डीपमाइंड की स्थापना

DeepMind Technologies Limited, जो Google DeepMind या केवल DeepMind के नाम से कारोबार करती है, एक ब्रिटिश-अमेरिकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अनुसंधान प्रयोगशाला और Alphabet Inc. की सहायक कंपनी है। 2010 में यूनाइटेड किंगडम में स्थापित, इसे 2014 में Google द्वारा अधिग्रहित किया गया और अप्रैल 2023 में Google AI के Google Brain प्रभाग के साथ विलय कर Google DeepMind बन गई। कंपनी का मुख्यालय लंदन में है, जिसके अनुसंधान केंद्र संयुक्त राज्य अमेरिका, कनाडा, फ्रांस, जर्मनी और स्विट्जरलैंड में हैं।

DeepMind कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अपनी सफलताओं के लिए जानी जाती है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में। इसने वीडियो गेम और बोर्ड गेम खेलने के लिए सुदृढीकरण लर्निंग के साथ प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क विकसित किए, विशेष रूप से AlphaGo, जिसने 2016 में गो विश्व चैंपियन ली सेडोल को हराया। कंपनी ने AlphaFold के साथ प्रोटीन फोल्डिंग भविष्यवाणी में भी महत्वपूर्ण प्रगति की है और Gemini तथा Gemma जैसे बड़े भाषा मॉडल विकसित किए हैं।

स्थापना और प्रारंभिक वर्ष

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) के 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। हसाबिस ने कहा कि स्टार्ट-अप ने AI को 1970 और 1980 के दशक के Atari वीडियो गेम, जिनमें Breakout, Pong और Space Invaders शामिल हैं, खेलना सिखाकर शुरुआत की, बिना खेलने के किसी प्रोग्राम किए गए ज्ञान के। प्रारंभिक विफलता के बाद, AI सीख जाता था कि क्या काम करता है और अंततः विशेषज्ञ बन जाता था, जिसमें मानव द्वारा खेल सीखने के समान संज्ञानात्मक प्रक्रियाएँ होती थीं।

प्रमुख उद्यम पूंजी फर्मों Horizons Ventures और Founders Fund ने कंपनी में निवेश किया, साथ ही उद्यमी स्कॉट बैनिस्टर, पीटर थिएल और एलन मस्क ने भी। जान तालिन एक प्रारंभिक निवेशक और सलाहकार थे। DeepMind को कर्मचारियों को भुगतान करने, कंप्यूट संसाधन प्रदान करने और विस्तार करने के लिए एक अच्छी तरह से वित्त पोषित समर्थक की आवश्यकता थी। इसे Facebook, मस्क, Google और अन्य द्वारा लुभाया गया।

Google द्वारा अधिग्रहण

26 जनवरी 2014 को, Google ने DeepMind के अधिग्रहण की पुष्टि की, जिसकी कीमत $400 मिलियन से $650 मिलियन के बीच बताई गई। कंपनी का नाम बदलकर Google DeepMind कर दिया गया और यह नाम लगभग दो वर्षों तक बना रहा। 2014 में, DeepMind को कैम्ब्रिज कंप्यूटर लेबोरेटरी से "कंपनी ऑफ द ईयर" पुरस्कार मिला।

अधिग्रहण के बाद, Google ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता नैतिकता बोर्ड स्थापित किया, लेकिन Google और DeepMind दोनों ने इसके सदस्यों का खुलासा करने से इनकार कर दिया। DeepMind ने बाद में DeepMind Ethics and Society नामक एक इकाई खोली, जो AI द्वारा उठाए गए नैतिक और सामाजिक प्रश्नों पर केंद्रित थी, जिसमें दार्शनिक निक बोस्ट्रोम सलाहकार थे। अक्टूबर 2017 में, DeepMind ने AI नैतिकता की जांच के लिए एक शोध टीम शुरू की।

दिसंबर 2019 में, सह-संस्थापक सुलेमान ने घोषणा की कि वह नीति भूमिका में Google में शामिल होने के लिए DeepMind छोड़ देंगे। अप्रैल 2023 में, DeepMind का Google AI के Google Brain प्रभाग के साथ विलय होकर Google DeepMind बन गया, जो OpenAI के ChatGPT की रिलीज़ के जवाब में AI कार्य को तेज करने के प्रयासों का हिस्सा था। 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 चली गई।

उत्पाद और प्रौद्योगिकियाँ

2020 तक, DeepMind ने एक हजार से अधिक पेपर प्रकाशित किए थे, जिनमें Nature या Science द्वारा स्वीकृत तेरह शामिल थे। कंपनी को AlphaGo अवधि के दौरान मीडिया का ध्यान मिला; एक LexisNexis खोज में 2016 में DeepMind का उल्लेख करने वाली 1842 समाचार कहानियाँ मिलीं, जो 2019 में घटकर 1363 हो गईं।

खेल

IBM के Deep Blue या Watson जैसे पहले के AI के विपरीत, जो पूर्वनिर्धारित उद्देश्यों के लिए विकसित किए गए थे, DeepMind के प्रारंभिक एल्गोरिदम सामान्य होने के लिए थे। उन्होंने सुदृढीकरण लर्निंग का उपयोग किया, कच्चे पिक्सेल को इनपुट के रूप में उपयोग करके अनुभव से सीखते हुए। प्रारंभिक दृष्टिकोण ने एक कन्वोल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क के साथ गहरी Q-लर्निंग का उपयोग किया। सिस्टम का परीक्षण वीडियो गेम पर किया गया, विशेष रूप से Space Invaders और Breakout जैसे शुरुआती आर्केड गेम पर। कोड बदले बिना, वही AI कुछ गेम किसी भी मानव की तुलना में अधिक कुशलता से खेल सकता था। जुलाई 2018 में, शोधकर्ताओं ने Quake III Arena खेलने के लिए एक सिस्टम प्रशिक्षित किया।

2013 में, DeepMind ने एक AI सिस्टम पर शोध प्रकाशित किया जिसने Pong, Breakout और Enduro जैसे गेम में मानव क्षमताओं को पार कर लिया, जबकि Seaquest, Beamrider और Q*bert पर अत्याधुनिक प्रदर्शन को पार कर लिया। इस कार्य ने कथित तौर पर कंपनी के Google द्वारा अधिग्रहण का नेतृत्व किया। 2020 में, DeepMind ने Agent57 प्रकाशित किया, एक AI एजेंट जो Atari 2600 सुइट के सभी 57 गेम में मानव-स्तरीय प्रदर्शन को पार करता है। जुलाई 2022 में, DeepMind ने DeepNash की घोषणा की, एक मॉडल-मुक्त बहु-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग सिस्टम जो बोर्ड गेम Stratego को मानव विशेषज्ञ स्तर पर खेलने में सक्षम है।

#### AlphaGo और उत्तराधिकारी

अक्टूबर 2015 में, DeepMind द्वारा विकसित AlphaGo ने यूरोपीय गो चैंपियन फैन हुई, एक 2 डैन पेशेवर, को पांच से शून्य से हराया। यह पहली बार था जब एक AI ने एक पेशेवर गो खिलाड़ी को हराया। 2016 में, AlphaGo ने गो विश्व चैंपियन ली सेडोल को पांच-गेम मैच में हराया, जिसे बाद में वृत्तचित्र AlphaGo में दिखाया गया। एक अधिक सामान्य कार्यक्रम, AlphaZero, ने सुदृढीकरण लर्निंग का उपयोग करके आत्म-खेल के कुछ दिनों के बाद गो, शतरंज और शोगी में सबसे शक्तिशाली कार्यक्रमों को हराया। DeepMind ने तब से गेम-प्लेइंग (MuZero, AlphaStar), गणित (AlphaGeometry, FunSearch) और एल्गोरिदम खोज (AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor) के लिए मॉडल प्रशिक्षित किए हैं।

AlphaFold और वैज्ञानिक प्रगति

2020 में, DeepMind ने AlphaFold के साथ प्रोटीन फोल्डिंग में महत्वपूर्ण प्रगति की, प्रोटीन फोल्डिंग भविष्यवाणी के लिए बेंचमार्क परीक्षणों पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त किए। जुलाई 2022 में, यह घोषणा की गई कि 200 मिलियन से अधिक भविष्यवाणी किए गए प्रोटीन संरचनाएं, जो व्यावहारिक रूप से सभी ज्ञात प्रोटीनों का प्रतिनिधित्व करती हैं, AlphaFold डेटाबेस पर जारी की जाएंगी।

जनरेटिव AI और भाषा मॉडल

Google DeepMind दो बड़े भाषा मॉडल परिवारों को विकसित करने के लिए जिम्मेदार बन गया है: स्वामित्व वाला Gemini और ओपन-वेट Gemma, साथ ही Imagen (टेक्स्ट-टू-इमेज), Veo (टेक्स्ट-टू-वीडियो) और Lyria (टेक्स्ट-टू-म्यूजिक) जैसे अन्य जनरेटिव AI मॉडल। ये मॉडल जनरेटिव AI के व्यापक क्षेत्र का हिस्सा हैं।

प्रभाव और विरासत

DeepMind के कार्य ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र को प्रभावित किया है और इसे Google के उत्पादों और सेवाओं में एकीकृत किया गया है। कंपनी के शोध ने तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर और ट्रांसफार्मर मॉडल के विकास में भी योगदान दिया है, जो कई आधुनिक AI सिस्टम को रेखांकित करते हैं। DeepMind का सामान्य-उद्देश्यीय AI पर ध्यान OpenAI और Anthropic सहित अन्य प्रयोगशालाओं को प्रेरित किया है, और वैश्विक स्तर पर AI अनुसंधान की दिशा को आकार दिया है।