DeepMind Technologies Limited, das als Google DeepMind oder einfach DeepMind firmiert, ist ein britisch-amerikanisches Forschungslabor für künstliche Intelligenz (KI) und eine Tochtergesellschaft von Alphabet Inc. Das Unternehmen wurde 2010 im Vereinigten Königreich gegründet, 2014 von Google übernommen und im April 2023 mit der Google-Brain-Abteilung von Google AI zu Google DeepMind fusioniert. Der Hauptsitz befindet sich in London, mit Forschungszentren in den Vereinigten Staaten, Kanada, Frankreich, Deutschland und der Schweiz.
DeepMind ist bekannt für seine Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz, insbesondere im maschinellen Lernen und Deep Learning. Das Unternehmen entwickelte neuronale Netze, die mit Reinforcement Learning trainiert wurden, um Videospiele und Brettspiele zu spielen, insbesondere AlphaGo, das 2016 den Go-Weltmeister Lee Sedol besiegte. Das Unternehmen hat auch bedeutende Fortschritte bei der Vorhersage von Proteinfaltungen mit AlphaFold erzielt und große Sprachmodelle wie Gemini und Gemma entwickelt.
Gründung und frühe Jahre
Das Start-up wurde im November 2010 von Demis Hassabis, Shane Legg und Mustafa Suleyman gegründet. Hassabis und Legg lernten sich erstmals am Gatsby Computational Neuroscience Unit des University College London (UCL) kennen. Die Gründer wollten eine allgemeine KI schaffen, die für fast alles nützlich sein könnte. Hassabis sagte, dass das Start-up damit begann, KI das Spielen von Atari-Videospielen aus den 1970er- und 1980er-Jahren beizubringen, darunter Breakout, Pong und Space Invaders, ohne programmiertes Wissen darüber, wie man spielt. Nach anfänglichem Scheitern lernte die KI, was funktionierte, und wurde schließlich zum Experten, mit kognitiven Prozessen, die denen eines Menschen ähneln, der das Spiel lernt.
Die großen Risikokapitalgesellschaften Horizons Ventures und Founders Fund investierten in das Unternehmen, zusammen mit den Unternehmern Scott Banister, Peter Thiel und Elon Musk. Jaan Tallinn war ein früher Investor und Berater. DeepMind benötigte einen gut finanzierten Geldgeber, um Mitarbeiter zu bezahlen, Rechenressourcen bereitzustellen und zu expandieren. Das Unternehmen wurde von Facebook, Musk, Google und anderen umworben.
Übernahme durch Google
Am 26. Januar 2014 bestätigte Google die Übernahme von DeepMind zu einem Preis, der Berichten zufolge zwischen 400 und 650 Millionen US-Dollar lag. Das Unternehmen wurde in Google DeepMind umbenannt und behielt diesen Namen etwa zwei Jahre lang. 2014 erhielt DeepMind die Auszeichnung „Company of the Year“ vom Cambridge Computer Laboratory.
Nach der Übernahme richtete Google ein Ethikgremium für künstliche Intelligenz ein, aber sowohl Google als auch DeepMind weigerten sich, dessen Mitglieder bekannt zu geben. DeepMind eröffnete später eine Abteilung namens DeepMind Ethics and Society, die sich auf ethische und gesellschaftliche Fragen der KI konzentrierte, mit dem Philosophen Nick Bostrom als Berater. Im Oktober 2017 startete DeepMind ein Forschungsteam zur Untersuchung von KI-Ethik.
Im Dezember 2019 kündigte Mitgründer Suleyman an, DeepMind zu verlassen, um eine politische Rolle bei Google zu übernehmen. Im April 2023 fusionierte DeepMind mit der Google-Brain-Abteilung von Google AI zu Google DeepMind, als Teil der Bemühungen, die KI-Arbeit als Reaktion auf die Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI zu beschleunigen. Dies markierte das Ende eines jahrelangen Kampfes um größere Autonomie von Google. Im Sommer 2026 zog DeepMind in das Platform-37-Gebäude von Google in King's Cross Central um.
Produkte und Technologien
Bis 2020 hatte DeepMind über tausend Arbeiten veröffentlicht, darunter dreizehn, die von Nature oder Science angenommen wurden. Das Unternehmen erhielt während der AlphaGo-Phase Medienaufmerksamkeit; eine LexisNexis-Suche fand 1842 Nachrichtenartikel, die DeepMind im Jahr 2016 erwähnten, was bis 2019 auf 1363 zurückging.
Spiele
Im Gegensatz zu früheren KIs wie IBMs Deep Blue oder Watson, die für vordefinierte Zwecke entwickelt wurden, waren DeepMinds anfängliche Algorithmen als allgemein gedacht. Sie verwendeten Reinforcement Learning, das aus Erfahrung lernte und rohe Pixel als Eingabe nutzte. Der anfängliche Ansatz verwendete Deep Q-Learning mit einem convolutional neuronalen Netz. Das System wurde an Videospielen getestet, insbesondere an frühen Arcade-Spielen wie Space Invaders und Breakout. Ohne Änderung des Codes konnte dieselbe KI bestimmte Spiele effizienter spielen als jeder Mensch. Im Juli 2018 trainierten Forscher ein System, um Quake III Arena zu spielen.
2013 veröffentlichte DeepMind Forschungsergebnisse zu einem KI-System, das menschliche Fähigkeiten in Spielen wie Pong, Breakout und Enduro übertraf und den Stand der Technik bei Seaquest, Beamrider und Q*bert übertraf. Diese Arbeit führte Berichten zufolge zur Übernahme des Unternehmens durch Google. 2020 veröffentlichte DeepMind Agent57, einen KI-Agenten, der menschliche Leistungen in allen 57 Spielen der Atari-2600-Suite übertrifft. Im Juli 2022 kündigte DeepMind DeepNash an, ein modellfreies Multi-Agenten-Reinforcement-Learning-System, das das Brettspiel Stratego auf menschlichem Expertenniveau spielen kann.
#### AlphaGo und Nachfolger
Im Oktober 2015 besiegte AlphaGo, entwickelt von DeepMind, den europäischen Go-Meister Fan Hui, einen 2-Dan-Profi, mit fünf zu null. Dies war das erste Mal, dass eine KI einen professionellen Go-Spieler besiegte. 2016 besiegte AlphaGo Lee Sedol, einen Go-Weltmeister, in einem Fünf-Spiele-Match, das später in der Dokumentation AlphaGo gezeigt wurde. Ein allgemeineres Programm, AlphaZero, besiegte die stärksten Programme in Go, Schach und Shogi nach wenigen Tagen Selbstspiel mit Reinforcement Learning. DeepMind hat seitdem Modelle für das Spielen (MuZero, AlphaStar), Mathematik (AlphaGeometry, FunSearch) und Algorithmus-Entdeckung (AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor) trainiert.
AlphaFold und wissenschaftliche Fortschritte
2020 machte DeepMind bedeutende Fortschritte bei der Proteinfaltung mit AlphaFold und erzielte Ergebnisse auf dem neuesten Stand der Technik bei Benchmark-Tests zur Vorhersage von Proteinfaltungen. Im Juli 2022 wurde angekündigt, dass über 200 Millionen vorhergesagte Proteinstrukturen, die praktisch alle bekannten Proteine repräsentieren, in der AlphaFold-Datenbank veröffentlicht werden würden.
Generative KI und Sprachmodelle
Google DeepMind ist verantwortlich für die Entwicklung von zwei großen Sprachmodellfamilien: das proprietäre Gemini und das Open-Weight-Modell Gemma, sowie anderen generativen KI-Modellen wie Imagen (Text-zu-Bild), Veo (Text-zu-Video) und Lyria (Text-zu-Musik). Diese Modelle sind Teil des breiteren Feldes der generativen KI.
Auswirkungen und Vermächtnis
DeepMinds Arbeit hat das Feld der künstlichen Intelligenz beeinflusst und wurde in Googles Produkte und Dienste integriert. Die Forschung des Unternehmens hat auch zur Entwicklung von neuronalen Netz-Architekturen und Transformer-Modellen beigetragen, die vielen modernen KI-Systemen zugrunde liegen. DeepMinds Fokus auf allgemeine KI hat andere Labore inspiriert, darunter OpenAI und Anthropic, und hat die Richtung der KI-Forschung weltweit geprägt.