DeepMind Technologies（以Google DeepMind的名义运营）是一家英美人工智能（AI）研究实验室，也是Alphabet Inc.的子公司。该公司于2010年在英国成立，2014年被Google收购。2023年4月，DeepMind与Google AI旗下的Google Brain部门合并，组建为Google DeepMind。公司总部位于伦敦，并在美国、加拿大、德国、法国和瑞士设有研究中心。
DeepMind以其在机器学习和深度学习领域的工作而闻名，尤其是利用强化学习创建能够玩视频游戏和棋盘游戏的神经网络模型。其2016年的AlphaGo程序击败了围棋世界冠军李世石，而AlphaZero后来在围棋、国际象棋和将棋中均达到顶尖水平。DeepMind还在蛋白质折叠领域取得了进展，推出了AlphaFold，并开发了诸如Gemini和Gemma等大型语言模型家族。
被Google收购
该初创公司由Demis Hassabis、Shane Legg和Mustafa Suleyman于2010年11月创立。Hassabis和Legg最初在伦敦大学学院的Gatsby计算神经科学部门相识。创始人的目标是打造通用人工智能，最初教它玩Atari视频游戏，如《Breakout》《Pong》和《Space Invaders》。该AI仅从原始像素中学习，无需预先编程知识，最终达到了专家级表现。
DeepMind获得了Horizons Ventures和Founders Fund的投资，以及企业家Scott Banister、Peter Thiel和Elon Musk的支持。Jaan Tallinn是早期投资者和顾问。该公司曾考虑过Facebook、Musk等人的收购要约，最终Google于2014年1月26日确认收购。收购价格据报道在4亿至6.5亿美元之间。收购后，该公司更名为Google DeepMind，并持续了约两年。
此次收购部分源于DeepMind在2013年发表的关于AI系统在部分视频游戏（如《Pong》和《Breakout》）中超越人类表现的研究成果。2014年，DeepMind获得了剑桥计算机实验室颁发的“年度公司”奖。
伦理与社会
收购后，Google和DeepMind成立了一个人工智能伦理委员会，但从未公开其成员名单。2017年，DeepMind推出了DeepMind伦理与社会部门，由哲学家Nick Bostrom担任顾问，专注于与AI相关的伦理和社会问题。该公司后来还设立了一个研究团队，专门调查AI伦理问题。
2015年9月，DeepMind与Royal Free NHS Trust签署了初步信息共享协议，共同开发一款临床任务管理应用Streams，作为与NHS合作试点项目的一部分，旨在现代化其信息系统、、该系统当时仍常使用纸质和传真机。
2019年12月，联合创始人Suleyman离开DeepMind，加入Google担任政策相关职务。2023年4月，DeepMind与Google Brain合并，组建为Google DeepMind，部分原因是应对OpenAI发布ChatGPT。此举结束了DeepMind高管多年来争取从Google获得更大自主权的努力。2026年夏季，DeepMind迁入Google位于King's Cross Central的Platform 37大楼。
关键技术与研究
DeepMind的早期算法采用通用方法，如强化学习，结合深度Q学习和卷积神经网络。同一AI无需修改代码即可玩不同游戏，并在某些情况下达到人类或超人水平的表现。2014年，DeepMind引入了神经图灵机，使神经网络能够像传统图灵机一样访问外部存储器。
该公司取得了多项里程碑式成果：2015年，AlphaGo击败欧洲围棋冠军樊麾，成为首个击败职业棋手的AI；2016年，AlphaGo战胜李世石，该比赛被拍成纪录片《AlphaGo》。AlphaTensor发现了新的矩阵乘法算法。AlphaFold在蛋白质折叠基准测试中达到最先进水平。2022年7月，DeepMind发布了AlphaFold数据库，包含超过2亿个预测蛋白质结构。
在游戏领域，DeepMind继续推进：MuZero掌握了围棋、国际象棋和将棋；AlphaStar在《星际争霸》中表现出色；Agent57到2020年在全部57款Atari 2600游戏中达到人类水平。2022年7月发布的DeepNash在《Stratego》中达到专家级水平。DeepMind还开发了AlphaEvolve、AlphaDev和AlphaTensor等算法，用于发现新知识和优化计算任务。
大型语言模型与生成式AI
Google DeepMind负责开发两个大型语言模型家族：专有的Gemini和开源的Gemma。该公司还为其他领域开发了生成式模型，如Imagen（文本到图像）、Veo（文本到视频）和Lyria（文本到音乐）。这些模型基于深度学习和Transformer架构的进展，这些架构如今已成为大型语言模型的常见基础。
与Google Brain的合并汇集了资源和专业知识。截至2020年，DeepMind已发表超过一千篇论文，其中十三篇被《Nature》或《Science》接受。AlphaGo时期提升了AI的公众可见度：LexisNexis搜索显示，相关新闻报道在2016年达到1842篇，到2019年降至1363篇。