DeepMind Technologies Limited（商号：Google DeepMind、または単にDeepMind）は、イギリス系アメリカ人の人工知能研究所であり、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構えている。
DeepMindは、機械学習と深層学習、特に強化学習で訓練されたニューラルネットワークモデルを開発してビデオゲームやボードゲームをプレイすることで知られている。2016年には、AlphaGoプログラムが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、話題を呼んだ。この対局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、自己対戦と強化学習を用いて数日間のプレイで囲碁、チェス、将棋の最強プログラムを破った。DeepMindはその後、ゲームプレイ用（MuZero、AlphaStar）、数学用（AlphaGeometry、FunSearch）、アルゴリズム発見用（AlphaEvolve、AlphaDev、AlphaTensor）のモデルを訓練してきた。
歴史
このスタートアップは、2010年11月にDemis Hassabis、Shane Legg、Mustafa Suleymanによって設立された。HassabisとLeggは、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンのGatsby計算神経科学ユニットで最初に出会った。創業者の目標は、ほぼあらゆることに有用で効果的な汎用AIを創り出すことであった。Hassabisは、スタートアップが1970年代から1980年代のAtariビデオゲーム（Breakout、Pong、Space Invadersなど）をAIに教えることから人工知能技術の開発を始めたと述べている。AIは、プレイ方法に関するプログラムされた知識なしにゲームに導入された。しばらく試行錯誤した後、AIは最終的に何が機能するかを学び、時間の経過とともにその分野の専門家にもなった。AIが経る認知プロセスは、ゲームを見たことがない人間がそれを理解し習得しようとする際に用いるプロセスと非常に似ていると言われている。
主要なベンチャーキャピタル企業であるHorizons VenturesとFounders Fundが同社に投資し、起業家のScott Banister、Peter Thiel、Elon Muskも投資した。Jaan Tallinnは初期の投資家であり、同社のアドバイザーでもあった。DeepMindは、従業員への給与支払い、計算リソースの提供、さらなる拡張のために、資金力のある支援者を必要としていた。Facebook、Musk、Googleなどが関心を示した。
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6億5000万ドルと報じられている。同社はその後Google DeepMindと改名され、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。
社会に利益をもたらす機会を求めて、DeepMindはNHSとのパイロットプログラムを開始し、しばしば紙とファックス機を使用していた情報システムの近代化を図った。2015年9月、DeepMindとRoyal Free NHS Trustは、臨床タスク管理アプリ「Streams」を共同開発するための初期情報共有契約を締結した。
Googleによる買収後、同社は人工知能倫理委員会を設立した。AI研究のための倫理委員会は謎に包まれており、GoogleとDeepMindの両方が委員の構成を明らかにすることを拒否した。DeepMindは「DeepMind Ethics and Society」という新しい部門を開設し、人工知能によって提起される倫理的・社会的問題に焦点を当て、著名な哲学者Nick Bostromをアドバイザーとして迎えた。2017年10月、DeepMindはAI倫理を調査する新しい研究チームを立ち上げた。
2019年12月、共同創業者のSuleymanは、DeepMindを離れて親会社のGoogleに政策関連の役割で加わると発表した。
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がChatGPTを一般公開したことへの対応として、AIに関する作業を加速させるという同社の継続的な取り組みの一環であった。これにより、DeepMind幹部がGoogleからのより大きな自律性を確保しようとした長年の闘争が終結した。2026年夏、DeepMindはキングス・クロス・セントラルのGoogleのPlatform 37ビルに移転した。
製品と技術
2020年時点で、DeepMindは1000以上の論文を発表しており、そのうち13本はNatureまたはScienceに受理された。DeepMindはAlphaGo時代にメディアの注目を集めた。LexisNexisの検索によると、2016年には1842件のニュース記事がDeepMindに言及し、2019年には1363件に減少した。
ゲーム
IBMのDeep BlueやWatsonのような事前定義された目的のために開発され、その範囲内でのみ機能する初期のAIとは異なり、DeepMindの初期アルゴリズムは汎用的であることを意図していた。彼らは強化学習を使用した。これは、生のピクセルのみをデータ入力として経験から学習するアルゴリズムである。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。彼らはこのシステムをビデオゲーム、特にSpace InvadersやBreakoutなどの初期のアーケードゲームでテストした。コードを変更することなく、同じAIは特定のゲームを人間がこれまでに達成したよりも効率的にプレイできた。2018年7月、DeepMindの研究者はシステムの1つをコンピュータゲームQuake III Arenaのプレイに訓練した。
2013年、DeepMindはPong、Breakout、Enduroなどのゲームで人間の能力を超え、Seaquest、Beamrider、Q*bertでは最先端の性能を超えるAIシステムに関する研究を発表した。この研究がGoogleによる同社買収につながったと報じられている。DeepMindのAIは1970年代と1980年代に作られたビデオゲームに適用されていた。1990年代に初登場したQuakeのようなより複雑な3Dゲームへの取り組みも進行中であった。2020年、DeepMindはAtari 2600スイートの全57ゲームで人間レベルの性能を超えるAIエージェントAgent57を発表した。2022年7月、DeepMindはボードゲームStratego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DeepNashの開発を発表した。
#### AlphaGoとその後継
2015年10月、DeepMindが開発したコンピュータ囲碁プログラムAlphaGoが、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。これは人工知能プログラムがプロの囲碁棋士を破った初めての事例であった。2016年3月、AlphaGoは韓国ソウルでの5番勝負で9段世界チャンピオンの李世ドルを破った。この対局は世界中で推定2億人が視聴し、後にドキュメンタリー映画『AlphaGo』で取り上げられた。
2017年12月、DeepMindはAlphaGoのより汎用的なバージョンであるAlphaZeroを発表した。これは自己対戦と強化学習を用いて囲碁、チェス、将棋をゼロから学習した。AlphaZeroは数日間の訓練後、これらのゲームの最強プログラムを破った。2020年、DeepMindはゲームのルールを事前に知る必要なく囲碁、チェス、将棋、Atariゲームを習得したMuZeroを発表した。
AlphaFoldと科学研究
2020年、DeepMindはタンパク質フォールディングの問題でAlphaFoldを用いて大きな進歩を遂げ、タンパク質構造予測のベンチマークテストで最先端の記録を達成した。2022年7月、事実上すべての既知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。この研究は生物学と医学における大きな進歩として広く認識されている。
大規模言語モデルと生成AI
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、および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モデルの開発を担当している。これらのモデルは、生成AIと大規模言語モデル研究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、特に強化学習と深層学習の領域に大きな影響を与えてきた。その研究は一流の科学雑誌に掲載され、さまざまな業界でのAI技術の発展に影響を与えてきた。Googleによる買収とその後のGoogle Brainとの合併により、同社はOpenAIやAnthropicなどの他の主要研究所と競合する、世界のAI情勢における主要プレーヤーとして位置づけられている。
DeepMindの科学への貢献、特にタンパク質フォールディングにおける貢献は、それぞれの時代におけるNokia Bell LabsやXerox PARCの研究と比較されてきた。神経科学、コンピュータ科学、数学からの洞察を組み合わせた同社の研究文化は、現代のAI開発アプローチの形成に影響を与えてきた。