DeepMind Technologies Limited, das unter dem Namen Google DeepMind oder einfach DeepMind firmiert, ist ein britisch-amerikanisches Forschungslabor für künstliche Intelligenz und eine Tochtergesellschaft der 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 zusammengeführt. Der Hauptsitz befindet sich in London, mit Forschungszentren in den USA, Kanada, Frankreich, Deutschland und der Schweiz.
DeepMind ist bekannt für seine Arbeit im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning, insbesondere für die Entwicklung neuronaler Netzwerkmodelle, die mit Reinforcement Learning trainiert werden, um Videospiele und Brettspiele zu spielen. Das Unternehmen machte 2016 Schlagzeilen, als sein Programm AlphaGo Lee Sedol, einen Go-Weltmeister, in einem Spiel über fünf Partien besiegte, was später in der Dokumentation AlphaGo thematisiert wurde. Ein allgemeineres Programm, AlphaZero, besiegte die stärksten Programme, die Go, Schach und Shogi spielen, nach wenigen Tagen des Selbstspiels mit Reinforcement Learning. DeepMind hat seitdem Modelle für das Spielen (MuZero, AlphaStar), für Mathematik (AlphaGeometry, FunSearch) und für die Algorithmusentdeckung (AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor) trainiert.
Geschichte
Das Start-up wurde im November 2010 von Demis Hassabis, Shane Legg und Mustafa Suleyman gegründet. Hassabis und Legg trafen sich erstmals in der Gatsby Computational Neuroscience Unit am University College London. Das Ziel der Gründer war es, eine allgemeine KI zu schaffen, die für fast alles nützlich und effektiv sein könnte. Hassabis sagte, dass das Start-up begann, an Technologie für künstliche Intelligenz zu arbeiten, indem es ihr beibrachte, Atari-Videospiele aus den 1970er- und 1980er-Jahren zu spielen, darunter Breakout, Pong und Space Invaders. Die KI wurde ohne programmiertes Wissen darüber, wie man spielt, in die Spiele eingeführt. Nach einer Phase des Herumtastens lernte die KI schließlich, was funktioniert, und wurde im Laufe der Zeit sogar zum Experten darin. Die kognitiven Prozesse, die die KI durchläuft, sollen denen eines Menschen sehr ähnlich sein, der das Spiel noch nie gesehen hat und es verstehen und meistern möchte.
Die großen Risikokapitalgesellschaften Horizons Ventures und Founders Fund investierten in das Unternehmen, ebenso wie die Unternehmer Scott Banister, Peter Thiel und Elon Musk. Jaan Tallinn war ein früher Investor und Berater des Unternehmens. DeepMind benötigte einen gut finanzierten Geldgeber, um seine Mitarbeiter zu bezahlen, Rechenressourcen bereitzustellen und weiter zu expandieren. Das Unternehmen wurde von Facebook, Musk, Google und einigen anderen umworben.
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 anschließend 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.
Auf der Suche nach Möglichkeiten zum Nutzen der Gesellschaft startete DeepMind ein Pilotprogramm mit dem NHS, um dessen Informationssysteme zu modernisieren, die oft noch auf einfachem Papier und Faxgeräten basierten. Im September 2015 unterzeichneten DeepMind und der Royal Free NHS Trust ihre erste Informationsweitergabevereinbarung zur gemeinsamen Entwicklung einer klinischen Aufgabenverwaltungs-App namens Streams.
Nach der Übernahme durch Google richtete das Unternehmen ein Ethikgremium für künstliche Intelligenz ein. Das Ethikgremium für KI-Forschung war geheimnisumwoben, da sowohl Google als auch DeepMind es ablehnten, preiszugeben, wer dem Gremium angehörte. DeepMind eröffnete eine neue Einheit namens DeepMind Ethics and Society, die sich auf die ethischen und gesellschaftlichen Fragen konzentrierte, die durch künstliche Intelligenz aufgeworfen werden, mit dem prominenten Philosophen Nick Bostrom als Berater. Im Oktober 2017 startete DeepMind ein neues Forschungsteam zur Untersuchung der KI-Ethik.
Im Dezember 2019 kündigte Mitbegründer Suleyman an, dass er DeepMind verlassen werde, um zur Muttergesellschaft Google zu wechseln und dort eine politische Rolle zu übernehmen.
Im April 2023 fusionierte DeepMind mit der Google-Brain-Abteilung von Google AI zu Google DeepMind, als Teil der fortgesetzten Bemühungen des Unternehmens, die Arbeit an KI als Reaktion auf die Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI an die breite Öffentlichkeit zu beschleunigen. Dies markierte das Ende eines jahrelangen Kampfes von DeepMind-Führungskräften um größere Autonomie von Google. Im Sommer 2026 zog DeepMind in das Gebäude Platform 37 von Google im King's Cross Central um.
Produkte und Technologien
Bis 2020 hat DeepMind über tausend Arbeiten veröffentlicht, darunter dreizehn Arbeiten, die von Nature oder Science angenommen wurden. DeepMind erhielt während der AlphaGo-Phase Medienaufmerksamkeit; laut einer LexisNexis-Suche erwähnten 1842 veröffentlichte Nachrichtenartikel DeepMind im Jahr 2016, was bis 2019 auf 1363 zurückging.
Spiele
Im Gegensatz zu früheren KIs wie IBMs Deep Blue oder Watson, die für einen vordefinierten Zweck entwickelt wurden und nur innerhalb dieses Rahmens funktionieren, waren DeepMinds ursprüngliche Algorithmen darauf ausgelegt, allgemein zu sein. Sie verwendeten Reinforcement Learning, einen Algorithmus, der aus Erfahrung lernt und nur rohe Pixel als Dateneingabe verwendet. Ihr ursprünglicher Ansatz verwendete Deep Q-Learning mit einem konvolutionären neuronalen Netzwerk. Sie testeten das System an Videospielen, insbesondere an frühen Arcade-Spielen wie Space Invaders oder Breakout. Ohne Änderung des Codes konnte dieselbe KI bestimmte Spiele effizienter spielen als jeder Mensch es je könnte. Im Juli 2018 trainierten Forscher von DeepMind eines seiner Systeme, das Computerspiel Quake III Arena zu spielen.
2013 veröffentlichte DeepMind Forschungsergebnisse über ein KI-System, das menschliche Fähigkeiten in Spielen wie Pong, Breakout und Enduro übertraf und gleichzeitig den Stand der Technik bei Seaquest, Beamrider und Q*bert übertraf. Diese Arbeit führte Berichten zufolge zur Übernahme des Unternehmens durch Google. DeepMinds KI wurde auf Videospiele aus den 1970er- und 1980er-Jahren angewendet; die Arbeit an komplexeren 3D-Spielen wie Quake, das erstmals in den 1990er-Jahren erschien, war im Gange. 2020 veröffentlichte DeepMind Agent57, einen KI-Agenten, der die menschliche Leistung in allen 57 Spielen der Atari-2600-Suite übertrifft. Im Juli 2022 kündigte DeepMind die Entwicklung von DeepNash an, einem modellfreien Multi-Agenten-Reinforcement-Learning-System, das das Brettspiel Stratego auf dem Niveau eines menschlichen Experten spielen kann.
#### AlphaGo und Nachfolger
Im Oktober 2015 besiegte ein von DeepMind entwickeltes Computerprogramm für Go namens AlphaGo den europäischen Go-Meister Fan Hui, einen 2-Dan-Profi, mit fünf zu null. Dies war das erste Mal, dass ein Programm für künstliche Intelligenz einen professionellen Go-Spieler besiegte. Im März 2016 besiegte AlphaGo Lee Sedol, einen 9-Dan-Weltmeister, in einem Spiel über fünf Partien in Seoul, Südkorea. Das Spiel wurde von schätzungsweise 200 Millionen Menschen weltweit verfolgt und später in der Dokumentation AlphaGo thematisiert.
Im Dezember 2017 stellte DeepMind AlphaZero vor, eine allgemeinere Version von AlphaGo, die lernte, Go, Schach und Shogi von Grund auf mit Selbstspiel und Reinforcement Learning zu spielen. AlphaZero besiegte die stärksten Programme, die diese Spiele spielen, nach wenigen Tagen des Trainings. 2020 veröffentlichte DeepMind MuZero, das Go, Schach, Shogi und Atari-Spiele meisterte, ohne die Regeln des Spiels im Voraus zu kennen.
AlphaFold und wissenschaftliche Forschung
2020 erzielte DeepMind bedeutende Fortschritte beim Problem der Proteinfaltung mit AlphaFold, das Rekordwerte auf Benchmark-Tests für die Vorhersage der Proteinfaltung erreichte. Im Juli 2022 wurde angekündigt, dass über 200 Millionen vorhergesagte Proteinstrukturen, die praktisch alle bekannten Proteine repräsentieren, auf der AlphaFold-Datenbank veröffentlicht würden. Diese Arbeit wird weithin als großer Durchbruch in Biologie und Medizin anerkannt.
Große Sprachmodelle und generative KI
Google DeepMind ist verantwortlich für die Entwicklung von zwei Familien großer Sprachmodelle: das proprietäre Gemini und das Open-Weight-Modell Gemma, sowie anderer generativer KI-Modelle wie Imagen (Text-zu-Bild), Veo (Text-zu-Video) und Lyria (Text-zu-Musik). Diese Modelle sind Teil des breiteren Feldes der Forschung zu generativer KI und großen Sprachmodellen.
Auswirkungen und Vermächtnis
DeepMinds Arbeit hat erhebliche Auswirkungen auf das Feld der künstlichen Intelligenz gehabt, insbesondere in den Bereichen Reinforcement Learning und Deep Learning. Seine Forschung wurde in führenden wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlicht und hat die Entwicklung von KI-Technologien in verschiedenen Branchen beeinflusst. Die Übernahme des Unternehmens durch Google und die anschließende Fusion mit Google Brain haben es als Schlüsselakteur in der globalen KI-Landschaft positioniert, der mit anderen großen Labors wie OpenAI und Anthropic konkurriert.
DeepMinds Beiträge zur Wissenschaft, insbesondere bei der Proteinfaltung, wurden mit der Arbeit von Nokia Bell Labs und Xerox PARC in ihren jeweiligen Epochen verglichen. Die Forschungskultur des Unternehmens, die Erkenntnisse aus Neurowissenschaften, Informatik und Mathematik kombiniert, hat die modernen Ansätze zur KI-Entwicklung maßgeblich geprägt.