-nivå. Vitenskap er rotete, historien er urettferdig, og timing spiller en rolle. Men når AlphaFold kommer inn i bildet, blir det vanskelig å unngå tanken om en ekstrem IQ-estimat.
Ifølge Nobelprisens faktasider ble Hassabis og John Jumper hedret for å ha utviklet AlphaFold2 – AI-systemet som predikerer strukturen til nesten alle kjente proteiner ut fra aminosyrekjeder. Proteinfolding har vært en stor vitenskapelig utfordring i flere tiår. Dette var ikke en app-funksjon. Dette var et dypt problem helt i grunnmuren av biologien.
Og her er den viktige baklengs referansen: husker du barnet som lærte å tenke flere trekk frem på et sjakkbrett? Husker du tenåringen som bygde simulerte verdener i spill? Husker du forskeren som bevisst studerte hjernen for å hente ideer til AI? AlphaFold ser ut som samløpet av alt dette. Strategisk søk, abstraksjon, vitenskapelig resonnement, langsiktig planlegging, syntese på tvers av fagfelt – alt gir mening her.
Perrigos 2025 TIME-profil siterer Hassabis: «Jeg identifiserer meg som forsker først og fremst», og at grunnen til at han har gjort alt i livet sitt, er «i jakten på kunnskap». Det øker ikke IQ alene, selvfølgelig. Men det forklarer hvorfor intelligensen hans har blitt brukt så effektivt. Noen veldig smarte mennesker sprer gavene sine. Hassabis har samlet dem.
Så hva er trolig IQ-en til Demis Hassabis?
Nå er det den vanskelige delen: et tall. Ikke en myte, ikke en vag «geni-status», men et faktisk anslag.
Basert på tilgjengelig dokumentasjon, spår vi at IQ-en til Demis Hassabis er rundt 155.
Det ville plassere deg omtrent i 99,99-persentilen, i kategorien som ofte beskrives som eksepsjonelt begavet eller dypt begavet, avhengig av klassifiseringssystemet.
Hvorfor 155 og ikke for eksempel 140? Fordi 140 er ekstraordinært høyt, men Hassabis’ profil ser sterkere ut enn bare «topp-0,4 %» intelligens. Barne-sjakkmestring på globalt nivå, raskere skolegang, toppfaglig suksess, profesjonelle programmeringsprestasjoner i ungdomsårene, store gjennombrudd både innen nevrovitenskap og KI — og til slutt et vitenskapelig gjennombrudd som er anerkjent med Nobelpris. Den kombinasjonen er sjelden selv blant strålende mennesker. Til sammenligning plasserer anslaget vårt ham litt over nivået vi landet på for Stephen Hawking, en annen forsker der biografien pekte tydelig mot den ekstreme enden.
Hvorfor ikke 175? For vi bør holde beina på jorda. IQ-estimater basert på biografi blir alltid omtrentlige, og nett-kulturen elsker å gjøre hver berømte forsker om til en tegneserie-superhjerne. Virkelig intelligens er «klumpete». Den kommer med styrker, vaner, muligheter, mentorer – og en litt skremmende vilje til å bruke tiår på vanskelige problemer.
Likevel: hvis du spurte meg om Hassabis hører hjemme i den lille delen av menneskeheten der rå resonnementskraft, strategisk fantasi og tverrfaglig sammensmelting møtes, ville jeg sagt ja uten særlig nøling. Livet hans fortsetter å gi oss det samme svaret, bare i ulike varianter.
Så nei, vi vet ikke hva Demis Hassabis’ faktiske IQ er. Men hvis intelligens er evnen til å lære raskt, overføre kunnskap på tvers av områder, planlegge langt framover og løse problemer som får andre smarte mennesker til å svette, så peker biografien hans mot et sinn som fungerer på et svært sjeldent nivå – et sinn som ser ut til å ha spilt flere trekk fram i nesten hele livet.
.png)
