Google DeepMind एक ब्रिटिश-अमेरिकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान प्रयोगशाला और Alphabet Inc. की सहायक कंपनी है। 2010 में लंदन में स्थापित, इसे 2014 में Google द्वारा अधिग्रहित किया गया और अप्रैल 2023 में Google Brain के साथ विलय कर Google DeepMind का गठन किया गया। यह कंपनी सुदृढीकरण सीखने, प्रोटीन तह भविष्यवाणी, और जनरेटिव एआई में सफलताओं के लिए जानी जाती है, जिसमें AlphaGo कार्यक्रम शामिल है जिसने गो में विश्व चैंपियन को हराया, और AlphaFold प्रणाली जिसने लगभग सभी ज्ञात प्रोटीनों की संरचनाओं की भविष्यवाणी की। 2024 में, DeepMind ने Gemini परिवार में नए मॉडलों की रिलीज़, मल्टीमॉडल समझ में प्रगति, और एआई सुरक्षा और संरेखण पर अनुसंधान के साथ एआई की सीमाओं को आगे बढ़ाना जारी रखा।
इतिहास और गठन
DeepMind की स्थापना नवंबर 2010 में डेमिस हसाबिस, शेन लेग, और मुस्तफा सुलेमान द्वारा की गई थी। हसाबिस और लेग पहली बार यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन में गैट्सबी कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस यूनिट में मिले थे। संस्थापकों का लक्ष्य एक सामान्य-उद्देश्य एआई बनाना था जो लगभग किसी भी चीज़ के लिए उपयोगी हो सके। प्रारंभिक कार्य 1970 और 1980 के दशक के Atari वीडियो गेम, जैसे Breakout, Pong, और Space Invaders, खेलने के लिए एआई को सिखाने पर केंद्रित था, बिना खेलों के प्रोग्राम किए गए ज्ञान के। एआई ने परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखा, अंततः विशेषज्ञ खिलाड़ी बन गया।
प्रमुख उद्यम पूंजी फर्मों Horizons Ventures और Founders Fund ने कंपनी में निवेश किया, साथ ही उद्यमी स्कॉट बैनिस्टर, पीटर थील, और एलन मस्क ने भी। जान तालिन एक प्रारंभिक निवेशक और सलाहकार थे। जनवरी 2014 में, Google ने DeepMind को लगभग $400 मिलियन से $650 मिलियन में अधिग्रहित किया। कंपनी को लगभग दो वर्षों के लिए Google DeepMind नाम दिया गया, इससे पहले कि यह फिर से DeepMind हो जाए। 2014 में, DeepMind को कैम्ब्रिज कंप्यूटर प्रयोगशाला से "वर्ष की कंपनी" पुरस्कार मिला।
DeepMind ने समाज को लाभ पहुंचाने का भी प्रयास किया, सूचना प्रणालियों को आधुनिक बनाने के लिए NHS के साथ साझेदारी की। सितंबर 2015 में, DeepMind और रॉयल फ्री NHS ट्रस्ट ने Streams नामक एक नैदानिक कार्य प्रबंधन ऐप को सह-विकसित करने के लिए एक सूचना साझाकरण समझौते पर हस्ताक्षर किए। कंपनी ने एक एआई नैतिकता बोर्ड स्थापित किया, हालांकि इसकी सदस्यता अज्ञात रही, और बाद में DeepMind Ethics and Society लॉन्च किया, जिसमें दार्शनिक निक बोस्ट्रोम सलाहकार थे।
दिसंबर 2019 में, सह-संस्थापक सुलेमान ने DeepMind छोड़कर नीति भूमिका में Google में शामिल हो गए। अप्रैल 2023 में, DeepMind का Google AI के Google Brain डिवीजन के साथ विलय होकर Google DeepMind बना, एक कदम जिसने OpenAI के ChatGPT की रिलीज़ के जवाब में एआई कार्य को तेज किया। 2026 में, DeepMind किंग्स क्रॉस सेंट्रल में Google के Platform 37 भवन में स्थानांतरित हो गया।
उत्पाद और प्रौद्योगिकियाँ
2020 तक, DeepMind ने एक हजार से अधिक पेपर प्रकाशित किए थे, जिनमें Nature या Science में तेरह शामिल थे। कंपनी का अनुसंधान सुदृढीकरण सीखने, तंत्रिका नेटवर्क, और जनरेटिव मॉडलों पर फैला हुआ है। 2024 में, DeepMind ने बड़े भाषा मॉडल, मल्टीमॉडल एआई, और वैज्ञानिक खोज के लिए उपकरणों के विकास पर ध्यान केंद्रित किया।
खेल और सुदृढीकरण सीखना
DeepMind के प्रारंभिक एल्गोरिदम सामान्य होने के लिए डिज़ाइन किए गए थे, इनपुट के रूप में कच्चे पिक्सेल के साथ सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करते हुए। उन्होंने कन्वोल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क के साथ गहरे Q-सीखने का उपयोग किया। 2013 में, DeepMind ने एक एआई पर अनुसंधान प्रकाशित किया जिसने Pong, Breakout, और Enduro जैसे खेलों में मानव क्षमताओं को पार किया, और Seaquest, Beamrider, और Q*bert पर अत्याधुनिक प्रदर्शन हासिल किया। इस कार्य ने कथित तौर पर Google के अधिग्रहण का नेतृत्व किया।
2016 में, AlphaGo ने पांच-गेम मैच में गो विश्व चैंपियन ली सेडोल को हराया, जो एआई इतिहास में एक ऐतिहासिक घटना थी। AlphaZero, एक अधिक सामान्य कार्यक्रम, ने दिनों के स्व-खेल के बाद गो, शतरंज, और शोगी में सबसे शक्तिशाली कार्यक्रमों को हराया। बाद के मॉडलों में MuZero, AlphaStar, और DeepNash शामिल हैं, जिन्होंने बोर्ड गेम Stratego में विशेषज्ञ स्तर पर महारत हासिल की। 2020 में, Agent57 ने Atari 2600 सुइट के सभी 57 खेलों में मानव प्रदर्शन को पार किया।
AlphaFold और वैज्ञानिक खोज
2020 में, DeepMind ने AlphaFold के साथ प्रोटीन तह में महत्वपूर्ण प्रगति की, बेंचमार्क परीक्षणों में अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त किए। जुलाई 2022 तक, 200 मिलियन से अधिक भविष्यवाणी की गई प्रोटीन संरचनाएं, जो लगभग सभी ज्ञात प्रोटीनों का प्रतिनिधित्व करती हैं, AlphaFold डेटाबेस पर जारी की गईं। इसने जीव विज्ञान और चिकित्सा में अनुसंधान को तेज किया है। DeepMind ने गणित के लिए AlphaGeometry, गणितीय खोज के लिए FunSearch, और एल्गोरिदम खोज के लिए AlphaEvolve, AlphaDev, और AlphaTensor भी विकसित किए।
बड़े भाषा मॉडल और जनरेटिव एआई
Google DeepMind Gemini परिवार के बड़े भाषा मॉडलों के विकास के लिए जिम्मेदार है, जो मालिकाना हैं, और खुले-वजन वाले Gemma मॉडल। 2024 में, Gemini मॉडल Google उत्पादों में एकीकृत किए गए और APIs के माध्यम से उपलब्ध कराए गए। कंपनी ने Imagen (पाठ-से-छवि), Veo (पाठ-से-वीडियो), और Lyria (पाठ-से-संगीत) जैसे जनरेटिव एआई मॉडल भी विकसित किए। ये मॉडल Transformer (architecture) आर्किटेक्चर और Deep learning तकनीकों में प्रगति का लाभ उठाते हैं।
2024 की उपलब्धियाँ
2024 में, DeepMind ने Gemini 1.5 जारी किया, जिसमें काफी लंबा संदर्भ विंडो और बेहतर मल्टीमॉडल क्षमताएं थीं, जिससे यह घंटों के वीडियो और बड़े दस्तावेज़ों को संसाधित कर सकता था। कंपनी ने Gemma 2 भी पेश किया, जो अनुसंधान और वाणिज्यिक उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया एक खुला-वजन मॉडल परिवार है। DeepMind ने अपने सुरक्षा ढांचे को परिष्कृत करना जारी रखा, एआई संरेखण और व्याख्यात्मकता पर अनुसंधान प्रकाशित किया। शैक्षणिक संस्थानों और उद्योग भागीदारों के साथ सहयोग ने इसकी प्रौद्योगिकियों की पहुंच का विस्तार किया।
प्रभाव और स्वागत
DeepMind के कार्य का Artificial intelligence अनुसंधान और अनुप्रयोगों पर गहरा प्रभाव पड़ा है। AlphaFold को वैज्ञानिक समुदाय में व्यापक रूप से अपनाया गया है, जिसमें लाखों डाउनलोड और उद्धरण हैं। Gemini मॉडलों ने Large language model प्रौद्योगिकी के विकास को प्रभावित किया है, जो OpenAI और Anthropic की पेशकशों के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं। DeepMind के सुदृढीकरण सीखने पर अनुसंधान ने रोबोटिक्स से लेकर खेल खेलने तक के क्षेत्रों को सूचित किया है। सुरक्षा और नैतिकता पर कंपनी का जोर उद्योग मानकों को आकार दे रहा है।
भविष्य की दिशाएँ
आगे देखते हुए, DeepMind का लक्ष्य अधिक सामान्य और सक्षम एआई प्रणालियों को विकसित करना है, जिसमें तर्क, योजना, और मल्टीमॉडल समझ पर ध्यान केंद्रित किया गया है। कंपनी वैज्ञानिक खोज के लिए एआई में निवेश कर रही है, जिसमें दवा डिजाइन और सामग्री विज्ञान शामिल हैं। DeepMind वैश्विक स्तर पर अपने अनुसंधान केंद्रों और साझेदारियों का विस्तार करने की भी योजना बना रहा है। 2024 तक, कंपनी Machine learning और Generative AI की सीमाओं का पता लगाना जारी रखती है, सुरक्षित और लाभकारी तैनाती की दिशा में देखते हुए।