DeepMind Technologies Limited(Google DeepMind 또는 간단히 DeepMind로 거래)는 영국-미국 인공지능(AI) 연구소이자 Alphabet Inc.의 자회사이다. 2010년 영국에서 설립되었으며, 2014년 Google에 인수되었고 2023년 4월 Google AI의 Google Brain 부서와 합병하여 Google DeepMind가 되었다. 회사는 런던에 본사를 두고 있으며, 미국, 캐나다, 프랑스, 독일, 스위스에 연구 센터를 두고 있다.
DeepMind는 인공지능 분야, 특히 기계 학습과 심층 학습 분야의 돌파구로 유명하다. 이 회사는 강화 학습으로 훈련된 신경망을 개발하여 비디오 게임과 보드 게임을 플레이했으며, 특히 2016년 바둑 세계 챔피언 이세돌을 꺾은 AlphaGo가 대표적이다. 또한 AlphaFold로 단백질 접힘 예측에서 상당한 진전을 이루었고 Gemini와 Gemma와 같은 대규모 언어 모델을 개발했다.
설립과 초기
이 스타트업은 2010년 11월 Demis Hassabis, Shane Legg, Mustafa Suleyman에 의해 설립되었다. Hassabis와 Legg는 University College London(UCL)의 Gatsby Computational Neuroscience Unit에서 처음 만났다. 창립자들은 거의 모든 것에 유용할 수 있는 범용 AI를 만드는 것을 목표로 했다. Hassabis는 스타트업이 1970년대와 1980년대의 Atari 비디오 게임(Breakout, Pong, Space Invaders 포함)을 AI에 가르치는 것으로 시작했으며, 플레이 방법에 대한 프로그래밍된 지식 없이 진행했다고 말했다. 초기 실패 후, AI는 무엇이 효과가 있는지 학습하고 결국 전문가가 되었으며, 인간이 게임을 배우는 것과 유사한 인지 과정을 보였다.
주요 벤처 캐피털 회사인 Horizons Ventures와 Founders Fund가 이 회사에 투자했으며, 기업가 Scott Banister, Peter Thiel, Elon Musk도 투자했다. Jaan Tallinn은 초기 투자자이자 고문이었다. DeepMind는 직원 급여, 컴퓨팅 리소스 제공, 확장을 위해 자금이 풍부한 후원자가 필요했다. Facebook, Musk, Google 등이 인수를 추진했다.
Google 인수
2014년 1월 26일, Google은 4억 달러에서 6억 5천만 달러 사이로 보고된 가격에 DeepMind 인수를 확인했다. 회사는 Google DeepMind로 이름을 바꾸었고 약 2년 동안 그 이름을 유지했다. 2014년 DeepMind는 Cambridge Computer Laboratory로부터 "올해의 회사" 상을 받았다.
인수 후, Google은 인공지능 윤리 위원회를 설립했지만, Google과 DeepMind 모두 위원회 구성원을 공개하지 않았다. DeepMind는 나중에 AI가 제기하는 윤리적 및 사회적 질문에 초점을 맞춘 DeepMind Ethics and Society라는 부서를 열었으며, 철학자 Nick Bostrom이 고문으로 참여했다. 2017년 10월, DeepMind는 AI 윤리를 조사하는 연구 팀을 시작했다.
2019년 12월, 공동 창립자 Suleyman은 DeepMind를 떠나 Google에서 정책 역할을 맡을 것이라고 발표했다. 2023년 4월, DeepMind는 Google AI의 Google Brain 부서와 합병하여 Google DeepMind를 형성했으며, 이는 OpenAI의 ChatGPT 출시에 대응하여 AI 작업을 가속화하려는 노력의 일환이었다. 이는 Google로부터 더 큰 자율성을 얻기 위한 수년간의 투쟁의 종식을 의미했다. 2026년 여름, DeepMind는 King's Cross Central에 있는 Google의 Platform 37 건물로 이전했다.
제품 및 기술
2020년 기준으로 DeepMind는 천 개 이상의 논문을 발표했으며, 그중 13개는 Nature 또는 Science에 게재되었다. 회사는 AlphaGo 기간 동안 언론의 주목을 받았다. LexisNexis 검색 결과 2016년 DeepMind를 언급한 뉴스 기사가 1842건이었으며, 2019년에는 1363건으로 감소했다.
게임
IBM의 Deep Blue나 Watson과 같은 초기 AI가 사전 정의된 목적을 위해 개발된 것과 달리, DeepMind의 초기 알고리즘은 범용으로 의도되었다. 이들은 강화 학습을 사용했으며, 원시 픽셀을 입력으로 사용하여 경험에서 학습했다. 초기 접근 방식은 합성곱 신경망을 사용한 심층 Q-러닝이었다. 시스템은 비디오 게임, 특히 Space Invaders와 Breakout과 같은 초기 아케이드 게임에서 테스트되었다. 코드를 변경하지 않고도 동일한 AI가 특정 게임을 어떤 인간보다 더 효율적으로 플레이할 수 있었다. 2018년 7월, 연구자들은 Quake III Arena를 플레이하는 시스템을 훈련시켰다.
2013년, DeepMind는 Pong, Breakout, Enduro와 같은 게임에서 인간 능력을 능가하고 Seaquest, Beamrider, Q*bert에서 최첨단 성능을 능가하는 AI 시스템에 대한 연구를 발표했다. 이 작업은 회사가 Google에 인수되는 계기가 된 것으로 알려졌다. 2020년, DeepMind는 Atari 2600 제품군의 57개 게임 모두에서 인간 수준의 성능을 능가하는 AI 에이전트인 Agent57을 발표했다. 2022년 7월, DeepMind는 보드 게임 Stratego를 인간 전문가 수준으로 플레이할 수 있는 모델 프리 다중 에이전트 강화 학습 시스템인 DeepNash를 발표했다.
#### AlphaGo와 후속작
2015년 10월, DeepMind가 개발한 AlphaGo는 유럽 바둑 챔피언이자 2단 프로인 Fan Hui를 5대 0으로 이겼다. 이는 AI가 프로 바둑 기사를 처음으로 이긴 사례였다. 2016년, AlphaGo는 바둑 세계 챔피언 이세돌을 5판 대국에서 이겼으며, 이는 다큐멘터리 AlphaGo에 소개되었다. 더 범용적인 프로그램인 AlphaZero는 강화 학습을 사용한 자기 대국 몇 일 만에 바둑, 체스, 쇼기에서 가장 강력한 프로그램을 이겼다. DeepMind는 이후 게임 플레이(MuZero, AlphaStar), 수학(AlphaGeometry, FunSearch), 알고리즘 발견(AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor)을 위한 모델을 훈련시켰다.
AlphaFold와 과학적 진전
2020년, DeepMind는 단백질 접힘에서 상당한 진전을 이루었으며, AlphaFold로 단백질 접힘 예측 벤치마크 테스트에서 최첨단 결과를 달성했다. 2022년 7월, 사실상 모든 알려진 단백질을 대표하는 2억 개 이상의 예측 단백질 구조가 AlphaFold 데이터베이스에 공개될 것이라고 발표되었다.
생성 AI와 언어 모델
Google DeepMind는 독점 Gemini와 오픈 가중치 Gemma라는 두 가지 대규모 언어 모델 제품군과 Imagen(텍스트-이미지), Veo(텍스트-비디오), Lyria(텍스트-음악)와 같은 다른 생성 AI 모델을 개발하는 책임을 맡게 되었다. 이러한 모델은 생성 AI의 더 넓은 분야의 일부이다.
영향과 유산
DeepMind의 작업은 인공지능 분야에 영향을 미쳤으며 Google의 제품과 서비스에 통합되었다. 회사의 연구는 또한 많은 현대 AI 시스템의 기반이 되는 신경망 아키텍처와 트랜스포머 모델 개발에 기여했다. DeepMind의 범용 AI에 대한 초점은 OpenAI와 Anthropic을 포함한 다른 연구소에 영감을 주었으며, 전 세계 AI 연구의 방향을 형성했다.