Корай Кавукчуоглу

Корай Кавукчуоглу пришёл в DeepMind в 2012 году одним из первых исследователей — в лондонский стартап, тогда ещё независимый. Четырнадцать лет спустя он руководит Google DeepMind вместо Демиса Хассабиса и отвечает за всю линейку Gemini. Именно его подпись стоит под запуском Gemini 4 Argon — самой мощной модели Google. Бывший инженер ракетной компании из Анкары стал человеком, который решает, каким будет ИИ одной из крупнейших корпораций мира.

Происхождение и образование

Кавукчуоглу родился в Турции. По данным Habertürk, это случилось в 1980 году в Анкаре. Там же он учился в Ближневосточном техническом университете (ODTÜ) на авиакосмического инженера и получил сначала бакалавриат, а потом магистратуру по той же специальности.

Первая работа была вполне земной и вполне оборонной. Около четырёх лет он занимался исследованиями и разработками в турецкой ракетной компании Roketsan. Потом резко сменил курс: уехал в США и пошёл в computer science.

Нью-Йорк и школа Яна Лекуна

В Нью-Йоркском университете Кавукчуоглу в 2005 году получил вторую магистерскую степень, уже по информатике, и остался в аспирантуре. Научным руководителем стал Ян Лекун — один из отцов свёрточных нейросетей, который позже возглавил ИИ-направление Facebook.

Диссертация Кавукчуоглу называется «Learning Feature Hierarchies for Object Recognition» — о том, как нейросеть сама учится выделять признаки объектов на изображениях. Работа датирована январём 2011 года. В благодарностях он упоминает жену и дочерей.

Параллельно с наукой он писал инструменты. Вместе с Ронаном Коллобером и Клеманом Фарабе Кавукчуоглу написал библиотеку машинного обучения Torch5 и работал над её следующими версиями. После Нью-Йорка он поработал в американском подразделении NEC Laboratories.

DeepMind: первые годы (2012–2016)

В 2012 году Кавукчуоглу перебрался в Лондон и вошёл в DeepMind, тогда ещё независимую компанию. Он основал в ней команду глубокого обучения — и следующие несколько лет эта команда выдавала одну громкую работу за другой.

• DQN. В 2013 году вышла статья «Playing Atari with Deep Reinforcement Learning»: нейросеть училась играть в игры Atari, глядя только на пиксели экрана. В 2015-м расширенная версия попала в Nature под названием «Human-level control through deep reinforcement learning», и Кавукчуоглу стоит в ней вторым автором.
• AlphaGo. Он соавтор статьи в Nature 2016 года о программе, которая обыграла профессионала в го.
• WaveNet. В 2016 году DeepMind показала модель, которая генерирует человеческую речь напрямую из звуковой волны. Сундар Пичаи прямо называет WaveNet и DQN прорывами, которые возглавил Кавукчуоглу.

Список его работ этих лет длиннее: асинхронные методы обучения с подкреплением, прогрессивные нейросети, обучение со вспомогательными задачами. По данным Habertürk на июнь 2025 года, его работы процитировали около 268 тыс. раз, индекс Хирша — 85.

Из исследователя — в руководители

Со временем Кавукчуоглу сменил лабораторный стол на кабинет. Он стал вице-президентом DeepMind по исследованиям, а затем по исследованиям и технологиям. В 2022 году Королевская инженерная академия Великобритании избрала его своим членом (FREng) — за работы по глубокому обучению, генеративным моделям и обучению с подкреплением, а также за умение руководить исследованиями.

20 апреля 2023 года Google объединила DeepMind и Google Brain в одну структуру — Google DeepMind. Кавукчуоглу возглавил её научный совет, который следит за направлением исследований. В команду руководителей исследований, подчинённую ему, вошёл Зубин Гахрамани. Позже он стал техническим директором Google DeepMind.

Главный архитектор ИИ (2025)

11 июня 2025 года Semafor сообщил: Google создала для Кавукчуоглу новую должность — главный архитектор ИИ в ранге старшего вице-президента. Он сохранил пост CTO DeepMind, начал подчиняться напрямую гендиректору Сундару Пичаи и переехал из Лондона в Маунтин-Вью.

Задачу Пичаи сформулировал в письме сотрудникам: Кавукчуоглу должен «ускорить то, как мы встраиваем наши модели мирового уровня в продукты». Проще говоря, лаборатория и продуктовые команды Google должны были перестать жить в разных мирах. Кавукчуоглу и до этого объяснял продуктовым командам, куда двигаются возможности ИИ, чтобы те планировали на опережение. Теперь эта работа стала официальной.

Во главе Google DeepMind (2026)

5 августа 2026 года Google объявила перестановку на самом верху. Демис Хассабис передал повседневное управление DeepMind, стал председателем Google DeepMind и главным научным сотрудником Alphabet. Кавукчуоглу получил пост старшего вице-президента Google DeepMind с прямым подчинением Пичаи и сохранил роль главного архитектора ИИ всей Google.

Под ним теперь разработка моделей Gemini, передовые исследования (Frontier AI), приложение Gemini и команды для разработчиков. По данным Reuters, которые приводит T-Vine, решающее слово по крупным решениям DeepMind теперь за ним. Хассабис назвал его «одним из ведущих мировых экспертов по ИИ». В Турции назначение встретили заголовками в духе «во главе DeepMind встал турок».

Что сейчас (октябрь 2026)

Главный релиз осени — Gemini 4 Argon. 13 октября Google открыла модель подписчикам и разработчикам, и пост о запуске подписал именно Кавукчуоглу. Он называет Argon «только началом» семейства Gemini 4. В тесте DeepSWE, где модель исправляет реальные ошибки в коде, Argon набрала 77,9%, а лимит ответа вырос до 1 млн токенов.

Теперь от Кавукчуоглу зависит, удержит ли Google позиции в гонке с OpenAI, Anthropic и Meta. Из DeepMind за эти годы вышли основатели целых компаний — например, Reflection AI. Сам Кавукчуоглу остался и прошёл путь от одного из первых исследователей до руководителя лаборатории.

Источники: Google — перестановки в Google DeepMind, август 2026, Google — биография автора, Google — запуск Gemini 4 Argon, Semafor — назначение главным архитектором ИИ, Google DeepMind — создание объединённой лаборатории, Royal Academy of Engineering — избрание членом академии, NYU — диссертация, Chessprogramming Wiki — образование и публикации, T-Vine — карьера и новая роль, Forbes Türkiye — назначение главой DeepMind, Habertürk — биография и цитируемость