DeepMind Technologies Limitedは、Google DeepMindまたは単にDeepMindとして事業を行っており、英国系アメリカ人の人工知能（AI）研究機関であり、Alphabet Inc.の子会社である。2010年に英国で設立され、2014年にGoogleに買収され、2023年4月にGoogle AIのGoogle Brain部門と合併してGoogle DeepMindとなった。同社はロンドンに本社を置き、米国、カナダ、フランス、ドイツ、スイスに研究センターを持つ。
DeepMindは、人工知能、特に機械学習と深層学習における画期的な成果で知られている。同社は、強化学習で訓練されたニューラルネットワークを開発し、ビデオゲームやボードゲームをプレイさせた。特にAlphaGoは、2016年に囲碁の世界チャンピオンである李世ドルを破った。同社はまた、タンパク質の折り畳み予測においてAlphaFoldで大きな進歩を遂げ、GeminiやGemmaなどの大規模言語モデルも開発している。
設立と初期の頃
このスタートアップは、2010年11月にデミス・ハサビス、シェーン・レッグ、ムスタファ・スレイマンによって設立された。ハサビスとレッグは、ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジ（UCL）のギャツビー計算神経科学ユニットで初めて出会った。創業者たちは、ほぼあらゆることに役立つ汎用AIの創造を目指した。ハサビスは、スタートアップは1970年代から1980年代のアタリのビデオゲーム（ブレイクアウト、ポン、スペースインベーダーなど）をAIに教えることから始めたと述べている。プレイ方法のプログラム知識は一切与えられなかった。最初は失敗を繰り返したが、AIは何が有効かを学習し、最終的には人間がゲームを学ぶのと同様の認知プロセスで熟達者になった。
大手ベンチャーキャピタル企業であるホライズンズ・ベンチャーズとファウンダーズ・ファンドは、起業家のスコット・バニスター、ピーター・ティール、イーロン・マスクとともに同社に投資した。ヤーン・タリンは初期の投資家であり顧問でもあった。DeepMindは、従業員への給与支払い、計算リソースの提供、拡張のために、資金力のある支援者を必要としていた。同社は、Facebook、マスク、Googleなどから引き合いがあった。
Googleによる買収
2014年1月26日、GoogleはDeepMindの買収を確認した。買収額は4億ドルから6億5000万ドルの間と報じられている。同社はGoogle DeepMindに改名され、約2年間その名称を維持した。2014年、DeepMindはケンブリッジ大学コンピュータ研究所から「年間最優秀企業」賞を受賞した。
買収後、Googleは人工知能倫理委員会を設立したが、GoogleとDeepMindの両方がそのメンバーを明らかにすることを拒否した。DeepMindは後に、AIが提起する倫理的・社会的問題に焦点を当てた「DeepMind Ethics and Society」という部門を開設し、哲学者のニック・ボストロムが顧問を務めた。2017年10月、DeepMindはAI倫理を調査する研究チームを立ち上げた。
2019年12月、共同創業者のスレイマンはDeepMindを離れ、政策担当の役職でGoogleに加わると発表した。2023年4月、DeepMindはGoogle AIのGoogle Brain部門と合併してGoogle DeepMindを形成した。これは、OpenAIによるChatGPTのリリースに対応してAI作業を加速させる取り組みの一環であった。これにより、Googleからのより大きな自律性を求める長年の闘争が終わった。2026年の夏、DeepMindはキングズ・クロス・セントラルにあるGoogleのPlatform 37ビルに移転した。
製品と技術
2020年の時点で、DeepMindは1000以上の論文を発表しており、そのうち13件はNatureまたはScienceに受理された。同社はAlphaGoの時期にメディアの注目を集めた。LexisNexisの検索では、2016年にDeepMindに言及したニュース記事は1842件あり、2019年には1363件に減少した。
ゲーム
IBMのDeep BlueやWatsonなどの初期のAIが事前定義された目的のために開発されたのとは異なり、DeepMindの初期のアルゴリズムは汎用性を意図していた。それらは強化学習を使用し、生のピクセルを入力として経験から学習した。初期のアプローチは、畳み込みニューラルネットワークを用いた深層Q学習を使用していた。このシステムはビデオゲーム、特にスペースインベーダーやブレイクアウトなどの初期のアーケードゲームでテストされた。コードを変更することなく、同じAIが特定のゲームを人間よりも効率的にプレイできた。2018年7月、研究者らはQuake III Arenaをプレイするシステムを訓練した。
2013年、DeepMindは、ポン、ブレイクアウト、エンデューロなどのゲームで人間の能力を超え、シークエスト、ビームライダー、Q*bertでは最先端のパフォーマンスを超えるAIシステムに関する研究を発表した。この研究が、Googleによる同社の買収につながったと報じられている。2020年、DeepMindは、アタリ2600スイートの全57ゲームで人間レベルのパフォーマンスを超えるAIエージェントであるAgent57を発表した。2022年7月、DeepMindは、ボードゲームのストラテゴを人間の専門家レベルでプレイできるモデルフリーのマルチエージェント強化学習システムであるDeepNashを発表した。
#### AlphaGoとその後継
2015年10月、DeepMindによって開発されたAlphaGoは、欧州囲碁チャンピオンの樊麾（2段プロ）を5対0で破った。これはAIがプロの囲碁棋士を破った初めてのことであった。2016年、AlphaGoは囲碁の世界チャンピオンである李世ドルを5番勝負で破り、これは後にドキュメンタリー映画『AlphaGo』で取り上げられた。より汎用的なプログラムであるAlphaZeroは、強化学習を用いた自己対戦の数日後に、囲碁、チェス、将棋で最強のプログラムを破った。DeepMindはその後、ゲームプレイ（MuZero、AlphaStar）、数学（AlphaGeometry、FunSearch）、アルゴリズム発見（AlphaEvolve、AlphaDev、AlphaTensor）のためのモデルを訓練してきた。
AlphaFoldと科学的進歩
2020年、DeepMindはAlphaFoldでタンパク質の折り畳みに大きな進歩を遂げ、タンパク質の折り畳み予測のベンチマークテストで最先端の結果を達成した。2022年7月、既知のほぼすべてのタンパク質を表す2億以上の予測タンパク質構造がAlphaFoldデータベースで公開されることが発表された。
生成AIと言語モデル
Google DeepMindは、独自のGeminiとオープンウェイトのGemmaという2つの大規模言語モデルファミリーの開発を担当するようになった。また、Imagen（テキストから画像）、Veo（テキストから動画）、Lyria（テキストから音楽）などの他の生成AIモデルも開発している。これらのモデルは、生成AIのより広い分野の一部である。
影響と遺産
DeepMindの研究は人工知能の分野に影響を与え、Googleの製品やサービスに統合されてきた。同社の研究はまた、多くの現代のAIシステムの基盤となるニューラルネットワークアーキテクチャとトランスフォーマーモデルの開発にも貢献してきた。DeepMindの汎用AIへの焦点は、OpenAIやAnthropicを含む他の研究所に影響を与え、AI研究の方向性を世界的に形作ってきた。