DeepMind Technologies Limited, un laboratorio de investigación en inteligencia artificial de origen británico-estadounidense, fue adquirido por Google en enero de 2014. La adquisición, confirmada el 26 de enero de 2014, se valoró supuestamente entre 400 y 650 millones de dólares. La empresa, fundada en Londres en 2010, se convirtió en una subsidiaria de Alphabet Inc. y posteriormente se fusionó con la división de IA de Google, Google Brain, para formar Google DeepMind en abril de 2023. Con sede en Londres, opera centros de investigación en Estados Unidos, Canadá, Francia, Alemania y Suiza.
La adquisición marcó un momento crucial en la comercialización de la inteligencia artificial, al reunir a un equipo de investigación líder con los vastos recursos computacionales de Google. Los fundadores de DeepMind buscaban crear una IA de propósito general, y la adquisición proporcionó la financiación y la infraestructura necesarias para perseguir este ambicioso objetivo.
Historia
DeepMind fue fundada en noviembre de 2010 por Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman. Hassabis y Legg se habían conocido en la Unidad de Neurociencia Computacional Gatsby del University College de Londres. La visión de los fundadores era desarrollar una IA de propósito general capaz de aprender y adaptarse a diversas tareas. Inicialmente, la empresa se centró en enseñar a la IA a jugar videojuegos clásicos de Atari como Breakout, Pong y Space Invaders, utilizando píxeles brutos como entrada y aprendizaje por refuerzo para dominar los juegos sin conocimiento previo.
Entre los primeros inversores se encontraban las firmas de capital de riesgo Horizons Ventures y Founders Fund, así como los empresarios Scott Banister, Peter Thiel y Elon Musk. Jaan Tallinn, cofundador de Skype, fue un inversor y asesor temprano. La empresa atrajo el interés de Facebook, Google y otros, pero finalmente eligió la oferta de Google.
Tras la adquisición, DeepMind pasó a llamarse Google DeepMind durante unos dos años. En 2014, recibió el premio "Empresa del Año" del Laboratorio de Computación de Cambridge. La empresa también buscó aplicar la IA a beneficios sociales, asociándose con el NHS en septiembre de 2015 para desarrollar una aplicación de gestión de tareas clínicas llamada Streams, destinada a modernizar sistemas de información que aún dependían del papel y el fax.
Google estableció un consejo de ética de IA para DeepMind, aunque su membresía no se reveló. En 2017, DeepMind lanzó una unidad dedicada de Ética y Sociedad, con el filósofo Nick Bostrom como asesor, para abordar las cuestiones éticas y sociales planteadas por la IA. En diciembre de 2019, el cofundador Mustafa Suleyman dejó DeepMind para unirse a Google en un rol de políticas.
En abril de 2023, DeepMind se fusionó con la división Google Brain de Google AI para formar Google DeepMind, un movimiento visto como una respuesta al lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI. Esta fusión puso fin a años de ejecutivos de DeepMind que buscaban una mayor autonomía de Google. En el verano de 2026, la empresa se trasladó al edificio Platform 37 de Google en King's Cross Central.
Productos y Tecnologías
DeepMind ha publicado más de mil artículos, incluidos trece en Nature o Science hasta 2020. Su investigación abarca el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales, con un enfoque en el aprendizaje por refuerzo y algoritmos de propósito general.
Juegos
A diferencia de sistemas de IA anteriores como Deep Blue de IBM, que estaban diseñados para tareas específicas, los algoritmos de DeepMind pretendían ser generales. Utilizando aprendizaje Q profundo con redes neuronales convolucionales, la IA aprendió a jugar videojuegos a partir de datos de píxeles brutos. En 2013, DeepMind publicó una investigación que mostraba que su IA superaba el rendimiento humano en juegos como Pong, Breakout y Enduro, y lograba resultados de vanguardia en Seaquest, Beamrider y Q*bert. Este trabajo supuestamente contribuyó a la decisión de Google de adquirir la empresa.
En 2020, DeepMind presentó Agent57, un agente de IA que superó el rendimiento a nivel humano en los 57 juegos del conjunto Atari 2600. En julio de 2022, la empresa anunció DeepNash, un sistema de aprendizaje por refuerzo multiagente sin modelo que jugaba al juego de mesa Stratego a nivel experto.
AlphaGo y Sucesores
En octubre de 2015, AlphaGo, un programa de Go desarrollado por DeepMind, derrotó al campeón europeo Fan Hui, un profesional de 2 dan, por cinco juegos a cero. Esta fue la primera vez que una IA vencía a un jugador profesional de Go. En 2016, AlphaGo venció a Lee Sedol, campeón mundial, en un partido de cinco juegos, documentado en la película AlphaGo. Un programa más general, AlphaZero, posteriormente derrotó a los programas más fuertes en Go, ajedrez y shogi después de solo unos días de autoaprendizaje utilizando aprendizaje por refuerzo.
DeepMind continuó desarrollando IA para juegos, incluidos MuZero y AlphaStar, y se expandió hacia las matemáticas y el descubrimiento de algoritmos con sistemas como AlphaGeometry, FunSearch, AlphaEvolve, AlphaDev y AlphaTensor.
AlphaFold y Plegamiento de Proteínas
En 2020, DeepMind logró un gran avance en el plegamiento de proteínas con AlphaFold, que estableció récords de vanguardia en pruebas de referencia. Para julio de 2022, la base de datos de AlphaFold contenía más de 200 millones de estructuras de proteínas predichas, cubriendo prácticamente todas las proteínas conocidas, un recurso de inmenso valor para la investigación biológica.
Modelos de Lenguaje Grande e IA Generativa
Tras la fusión con Google Brain, Google DeepMind desarrolló dos familias de modelos de lenguaje grande: el propietario Gemini y el de pesos abiertos Gemma. También creó modelos de IA generativa para imágenes (Imagen), video (Veo) y música (Lyria). Estos modelos aprovechan los avances en transformadores y otras arquitecturas, posicionando a Google DeepMind como un actor clave en el competitivo panorama de la IA junto a OpenAI y Anthropic.