DeepMind Londonは、Google DeepMindの本社として機能している。Google DeepMindは、英国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た同社は、2014年にGoogleに買収され、2023年4月にGoogle Brainと合併してGoogle DeepMindとなった。ロンドンオフィスは引き続き研究活動の主要な拠点であり、米国、カナダ、フランス、ドイツ、スイスにも追加のセンターがある。
この研究所は、機械学習、特に深層学習と強化学習における先駆的な研究で知られている。Atariビデオゲームをプレイするために使用されたニューラルネットワークなどの初期のアルゴリズムは、生のピクセルから学習できる汎用アプローチを示した。この哲学は、2016年に囲碁の世界チャンピオンを破ったAlphaGoや、2020年にタンパク質フォールディング予測で大きな進歩を遂げたAlphaFoldなどの注目度の高い成果に結実した。2020年代に入ると、Google DeepMindは生成AIに焦点を移し、GeminiおよびGemma大規模言語モデルファミリーを開発した。
歴史
DeepMind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 Computational Neuroscience Unit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を創り出すことを目指した。初期の作業には、プレイ方法に関するプログラムされた知識なしに、Breakout、Pong、Space InvadersなどのAtariゲームをAIに教えることが含まれていた。
初期の投資家には、ベンチャーキャピタル企業のHorizons VenturesとFounders Fund、および起業家のScott Banister、Peter Thiel、Elon Muskが含まれていた。Jaan Tallinnは初期の投資家であり顧問でもあった。2014年1月、Googleは報告された4億ドルから6億5000万ドルでDeepMindの買収を確認した。同社はGoogle DeepMindに改名され、後にAlphabet Inc.の子会社となった。
DeepMindはまた、英国の国民保健サービス（NHS）とのパイロットプログラムなど、社会的プロジェクトにも関与し、情報システムの近代化を図った。2015年9月には、Royal Free NHS Trustと情報共有契約を結び、Streamsと呼ばれる臨床タスク管理アプリを共同開発した。同社はAI倫理委員会と、DeepMind Ethics and Societyと呼ばれる部門を設立し、哲学者のNick Bostromが顧問を務めた。
2019年12月、共同創業者のMustafa SuleymanはDeepMindを離れ、政策担当の役職でGoogleに加わった。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、ChatGPTの公開に対する対応と見なされた。2026年夏、DeepMindはロンドンのキングス・クロス・セントラルにあるGoogleのPlatform 37ビルに移転した。
研究と成果
DeepMindは、2020年時点でNatureまたはScienceに13本を含む、1000本以上の論文を発表している。その研究は、ゲームプレイから科学的発見まで、複数の領域に及んでいる。2014年には、従来のチューリングマシンのように外部メモリにアクセスできるニューラルネットワークであるニューラルチューリングマシンを導入した。この概念は、後のメモリ拡張ネットワークに関する研究に影響を与えた。
同社のゲームプレイAIには、2015年に欧州チャンピオンのFan Huiを破り、2016年に世界チャンピオンのLee Sedolを破ったAlphaGoが含まれる。より汎用的なプログラムであるAlphaZeroは、自己対戦を通じて囲碁、チェス、将棋を習得した。その後のMuZeroやAlphaStarなどのモデルはこれを他のゲームに拡張し、2020年にはAgent57が全57のAtari 2600ゲームで人間レベルのパフォーマンスを上回った。2022年7月、DeepMindはボードゲームのストラテゴを専門家レベルでプレイするシステムDeepNashを発表した。
数学とアルゴリズム発見の分野では、DeepMindはAlphaGeometry、FunSearch、AlphaEvolve、AlphaDev、AlphaTensorを開発した。これらのシステムは、数学的問題の解決や、行列乗算などのより効率的なアルゴリズムの発見に貢献している。
AlphaFoldと科学的影響
2020年、DeepMindはタンパク質フォールディングにおいてAlphaFoldで大きなブレークスルーを達成し、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樹立した。2022年7月までに、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た。これは生物学と医学に重要な影響を与え、研究者が疾患の理解と治療法の開発を支援している。
大規模言語モデルと生成AI
Google Brainとの合併後、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ことになった。これらのモデルはGoogleの製品とサービス全体で使用されている。同社はまた、テキストから画像を生成するImagen、テキストから動画を生成するVeo、テキストから音楽を生成するLyriaなど、他の生成AIモデルも開発した。これらの取り組みにより、Google DeepMindは、AnthropicやOpenAIなどの組織と並んで、AI研究の競争環境における主要プレーヤーとして位置づけられている。
倫理とガバナンス
DeepMindはAIの倫理的影響に注意を払ってきた。Googleによる買収後、倫理委員会を設立したが、そのメンバーシップは非公開のままであった。DeepMind Ethics and Society部門は、倫理的および社会的問題を研究するために設立され、Nick Bostromなどの著名人が顧問を務めた。2017年10月には、AI倫理を調査する専任の研究チームが立ち上げられた。これらの取り組みは、この分野で重要性が増しているテーマである、責任あるAI開発への同社のコミットメントを反映している。