Demis Hassabis van Google DeepMind vertelde WSJ Magazine dat hij nu verwacht dat kunstmatige algemene intelligentie (AGI) binnen twee tot drie jaar aankomt, omlaag van het drie- tot vijfjaarige venster dat hij eerder in 2026 noemde. Hij definieert AGI via een "Einstein-test" en zegt dat zijn schatting steeds dichter naar het heden verschuift.
Deze versie is een machinevertaling van het origineel (English). Lees het origineel
Demis Hassabis, de medeoprichter en chief executive officer van Google DeepMind, vertelde The Wall Street Journal Magazine dat hij nu verwacht dat kunstmatige algemene intelligentie (AGI) binnen twee tot drie jaar aankomt. Het interview werd op 21 oktober 2026 gepubliceerd als onderdeel van het "Innovator in Tech" awardspakket van het magazine, waar Hassabis de 2026-ontvanger in technologie werd genoemd.
Gevraagd naar de tijdlijn zei Hassabis dat het gauw zou komen en dat zijn schatting steeds dichter naar het heden verschoof, volgens het profiel. Het nieuwe venster markeert een vernauwing van het drie- tot vijfjarige bereik dat hij eerder in 2026 openbaar had genoemd.
Wat Hassabis met AGI bedoelt
Hassabis definieert AGI als cognitie op menselijk niveau en heeft een specifieke benchmark beschreven die hij de "Einstein-test" noemt. Volgens deze test zou een systeem als AGI kwalificeren als het, getraind alleen op menselijke kennis beschikbaar tot 1901, onafhankelijk het soort doorbraken zou kunnen produceren dat Albert Einstein in zijn 1905 "annus mirabilis"-papers maakte – over het fotoelektrische effect, Brownse beweging, speciale relativiteit en massa-energiëquivalentie.
In het WSJ Magazine-profiel beschreef Hassabis ook zijn bredere missie in twee stappen: eerst intelligentie zelf oplossen, dan die intelligentie gebruiken om andere grote wetenschappelijke problemen aan te pakken. Hij wees op natuurkundeonderzoek en kankerbehandeling als vroege toepassingen die hij hoopt na te streven zodra meer geavanceerde AI-systemen beschikbaar zijn.
Een tijdlijn die zich in 2026 heeft verplaatst
Hassabis' openbare verklaringen over de aankomst van AGI verschoven gedurende 2026. Op de Google I/O-ontwikkelaarsconferentie op 20 mei 2026 zei hij dat AI had bereikt wat hij de hellingen van de singulariteit noemde, verduidelijkend dat hij de huidige era bedoelde in plaats van een enkel moment van transformatie. Bij dat evenement zei hij ook dat agenten en coderingshulpmiddelen gedurende het jaar effectief waren gaan werken, beschrijvend als een vroeg stadium van praktisch AI-gebruik.
Hassabis' AGI-tijdlijnverklaringen gedurende 2026
Wanneer
Aangegeven tijdlijn / kader
Context
Begin 2026
Drie tot vijf jaar
Openbare schatting genoemd voor het WSJ Magazine-interview
20 mei 2026
"Hellingen van de singulariteit"
Opmerkingen ter afsluiting van Google I/O
21 oktober 2026
Twee tot drie jaar
WSJ Magazine "Innovator in Tech"-profiel
Isomorphic Labs en het regelgevingsdebat
Het WSJ Magazine-profiel raakte ook aan Isomorphic Labs, een geneesmiddelontwikkelingsbedrijf opgericht door Hassabis dat AlphaFold-achtige AI-modellen toepast op geneesmiddelenontdekking. Gemeld werd dat het bedrijf in onderhandelingen was om meer dan 2 miljard dollar op te halen met een waardering van ongeveer 40 tot 50 miljard dollar.
Over de vraag van AI-toezicht beschreef het profiel Hassabis stellende tegen voortijdige regulering van de technologie, een positie consistent met zijn drang gedurende 2026 om industrieontwikkeling voort te zetten terwijl governanceframeworks er naast worden uitgewerkt.
Waarom Hassabis' standpunt gewicht heeft
Hassabis leidt het AI-onderzoek van Google DeepMind. In oktober 2024 deelden hij en collega van DeepMind John Jumper de helft van de Nobelprijs Scheikunde voor AlphaFold, een AI-model dat driedimensionale eiwitstructuren uit genetische sequenties voorspelt; de andere helft van die prijs ging naar David Baker. De Nobelcommissie beschreef het resultaat destijds als het bereiken van een lang nagestreefd doel in de eiwitwetenschappen.
Ik update dichter en dichter.
— Demis Hassabis, naar WSJ Magazine
Omdat AGI geen enkele overeengekomen wetenschappelijke definitie heeft, weerspiegelt Hassabis' tijdlijn zijn eigen benchmark – de Einstein-test – in plaats van een industrie-norm. Andere AI-leiders hebben verschillende definities en tijdlijnen aangeboden, die de voor dit artikel onderzochte bronnen niet in vergelijkbare termen hebben uitgewerkt.
Vragen
Wat zei Demis Hassabis over de aankomst van AGI?
Hij zei tegen WSJ Magazine, gepubliceerd op 21 oktober 2026, dat hij kunstmatige algemene intelligentie binnen twee tot drie jaar verwacht, zeggende dat zijn schatting steeds dichter naar het heden verschuift.
Hoe definieert Hassabis AGI?
Hij gebruikt een "Einstein-test": of een systeem getraind alleen op kennis beschikbaar voor 1901 onafhankelijk de doorbraken van Einstein uit 1905 zou kunnen produceren, inclusief speciale relativiteit en het fotoelektrische effect.
Is de AGI-tijdlijn van Hassabis gedurende 2026 veranderd?
Ja. Begin 2026 noemde hij een venster van drie tot vijf jaar; in mei 2026 zei hij dat AI aan de "hellingen van de singulariteit" was; in oktober 2026 verkleinde hij de schatting tot twee tot drie jaar.
Wat is Isomorphic Labs en waarom wordt het genoemd?
Isomorphic Labs is een geneesmiddelontwikkelingsbedrijf opgericht door Hassabis dat AlphaFold-achtige AI op geneesmiddelenontdekking toepast; het WSJ Magazine-profiel rapporteerde dat het meer dan 2 miljard dollar aan financiering zocht met een waardering van 40-50 miljard dollar.
Waarom is Hassabis naast deze voorspelling bekend?
Hij leidt het AI-onderzoek van Google DeepMind en deelde in 2024 de Nobelprijs Scheikunde met John Jumper voor AlphaFold, een AI-systeem dat eiwitstructuren voorspelt.
Dit stuk is gemaakt met kunstmatige intelligentie en vóór publicatie automatisch op bronnen gecontroleerd. Ziet u een fout, vraag dan om een correctie. Correctie of weerwoord aanvragen · Hoe we dit maken
Neurale netwerken leren door een voorspelling te doen, te meten hoe fout het was met een verliesfunctie, en vervolgens interne waarden genaamd gewichten achterwaarts door het netwerk aan te passen – een proces genaamd backpropagatie gekoppeld met een optimalisatiemethode genaamd gradiëntdaling. Dezelfde mechanica, geschaald tot miljarden parameters, vormt de basis van hoe systemen zoals ChatGPT en Gemini eerst worden getraind en vervolgens via finetuning aan specifieke taken worden aangepast.
AI-beeldtools zoals Midjourney en Stable Diffusion creëren afbeeldingen door te leren hoe ze een ruisproces ongedaan kunnen maken, terwijl muziektools zoals Suno en Udio audio comprimeren tot tokens en deze stap voor stap voorspellen, geleid door een tekstprompt. Of een van deze processen als echte creativiteit telt, is onopgelost: onderzoekers zijn verdeeld tussen het patroongebaseerde "remixen" noemen en het erkennen van meetbare creatieve prestaties.
Het Chinese AI-laboratorium Moonshot stelt dat het cybergerelateerde trainingsgegevens uit zijn nieuwe Kimi K3.1 Pro-model heeft verwijderd, zodat het open-weight-systeem niet de "grens" van offensieve hackvaardigheid zou opduwen. De zaterdag 24 oktober 2026 aangekondigde zet komt op een moment waarop regeringen en veiligheidsonderzoekers waarschuwen dat steeds capabelere AI geavanceerde cyberaanvallen goedkoper en gemakkelijker zou kunnen maken.
AI-tekstdetectors bewijzen niet wie iets heeft geschreven; zij schatten een waarschijnlijkheid in door statistische patronen zoals woordvoorspelbaarheid en variatie in zinlengte te meten. Een detector genaamd Pangram 4.1 heeft onlangs 99% van een in het Spaans geschreven roman die 20.000 euro waard was toegeschreven aan kunstmatige intelligentie, waardoor de uitgever promotie-evenementen opschort terwijl die onderzoekt.
