DeepMind Technologies Limited, que opera como Google DeepMind o simplemente DeepMind, es un laboratorio de investigación de inteligencia artificial (IA) británico-estadounidense y una subsidiaria de Alphabet Inc. Fundada en el Reino Unido en 2010, fue adquirida por Google en 2014 y se fusionó con la división Google Brain de Google AI en abril de 2023 para convertirse en Google DeepMind. La empresa tiene su sede en Londres, con centros de investigación en Estados Unidos, Canadá, Francia, Alemania y Suiza.
DeepMind es conocida por sus avances en inteligencia artificial, particularmente en aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Desarrolló redes neuronales entrenadas con aprendizaje por refuerzo para jugar videojuegos y juegos de mesa, especialmente AlphaGo, que derrotó al campeón mundial de Go Lee Sedol en 2016. La empresa también ha logrado avances significativos en la predicción del plegamiento de proteínas con AlphaFold y ha desarrollado grandes modelos de lenguaje como Gemini y Gemma.
Fundación y Primeros Años
La startup fue fundada por Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman en noviembre de 2010. Hassabis y Legg se conocieron por primera vez en la Unidad de Neurociencia Computacional Gatsby del University College London (UCL). Los fundadores buscaban crear una IA de propósito general que pudiera ser útil para casi cualquier cosa. Hassabis dijo que la startup comenzó enseñando a la IA a jugar videojuegos de Atari de las décadas de 1970 y 1980, incluidos Breakout, Pong y Space Invaders, sin ningún conocimiento programado de cómo jugar. Después de un fracaso inicial, la IA aprendería qué funcionaba y eventualmente se convertiría en experta, con procesos cognitivos similares a los de un humano que aprende el juego.
Las principales firmas de capital de riesgo Horizons Ventures y Founders Fund invirtieron en la empresa, junto con los empresarios Scott Banister, Peter Thiel y Elon Musk. Jaan Tallinn fue un inversor y asesor temprano. DeepMind necesitaba un respaldo bien financiado para pagar a los empleados, proporcionar recursos informáticos y expandirse. Fue cortejada por Facebook, Musk, Google y otros.
Adquisición por Google
El 26 de enero de 2014, Google confirmó su adquisición de DeepMind por un precio que, según se informó, oscilaba entre 400 y 650 millones de dólares. La empresa fue renombrada como Google DeepMind y mantuvo ese nombre durante unos dos años. En 2014, DeepMind recibió el premio "Empresa del Año" del Cambridge Computer Laboratory.
Después de la adquisición, Google estableció una junta de ética de inteligencia artificial, pero tanto Google como DeepMind se negaron a revelar sus miembros. DeepMind abrió más tarde una unidad llamada DeepMind Ethics and Society, centrada en cuestiones éticas y sociales planteadas por la IA, con el filósofo Nick Bostrom como asesor. En octubre de 2017, DeepMind lanzó un equipo de investigación para investigar la ética de la IA.
En diciembre de 2019, el cofundador Suleyman anunció que dejaría 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, como parte de los esfuerzos para acelerar el trabajo en IA en respuesta al lanzamiento de ChatGPT por OpenAI. Esto marcó el fin de una lucha de años por una mayor autonomía respecto a Google. En el verano de 2026, DeepMind se trasladó al edificio Platform 37 de Google en King's Cross Central.
Productos y Tecnologías
A partir de 2020, DeepMind había publicado más de mil artículos, incluidos trece aceptados por Nature o Science. La empresa recibió atención mediática durante el período de AlphaGo; una búsqueda en LexisNexis encontró 1842 noticias que mencionaban a DeepMind en 2016, disminuyendo a 1363 en 2019.
Juegos
A diferencia de IAs anteriores como Deep Blue o Watson de IBM, que se desarrollaron para propósitos predefinidos, los algoritmos iniciales de DeepMind estaban destinados a ser generales. Usaban aprendizaje por refuerzo, aprendiendo de la experiencia usando píxeles brutos como entrada. El enfoque inicial usaba Q-learning profundo con una red neuronal convolucional. El sistema se probó en videojuegos, especialmente juegos arcade tempranos como Space Invaders y Breakout. Sin alterar el código, la misma IA podía jugar ciertos juegos de manera más eficiente que cualquier humano. En julio de 2018, los investigadores entrenaron un sistema para jugar Quake III Arena.
En 2013, DeepMind publicó investigaciones sobre un sistema de IA que superaba las habilidades humanas en juegos como Pong, Breakout y Enduro, mientras superaba el rendimiento de última generación en Seaquest, Beamrider y Q*bert. Este trabajo supuestamente llevó a la adquisición de la empresa por Google. En 2020, DeepMind publicó Agent57, un agente de IA que supera el rendimiento a nivel humano en los 57 juegos de la suite Atari 2600. En julio de 2022, DeepMind anunció DeepNash, un sistema de aprendizaje por refuerzo multiagente sin modelo capaz de jugar al juego de mesa Stratego a nivel de experto humano.
#### AlphaGo y Sucesores
En octubre de 2015, AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrotó al campeón europeo de Go Fan Hui, un profesional de 2 dan, por cinco a cero. Esta fue la primera vez que una IA derrotó a un jugador profesional de Go. En 2016, AlphaGo derrotó a Lee Sedol, campeón mundial de Go, en un partido de cinco juegos, que luego se presentó en el documental AlphaGo. Un programa más general, AlphaZero, derrotó a los programas más potentes en go, ajedrez y shogi después de unos días de autoaprendizaje usando aprendizaje por refuerzo. DeepMind ha entrenado desde entonces modelos para juegos (MuZero, AlphaStar), matemáticas (AlphaGeometry, FunSearch) y descubrimiento de algoritmos (AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor).
AlphaFold y Avances Científicos
En 2020, DeepMind logró avances significativos en el plegamiento de proteínas con AlphaFold, alcanzando resultados de última generación en pruebas de referencia para la predicción del plegamiento de proteínas. En julio de 2022, se anunció que más de 200 millones de estructuras de proteínas predichas, que representan prácticamente todas las proteínas conocidas, se publicarían en la base de datos AlphaFold.
IA Generativa y Modelos de Lenguaje
Google DeepMind se ha vuelto responsable de desarrollar dos familias de grandes modelos de lenguaje: el propietario Gemini y el de pesos abiertos Gemma, así como otros modelos de IA generativa como Imagen (texto a imagen), Veo (texto a video) y Lyria (texto a música). Estos modelos forman parte del campo más amplio de IA generativa.
Impacto y Legado
El trabajo de DeepMind ha influido en el campo de inteligencia artificial y se ha integrado en los productos y servicios de Google. La investigación de la empresa también ha contribuido al desarrollo de arquitecturas de redes neuronales y modelos transformadores, que sustentan muchos sistemas de IA modernos. El enfoque de DeepMind en la IA de propósito general ha inspirado a otros laboratorios, incluidos OpenAI y Anthropic, y ha moldeado la dirección de la investigación en IA a nivel global.