DeepMind Technologies Limited, जो Google DeepMind या केवल DeepMind के नाम से कारोबार करती है, एक ब्रिटिश-अमेरिकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान प्रयोगशाला और Alphabet Inc. की सहायक कंपनी है। 2010 में यूके 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 मशीन-लर्निंग और डीप-लर्निंग में अपने काम के लिए जानी जाती है, विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क मॉडल विकसित करने में जो वीडियो गेम और बोर्ड गेम खेलने के लिए सुदृढीकरण सीखने के साथ प्रशिक्षित होते हैं। इसने 2016 में सुर्खियाँ बटोरीं जब इसका AlphaGo प्रोग्राम गो विश्व चैंपियन ली सेडोल को पांच-गेम मैच में हरा दिया, जिसे बाद में वृत्तचित्र AlphaGo में दिखाया गया। एक अधिक सामान्य प्रोग्राम, AlphaZero, ने सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके स्वयं के खिलाफ खेलने के कुछ दिनों के बाद गो, शतरंज और शोगी खेलने वाले सबसे शक्तिशाली प्रोग्रामों को हरा दिया। DeepMind ने तब से गेम-प्लेइंग (MuZero, AlphaStar), गणित (AlphaGeometry, FunSearch), और एल्गोरिदम खोज (AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor) के लिए मॉडल प्रशिक्षित किए हैं।
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 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 और प्रभावी हो सके। हसाबिस ने कहा कि स्टार्ट-अप ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक पर काम शुरू किया, इसे 1970 और 1980 के दशक के Atari वीडियो गेम खेलना सिखाकर, जिसमें Breakout, Pong, और Space Invaders शामिल थे। AI को खेलों में बिना किसी प्रोग्राम किए गए खेलने के ज्ञान के पेश किया गया। कुछ समय के संघर्ष के बाद, AI अंततः सीख जाता था कि क्या काम करता है, और समय के साथ उसमें विशेषज्ञ भी बन जाता था। AI जिस संज्ञानात्मक प्रक्रिया से गुजरता है, वह उस मानव के समान मानी जाती है जिसने कभी खेल नहीं देखा हो और उसे समझने और उसमें महारत हासिल करने की कोशिश कर रहा हो।
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 प्रारंभिक निवेशक और कंपनी के सलाहकार थे। DeepMind को अपने कर्मचारियों को भुगतान करने, कंप्यूट संसाधन प्रदान करने और आगे विस्तार करने के लिए एक अच्छी तरह से वित्त पोषित समर्थक की आवश्यकता थी। इसे Facebook, Musk, Google और कुछ अन्य लोगों द्वारा लुभाया गया।
26 जनवरी 2014 को, Google ने DeepMind के अधिग्रहण की पुष्टि की, जिसकी कीमत कथित तौर पर $400 मिलियन से $650 मिलियन के बीच थी। कंपनी को बाद में Google DeepMind नाम दिया गया और लगभग दो वर्षों तक यही नाम रखा। 2014 में, DeepMind को कैम्ब्रिज कंप्यूटर प्रयोगशाला से "वर्ष की कंपनी" पुरस्कार मिला।
समाज को लाभ पहुंचाने के अवसरों की तलाश में, DeepMind ने NHS के साथ एक पायलट कार्यक्रम शुरू किया ताकि इसकी सूचना प्रणालियों को आधुनिक बनाया जा सके जो अक्सर अभी भी सादे कागज और फैक्स मशीनों का उपयोग करती थीं। सितंबर 2015 में, DeepMind और रॉयल फ्री NHS ट्रस्ट ने एक नैदानिक कार्य प्रबंधन ऐप, Streams को सह-विकसित करने के लिए अपना प्रारंभिक सूचना साझाकरण समझौता किया।
Google के अधिग्रहण के बाद, कंपनी ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता नैतिकता बोर्ड स्थापित किया। AI अनुसंधान के लिए नैतिकता बोर्ड एक रहस्य था, Google और DeepMind दोनों ने बोर्ड में कौन बैठा था यह बताने से इनकार कर दिया। DeepMind ने DeepMind Ethics and Society नामक एक नई इकाई खोली और कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उठाए गए नैतिक और सामाजिक प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित किया, जिसमें प्रमुख दार्शनिक निक बोस्ट्रोम सलाहकार के रूप में शामिल थे। अक्टूबर 2017 में, DeepMind ने AI नैतिकता की जांच के लिए एक नई अनुसंधान टीम शुरू की।
दिसंबर 2019 में, सह-संस्थापक सुलेमान ने घोषणा की कि वह DeepMind छोड़कर मूल कंपनी Google में शामिल होंगे, एक नीति भूमिका में काम करते हुए।
अप्रैल 2023 में, DeepMind का Google AI के Google Brain प्रभाग के साथ विलय होकर Google DeepMind बना, जो OpenAI द्वारा आम जनता के लिए ChatGPT जारी करने के जवाब में AI पर काम तेज करने के कंपनी के निरंतर प्रयासों का हिस्सा था। इसने Google से अधिक स्वायत्तता सुरक्षित करने के लिए DeepMind के अधिकारियों के वर्षों के संघर्ष के अंत को चिह्नित किया। 2026 की गर्मियों में, DeepMind किंग्स क्रॉस सेंट्रल में Google की प्लेटफॉर्म 37 इमारत में चला गया।
उत्पाद और प्रौद्योगिकियाँ
2020 तक, DeepMind ने एक हजार से अधिक पेपर प्रकाशित किए हैं, जिनमें तेरह पेपर शामिल हैं जिन्हें Nature या Science द्वारा स्वीकार किया गया था। DeepMind को AlphaGo अवधि के दौरान मीडिया का ध्यान मिला; एक LexisNexis खोज के अनुसार, 2016 में 1842 प्रकाशित समाचार कहानियों ने DeepMind का उल्लेख किया, जो 2019 में घटकर 1363 हो गया।
खेल
पहले के AI के विपरीत, जैसे IBM का Deep Blue या Watson, जो पूर्व-निर्धारित उद्देश्य के लिए विकसित किए गए थे और केवल उसी दायरे में कार्य करते हैं, DeepMind के प्रारंभिक एल्गोरिदम सामान्य होने के लिए थे। उन्होंने सुदृढीकरण सीखने का उपयोग किया, एक एल्गोरिदम जो केवल कच्चे पिक्सेल को डेटा इनपुट के रूप में उपयोग करके अनुभव से सीखता है। उनके प्रारंभिक दृष्टिकोण ने एक कन्वोल्यूशनल तंत्रिका-नेटवर्क के साथ गहरे Q-लर्निंग का उपयोग किया। उन्होंने सिस्टम का परीक्षण वीडियो गेम पर किया, विशेष रूप से प्रारंभिक आर्केड गेम, जैसे Space Invaders या Breakout। कोड को बदले बिना, वही AI कुछ खेलों को किसी भी मानव की तुलना में अधिक कुशलता से खेलने में सक्षम था। जुलाई 2018 में, DeepMind के शोधकर्ताओं ने अपने एक सिस्टम को कंप्यूटर गेम Quake III Arena खेलने के लिए प्रशिक्षित किया।
2013 में, DeepMind ने एक AI सिस्टम पर शोध प्रकाशित किया जिसने Pong, Breakout और Enduro जैसे खेलों में मानव क्षमताओं को पार कर लिया, जबकि Seaquest, Beamrider और Q*bert पर अत्याधुनिक प्रदर्शन को पार किया। इस काम ने कथित तौर पर कंपनी के Google द्वारा अधिग्रहण का नेतृत्व किया। DeepMind का AI 1970 और 1980 के दशक में बने वीडियो गेम पर लागू किया गया था; अधिक जटिल 3D गेम जैसे Quake पर काम जारी था, जो पहली बार 1990 के दशक में दिखाई दिया। 2020 में, DeepMind ने Agent57 प्रकाशित किया, एक AI एजेंट जो Atari 2600 सुइट के सभी 57 खेलों में मानव स्तर के प्रदर्शन को पार करता है। जुलाई 2022 में, DeepMind ने DeepNash के विकास की घोषणा की, एक मॉडल-मुक्त बहु-एजेंट सुदृढीकरण सीखने प्रणाली जो बोर्ड गेम Stratego को मानव विशेषज्ञ के स्तर पर खेलने में सक्षम है।
#### AlphaGo और उत्तराधिकारी
अक्टूबर 2015 में, DeepMind द्वारा विकसित एक कंप्यूटर गो प्रोग्राम AlphaGo ने यूरोपीय गो चैंपियन फैन हुई, एक 2 दान पेशेवर, को पांच से शून्य से हराया। यह पहली बार था जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोग्राम ने एक पेशेवर गो खिलाड़ी को हराया था। मार्च 2016 में, AlphaGo ने सियोल, दक्षिण कोरिया में पांच-गेम मैच में 9 दान विश्व चैंपियन ली सेडोल को हराया। यह मैच दुनिया भर में अनुमानित 200 मिलियन लोगों द्वारा देखा गया और बाद में वृत्तचित्र AlphaGo में दिखाया गया।
दिसंबर 2017 में, DeepMind ने AlphaZero पेश किया, AlphaGo का एक अधिक सामान्य संस्करण जिसने स्व-खेल और सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके शुरू से गो, शतरंज और शोगी खेलना सीखा। AlphaZero ने कुछ दिनों के प्रशिक्षण के बाद इन खेलों को खेलने वाले सबसे शक्तिशाली प्रोग्रामों को हराया। 2020 में, DeepMind ने MuZero प्रकाशित किया, जिसने खेल के नियमों को पहले से जानने की आवश्यकता के बिना गो, शतरंज, शोगी और Atari खेलों में महारत हासिल की।
AlphaFold और वैज्ञानिक अनुसंधान
2020 में, DeepMind ने AlphaFold के साथ प्रोटीन फोल्डिंग की समस्या में महत्वपूर्ण प्रगति की, जिसने प्रोटीन फोल्डिंग भविष्यवाणी के लिए बेंचमार्क परीक्षणों पर अत्याधुनिक रिकॉर्ड हासिल किए। जुलाई 2022 में, यह घोषणा की गई कि 200 मिलियन से अधिक भविष्यवाणी किए गए प्रोटीन संरचनाएं, जो लगभग सभी ज्ञात प्रोटीनों का प्रतिनिधित्व करती हैं, AlphaFold डेटाबेस पर जारी की जाएंगी। इस कार्य को जीव विज्ञान और चिकित्सा में एक प्रमुख सफलता के रूप में व्यापक रूप से मान्यता दी गई है।
बड़े भाषा मॉडल और जनरेटिव AI
Google DeepMind दो बड़े भाषा मॉडल परिवारों के विकास के लिए जिम्मेदार बन गया है: मालिकाना 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 जनरेटिव-एआई और बड़े-भाषा-मॉडल अनुसंधान के व्यापक क्षेत्र का हिस्सा हैं।
प्रभाव और विरासत
DeepMind के काम ने कृत्रिम-बुद्धिमत्ता के क्षेत्र पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाला है, विशेष रूप से सुदृढीकरण सीखने और गहन सीखने के क्षेत्रों में। इसका शोध शीर्ष वैज्ञानिक पत्रिकाओं में प्रकाशित हुआ है और विभिन्न उद्योगों में AI प्रौद्योगिकियों के विकास को प्रभावित किया है। Google द्वारा कंपनी का अधिग्रहण और उसके बाद Google Brain के साथ विलय ने इसे वैश्विक AI परिदृश्य में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में स्थापित किया है, जो ओपनएआई और एंथ्रोपिक जैसी अन्य प्रमुख प्रयोगशालाओं के साथ प्रतिस्पर्धा कर रही है।
DeepMind का विज्ञान में योगदान, विशेष रूप से प्रोटीन फोल्डिंग में, अपने संबंधित युगों में नोकिया-बेल-लैब्स और ज़ेरॉक्स-पार्क के काम से तुलना की गई है। कंपनी की अनुसंधान संस्कृति, जो तंत्रिका विज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान और गणित से अंतर्दृष्टि को जोड़ती है, आधुनिक AI विकास के दृष्टिकोण को आकार देने में प्रभावशाली रही है।