Google DeepMind은 영국계 미국인 인공지능 연구소이자 Alphabet Inc.의 자회사이다. 2010년 런던에서 설립되었으며, 2014년 구글에 인수되었고 2023년 4월 구글 브레인과 합병하여 Google DeepMind를 형성했다. 이 회사는 강화 학습, 단백질 접힘 예측, 생성형 AI 분야의 돌파구로 알려져 있으며, 바둑 세계 챔피언을 이긴 AlphaGo 프로그램과 거의 모든 알려진 단백질의 구조를 예측한 AlphaFold 시스템을 포함한다. 2024년에도 DeepMind는 Gemini 제품군의 새로운 모델 출시, 다중 모드 이해의 발전, AI 안전성 및 정렬 연구를 통해 AI의 경계를 계속 확장했다.
역사와 설립
DeepMind는 2010년 11월 데미스 허사비스, 셰인 레그, 무스타파 술레이만에 의해 설립되었다. 허사비스와 레그는 런던 대학学院的 개츠비 계산 신경과학 부서에서 처음 만났다. 설립자들은 거의 모든 것에 유용할 수 있는 범용 AI를 만드는 것을 목표로 했다. 초기 작업은 1970년대와 1980년대의 아타리 비디오 게임(브레이크아웃, 퐁, 스페이스 인베이더 등)을 프로그래밍된 지식 없이 AI에게 가르치는 데 초점을 맞췄다. AI는 시행착오를 통해 학습하여 결국 전문가 수준의 플레이어가 되었다.
주요 벤처 캐피털 회사인 Horizons Ventures와 Founders Fund가 기업가 스콧 배니스터, 피터 틸, 일론 머스크와 함께 투자했다. 얀 탈린은 초기 투자자이자 고문이었다. 2014년 1월, 구글은 약 4억 달러에서 6억 5천만 달러에 DeepMind를 인수했다. 회사는 약 2년 동안 Google DeepMind로 개명되었다가 DeepMind로 되돌아갔다. 2014년, DeepMind는 케임브리지 컴퓨터 연구소로부터 "올해의 회사" 상을 받았다.
DeepMind는 또한 사회에 이익을 주기 위해 노력했으며, NHS와 협력하여 정보 시스템을 현대화했다. 2015년 9월, DeepMind와 Royal Free NHS Trust는 Streams라는 임상 작업 관리 앱을 공동 개발하기 위한 정보 공유 계약을 체결했다. 회사는 AI 윤리 위원회를 설립했지만 그 구성원은 공개되지 않았으며, 이후 철학자 닉 보스트롬을 고문으로 하는 DeepMind Ethics and Society를 출범시켰다.
2019년 12월, 공동 설립자 술레이만은 DeepMind를 떠나 정책 역할로 구글에 합류했다. 2023년 4월, DeepMind는 구글 AI의 구글 브레인 부서와 합병하여 Google DeepMind를 형성했으며, 이는 OpenAI의 ChatGPT 출시에 대응하여 AI 작업을 가속화하는 조치였다. 2026년, DeepMind는 킹스 크로스 센트럴의 구글 플랫폼 37 빌딩으로 이전했다.
제품 및 기술
2020년 기준으로 DeepMind는 Nature 또는 Science에 13편을 포함하여 천 편 이상의 논문을 발표했다. 회사의 연구는 강화 학습, 신경망, 생성 모델에 걸쳐 있다. 2024년, DeepMind는 대규모 언어 모델, 다중 모드 AI, 과학적 발견을 위한 도구 개발에 집중했다.
게임 및 강화 학습
DeepMind의 초기 알고리즘은 원시 픽셀을 입력으로 사용하는 강화 학습을 통해 일반적으로 설계되었다. 그들은 합성곱 신경망을 사용한 심층 Q-러닝을 사용했다. 2013년, DeepMind는 퐁, 브레이크아웃, 엔듀로 같은 게임에서 인간 능력을 능가하고 시퀘스트, 빔라이더, Q*버트에서 최첨단 성능을 달성한 AI에 대한 연구를 발표했다. 이 작업은 구글의 인수로 이어졌다고 알려져 있다.
2016년, AlphaGo는 5판 대결에서 바둑 세계 챔피언 이세돌을 이겼으며, 이는 AI 역사에서 획기적인 사건이었다. 더 일반적인 프로그램인 AlphaZero는 며칠간의 자기 대결 후 바둑, 체스, 쇼기에서 가장 강력한 프로그램을 이겼다. 이후 모델로는 MuZero, AlphaStar, DeepNash가 있으며, DeepNash는 보드 게임 스트라테고를 전문가 수준으로 마스터했다. 2020년, Agent57은 아타리 2600 제품군의 57개 게임 모두에서 인간 성능을 능가했다.
AlphaFold 및 과학적 발견
2020년, DeepMind는 AlphaFold로 단백질 접힘에서 상당한 진전을 이루었으며, 벤치마크 테스트에서 최첨단 결과를 달성했다. 2022년 7월까지, 사실상 모든 알려진 단백질을 대표하는 2억 개 이상의 예측 단백질 구조가 AlphaFold 데이터베이스에 공개되었다. 이는 생물학과 의학 연구를 가속화했다. DeepMind는 또한 수학을 위한 AlphaGeometry, 수학적 발견을 위한 FunSearch, 알고리즘 발견을 위한 AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor를 개발했다.
대규모 언어 모델 및 생성형 AI
Google DeepMind는 독점적인 Gemini 대규모 언어 모델 제품군과 오픈 가중치 Gemma 모델을 개발하는 책임을 맡고 있다. 2024년, Gemini 모델은 구글 제품에 통합되고 API를 통해 제공되었다. 회사는 또한 Imagen(텍스트-이미지), Veo(텍스트-비디오), Lyria(텍스트-음악)와 같은 생성형 AI 모델을 개발했다. 이러한 모델은 Transformer (architecture) 아키텍처와 Deep learning 기술의 발전을 활용한다.
2024년 성과
2024년, DeepMind는 훨씬 더 긴 컨텍스트 창과 개선된 다중 모드 기능을 갖춘 Gemini 1.5를 출시하여 시간 분량의 비디오와 대용량 문서를 처리할 수 있게 했다. 회사는 또한 연구 및 상업적 사용을 위해 설계된 오픈 가중치 모델 제품군인 Gemma 2를 도입했다. DeepMind는 안전 프레임워크를 계속 정제하며 AI 정렬 및 해석 가능성에 대한 연구를 발표했다. 학술 기관 및 산업 파트너와의 협력은 기술의 범위를 확장했다.
영향 및 평가
DeepMind의 작업은 Artificial intelligence 연구와 응용에 깊은 영향을 미쳤다. AlphaFold는 과학 커뮤니티에서 널리 채택되었으며 수백만 건의 다운로드와 인용을 기록했다. Gemini 모델은 Large language model 기술의 발전에 영향을 미쳤으며 OpenAI 및 Anthropic의 제품과 경쟁했다. DeepMind의 강화 학습 연구는 로봇 공학에서 게임 플레이에 이르는 분야에 정보를 제공했다. 회사의 안전 및 윤리 강조는 산업 표준을 형성했다.
미래 방향
앞으로 DeepMind는 추론, 계획, 다중 모드 이해에 초점을 맞춘 더 일반적이고 유능한 AI 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 회사는 약물 설계 및 재료 과학을 포함한 과학적 발견을 위한 AI에 투자하고 있다. DeepMind는 또한 연구 센터와 파트너십을 전 세계적으로 확장할 계획이다. 2024년 기준으로, 회사는 안전하고 유익한 배포를 염두에 두고 Machine learning 및 Generative AI의 경계를 계속 탐구하고 있다.