DeepMind Technologies Limited는 영국계 미국인 인공지능 연구소로, 2014년 1월에 Google에 인수되었다. 2014년 1월 26일에 확인된 이 인수는 4억 달러에서 6억 5천만 달러 사이로 평가되었다. 2010년 런던에서 설립된 이 회사는 Alphabet Inc.의 자회사가 되었으며, 이후 2023년 4월 Google의 AI 부서인 Google Brain과 합병하여 Google DeepMind를 설립했다. 런던에 본사를 두고 있으며, 미국, 캐나다, 프랑스, 독일, 스위스에 연구 센터를 운영하고 있다.
이 인수는 인공지능의 상업화에 있어 중대한 전환점이 되었으며, 선도적인 연구 팀과 Google의 방대한 컴퓨팅 자원을 결합했다. DeepMind의 창립자들은 범용 AI를 만드는 것을 목표로 했으며, 인수는 이 야심찬 목표를 추구하는 데 필요한 자금과 인프라를 제공했다.
역사
DeepMind는 2010년 11월 Demis Hassabis, Shane Legg, Mustafa Suleyman에 의해 설립되었다. Hassabis와 Legg는 University College London의 Gatsby Computational Neuroscience Unit에서 만났다. 창립자들의 비전은 다양한 작업에 걸쳐 학습하고 적응할 수 있는 범용 AI를 개발하는 것이었다. 초기에 회사는 AI가 Breakout, Pong, Space Invaders와 같은 고전 Atari 비디오 게임을 가르치는 데 집중했으며, 원시 픽셀을 입력으로 사용하고 강화 학습을 통해 사전 지식 없이 게임을 마스터하게 했다.
초기 투자자로는 벤처 캐피털 회사인 Horizons Ventures와 Founders Fund, 그리고 기업가 Scott Banister, Peter Thiel, Elon Musk가 있었다. Skype의 공동 창립자인 Jaan Tallinn은 초기 투자자이자 고문이었다. 회사는 Facebook, Google 등으로부터 관심을 받았지만, 궁극적으로 Google의 제안을 선택했다.
인수 후 DeepMind는 약 2년 동안 Google DeepMind로 개명되었다. 2014년에는 Cambridge Computer Laboratory로부터 "올해의 회사" 상을 받았다. 회사는 또한 AI를 사회적 이점에 적용하려고 했으며, 2015년 9월 NHS와 협력하여 여전히 종이와 팩스에 의존하는 정보 시스템을 현대화하는 것을 목표로 하는 임상 작업 관리 앱 Streams를 개발했다.
Google은 DeepMind를 위한 AI 윤리 위원회를 설립했지만, 그 구성원은 공개되지 않았다. 2017년 DeepMind는 AI가 제기하는 윤리적 및 사회적 질문을 다루기 위해 철학자 Nick Bostrom을 고문으로 하는 전담 윤리 및 사회 부서를 시작했다. 2019년 12월, 공동 창립자 Mustafa Suleyman은 DeepMind를 떠나 Google에서 정책 역할을 맡았다.
2023년 4월, DeepMind는 Google AI의 Google Brain 부서와 합병하여 Google DeepMind를 설립했으며, 이는 OpenAI의 ChatGPT 출시에 대한 대응으로 여겨진다. 이 합병은 DeepMind 경영진이 Google로부터 더 큰 자율성을 추구하던 수년을 종식시켰다. 2026년 여름, 회사는 King's Cross Central에 있는 Google의 Platform 37 건물로 이전했다.
제품 및 기술
DeepMind는 2020년 기준으로 Nature 또는 Science에 13편을 포함하여 천 편 이상의 논문을 발표했다. 연구는 기계 학습, 딥 러닝, 신경망에 걸쳐 있으며, 강화 학습과 범용 알고리즘에 중점을 둔다.
게임
특정 작업을 위해 설계된 IBM의 Deep Blue와 같은 초기 AI 시스템과 달리, DeepMind의 알고리즘은 범용으로 설계되었다. 합성곱 신경망을 사용한 딥 Q-러닝을 통해 AI는 원시 픽셀 데이터에서 비디오 게임을 학습했다. 2013년 DeepMind는 AI가 Pong, Breakout, Enduro와 같은 게임에서 인간 성능을 능가하고 Seaquest, Beamrider, Q*bert에서 최첨단 결과를 달성했다는 연구를 발표했다. 이 작업은 Google이 회사를 인수하기로 결정하는 데 기여한 것으로 알려져 있다.
2020년 DeepMind는 Atari 2600 제품군의 57개 게임 모두에서 인간 수준을 능가하는 AI 에이전트 Agent57을 소개했다. 2022년 7월 회사는 보드 게임 Stratego를 전문가 수준으로 플레이한 모델 프리 다중 에이전트 강화 학습 시스템 DeepNash를 발표했다.
AlphaGo와 후속작
2015년 10월, DeepMind가 개발한 바둑 프로그램 AlphaGo는 유럽 챔피언이자 2단 프로인 Fan Hui를 5대 0으로 이겼다. 이는 AI가 프로 바둑 기사를 이긴 최초의 사례였다. 2016년 AlphaGo는 세계 챔피언 Lee Sedol을 5판 대국에서 이겼으며, 이는 영화 AlphaGo에 기록되었다. 더 범용적인 프로그램인 AlphaZero는 강화 학습을 사용한 자기 대국 며칠 만에 바둑, 체스, 쇼기에서 최강 프로그램을 물리쳤다.
DeepMind는 MuZero와 AlphaStar를 포함한 게임 플레이 AI를 계속 개발했으며, AlphaGeometry, FunSearch, AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor와 같은 시스템으로 수학 및 알고리즘 발견 분야로 확장했다.
AlphaFold와 단백질 접힘
2020년 DeepMind는 단백질 접힘에서 AlphaFold로 주요 돌파구를 달성했으며, 벤치마크 테스트에서 최첨단 기록을 세웠다. 2022년 7월까지 AlphaFold 데이터베이스에는 2억 개 이상의 예측 단백질 구조가 포함되어 사실상 모든 알려진 단백질을 포괄했으며, 이는 생물학 연구에 엄청난 가치가 있는 자원이다.
대규모 언어 모델 및 생성 AI
Google Brain과의 합병 후 Google DeepMind는 독점 Gemini와 오픈 가중치 Gemma라는 두 가지 대규모 언어 모델 제품군을 개발했다. 또한 이미지(Imagen), 비디오(Veo), 음악(Lyria)을 위한 생성 AI 모델도 만들었다. 이러한 모델은 트랜스포머 및 기타 아키텍처의 발전을 활용하여 Google DeepMind를 OpenAI 및 Anthropic과 함께 경쟁적인 AI 환경의 핵심 플레이어로 자리매김했다.