डीपमाइंड

DeepMind Technologies Limited, जो Google DeepMind या केवल DeepMind के रूप में कारोबार करती है, एक ब्रिटिश-अमेरिकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अनुसंधान प्रयोगशाला है जो Alphabet Inc. की सहायक कंपनी के रूप में कार्य करती है। 2010 में यूके में स्थापित, इसे 2014 में Google द्वारा अधिग्रहित किया गया था और अप्रैल 2023 में Google AI के Google Brain प्रभाग के साथ विलय कर Google DeepMind बनाया गया। कंपनी का मुख्यालय लंदन में है, जिसमें संयुक्त राज्य अमेरिका, कनाडा, फ्रांस, जर्मनी और स्विट्जरलैंड में अनुसंधान केंद्र हैं। DeepMind अपनी Artificial intelligence में सफलताओं के लिए प्रसिद्ध है, विशेष रूप से खेल-खेलने और प्रोटीन फोल्डिंग में, और उन्नत AI मॉडल के विकास में एक केंद्रीय खिलाड़ी बन गया है।

कंपनी का मिशन बुद्धिमत्ता को हल करना और सामाजिक लाभ के लिए AI के क्षेत्र को आगे बढ़ाना है। इसका कार्य Machine learning और Deep learning में मौलिक अनुसंधान से लेकर स्वास्थ्य सेवा, गणित और जनरेटिव AI में व्यावहारिक अनुप्रयोगों तक फैला हुआ है। DeepMind की उपलब्धियों को अकादमिक पत्रिकाओं और लोकप्रिय मीडिया में व्यापक रूप से कवर किया गया है, जिससे एक अग्रणी AI अनुसंधान संगठन के रूप में इसकी स्थिति मजबूत हुई है।

इतिहास

स्टार्ट-अप की स्थापना डेमिस हसाबिस, शेन लेग और मुस्तफा सुलेमान ने नवंबर 2010 में की थी। हसाबिस और लेग पहली बार यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन (UCL) में गैट्सबी कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस यूनिट में मिले थे। संस्थापकों का लक्ष्य एक सामान्य-उद्देश्यीय AI बनाना था जो लगभग किसी भी चीज़ के लिए उपयोगी हो सके। शुरू में, उन्होंने AI को 1970 और 1980 के दशक के Atari वीडियो गेम खेलना सिखाया, जिसमें Breakout, Pong और Space Invaders शामिल थे, बिना खेलने के तरीके के प्रोग्राम किए गए ज्ञान के। AI ने परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखा, अंततः इन खेलों में विशेषज्ञ बन गया।

प्रमुख उद्यम पूंजी फर्मों Horizons Ventures और Founders Fund ने उद्यमियों स्कॉट बैनिस्टर, पीटर थिएल और एलन मस्क के साथ कंपनी में निवेश किया। जान तालिन एक प्रारंभिक निवेशक और सलाहकार थे। 26 जनवरी 2014 को, Google ने DeepMind के अधिग्रहण की पुष्टि की, जिसकी कीमत $400 मिलियन से $650 मिलियन के बीच बताई गई थी। कंपनी का नाम बदलकर Google DeepMind रखा गया और यह नाम लगभग दो वर्षों तक बनाए रखा। 2014 में, DeepMind को कैम्ब्रिज कंप्यूटर प्रयोगशाला से "वर्ष की कंपनी" पुरस्कार मिला।

DeepMind ने NHS के साथ साझेदारी करके समाज को लाभ पहुंचाने की कोशिश की। सितंबर 2015 में, DeepMind और रॉयल फ्री NHS ट्रस्ट ने एक नैदानिक कार्य प्रबंधन ऐप, Streams विकसित करने के लिए एक सूचना साझाकरण समझौते पर हस्ताक्षर किए। अधिग्रहण के बाद, DeepMind ने एक AI नैतिकता बोर्ड की स्थापना की, हालांकि इसके सदस्यों का सार्वजनिक रूप से खुलासा नहीं किया गया था। अक्टूबर 2017 में, DeepMind ने AI नैतिकता की जांच के लिए एक शोध टीम शुरू की। दिसंबर 2019 में, सह-संस्थापक सुलेमान ने नीति भूमिका में Google में शामिल होने के लिए DeepMind छोड़ दिया।

अप्रैल 2023 में, DeepMind का Google AI के Google Brain प्रभाग के साथ विलय होकर Google DeepMind बना, जिससे OpenAI के ChatGPT की रिलीज़ के जवाब में काम तेज हुआ। इसने Google से अधिक स्वायत्तता के लिए वर्षों के संघर्ष का अंत किया। 2026 की गर्मियों में, DeepMind किंग्स क्रॉस सेंट्रल में Google की प्लेटफ़ॉर्म 37 इमारत में स्थानांतरित हो गया।

अनुसंधान और सफलताएँ

DeepMind ने 2020 तक एक हजार से अधिक पेपर प्रकाशित किए हैं, जिनमें Nature या Science में तेरह शामिल हैं। कंपनी ने 2014 में तंत्रिका ट्यूरिंग मशीनें पेश कीं, जो Neural network हैं जो पारंपरिक ट्यूरिंग मशीन की तरह बाहरी मेमोरी तक पहुंच सकती हैं। इसने खेल खेलने और जटिल समस्याओं को हल करने के लिए Reinforcement learning के साथ प्रशिक्षित कई मॉडल बनाए हैं।

2016 में, DeepMind के AlphaGo कार्यक्रम ने पांच-गेम मैच में गो विश्व चैंपियन ली सेडोल को हराया, जो वृत्तचित्र AlphaGo में चित्रित एक ऐतिहासिक घटना थी। एक अधिक सामान्य कार्यक्रम, AlphaZero ने सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके कुछ दिनों के स्व-खेल के बाद गो, शतरंज और शोगी में सबसे शक्तिशाली कार्यक्रमों को हराया। बाद के मॉडलों में MuZero, AlphaStar, AlphaGeometry, FunSearch और AlphaEvolve, AlphaDev और एल्गोरिदम खोज के लिए AlphaTensor शामिल हैं।

2020 में, DeepMind ने AlphaFold के साथ प्रोटीन फोल्डिंग में महत्वपूर्ण प्रगति हासिल की, बेंचमार्क परीक्षणों पर अत्याधुनिक रिकॉर्ड स्थापित किए। जुलाई 2022 तक, 200 मिलियन से अधिक भविष्यवाणी किए गए प्रोटीन संरचनाएं, जो लगभग सभी ज्ञात प्रोटीनों का प्रतिनिधित्व करती हैं, AlphaFold डेटाबेस पर जारी की गईं, जो जीव विज्ञान में एक प्रमुख योगदान है।

उत्पाद और प्रौद्योगिकियाँ

Google DeepMind दो बड़े भाषा मॉडल परिवारों के विकास के लिए जिम्मेदार है: स्वामित्व वाला Gemini और ओपन-वेट Gemma, साथ ही अन्य जनरेटिव AI मॉडल जैसे Imagen (टेक्स्ट-टू-इमेज), Veo (टेक्स्ट-टू-वीडियो) और Lyria (टेक्स्ट-टू-म्यूजिक)। ये मॉडल Transformer (architecture) आर्किटेक्चर और Large language model में प्रगति का लाभ उठाते हैं, जो DeepMind को जनरेटिव AI में सबसे आगे रखते हैं।

DeepMind के शुरुआती एल्गोरिदम कन्वोल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क के साथ गहरे Q-लर्निंग का उपयोग करके सामान्य होने के लिए डिज़ाइन किए गए थे। उन्होंने आर्केड गेम्स पर सिस्टम का परीक्षण किया, Pong और Breakout जैसे खेलों पर मानव-स्तर से बेहतर प्रदर्शन हासिल किया। 2020 में, DeepMind ने Agent57 प्रकाशित किया, जो Atari 2600 सूट के सभी 57 खेलों में मानव-स्तरीय प्रदर्शन को पार करने वाला एक AI एजेंट है। जुलाई 2022 में, DeepMind ने DeepNash की घोषणा की, जो एक मॉडल-मुक्त मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण सीखने प्रणाली है जो मानव विशेषज्ञ के स्तर पर Stratego खेलने में सक्षम है।

प्रभाव और सहयोग

DeepMind के काम ने व्यापक AI परिदृश्य को प्रभावित किया है, जिसमें अकादमिक संस्थानों और उद्योग के साथ सहयोग शामिल है। कंपनी के शोध का व्यापक रूप से उल्लेख किया गया है, और इसके मॉडल Google के उत्पादों में एकीकृत किए गए हैं। DeepMind की नैतिकता और समाज इकाई ने दार्शनिक निक बोस्ट्रॉम जैसे सलाहकारों के साथ AI द्वारा उठाए गए सामाजिक प्रश्नों को संबोधित किया है।

कंपनी की उपलब्धियों ने AI सुरक्षा और शासन के बारे में चर्चाओं को भी जन्म दिया है, जो जिम्मेदार AI प्रथाओं के विकास में योगदान दे रही हैं। DeepMind की साझेदारी, जैसे NHS के साथ, सामाजिक भलाई के लिए AI लागू करने की प्रतिबद्धता को उजागर करती है, हालांकि कुछ पहलों को डेटा गोपनीयता पर जांच का सामना करना पड़ा है।

भविष्य की दिशाएँ

Google DeepMind के हिस्से के रूप में, संगठन सामान्य बुद्धिमत्ता और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करते हुए AI अनुसंधान में सीमाओं को आगे बढ़ा रहा है। Google Brain के साथ विलय ने विशेषज्ञता को समेकित किया है, जिससे Generative AI और मल्टीमॉडल मॉडल जैसे क्षेत्रों में तेजी से प्रगति संभव हुई है। DeepMind का चल रहा काम AI संरेखण और मजबूती में चुनौतियों का समाधान करने का लक्ष्य रखता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उन्नत AI सिस्टम लाभकारी और सुरक्षित हों।

कई देशों में अनुसंधान केंद्रों के साथ, DeepMind AI नवाचार में एक वैश्विक नेता बना हुआ है, जो प्रौद्योगिकी और विज्ञान के भविष्य को आकार देने के लिए तैयार है।