DeepMind 런던은 Google DeepMind의 본사 역할을 하며, 이는 영국-미국 인공지능 연구 실험실이자 Alphabet Inc.의 자회사이다. 2010년 영국에서 설립된 이 회사는 2014년 Google에 인수되었고, 2023년 4월 Google Brain과 합병하여 Google DeepMind를 형성했다. 런던 사무소는 연구 활동의 주요 허브로 남아 있으며, 미국, 캐나다, 프랑스, 독일, 스위스에 추가 센터를 두고 있다.
이 실험실은 머신 러닝, 특히 딥 러닝과 강화 학습 분야의 선구적 작업으로 유명하다. Atari 비디오 게임을 플레이하는 데 사용된 신경망과 같은 초기 알고리즘은 원시 픽셀에서 학습할 수 있는 범용 접근 방식을 입증했다. 이러한 철학은 2016년 바둑에서 세계 챔피언을 물리친 AlphaGo와 2020년 단백질 접힘 예측에서 상당한 진전을 이룬 AlphaFold와 같은 주목할 만한 성과로 이어졌다. 2020년대에 Google DeepMind는 생성형 AI로 초점을 전환하여 Gemini와 Gemma 대규모 언어 모델 제품군을 개발했다.
역사
DeepMind는 2010년 11월 Demis Hassabis, Shane Legg, Mustafa Suleyman에 의해 설립되었다. Hassabis와 Legg는 University College London의 Gatsby Computational Neuroscience Unit에서 처음 만났다. 창립자들은 거의 모든 것에 유용할 수 있는 범용 AI를 만드는 것을 목표로 했다. 초기 작업은 게임 방법에 대한 프로그래밍된 지식 없이 AI에게 Breakout, Pong, Space Invaders와 같은 Atari 게임을 플레이하도록 가르치는 것이었다.
초기 투자자로는 벤처 캐피털 회사인 Horizons Ventures와 Founders Fund, 그리고 기업가 Scott Banister, Peter Thiel, Elon Musk가 포함되었다. Jaan Tallinn은 초기 투자자이자 고문이었다. 2014년 1월, Google은 보고된 4억 달러에서 6억 5천만 달러에 DeepMind 인수를 확인했다. 회사는 Google DeepMind로 이름이 바뀌었고 나중에 Alphabet Inc.의 자회사가 되었다.
DeepMind는 또한 영국 국립 보건 서비스(NHS)와 함께 정보 시스템 현대화를 위한 파일럿 프로그램과 같은 사회적 프로젝트에 참여했다. 2015년 9월, Royal Free NHS Trust와 정보 공유 계약을 체결하여 Streams라는 임상 작업 관리 앱을 공동 개발했다. 회사는 AI 윤리 위원회와 DeepMind Ethics and Society라는 부서를 설립했으며, 철학자 Nick Bostrom이 고문으로 참여했다.
2019년 12월, 공동 창립자 Mustafa Suleyman은 DeepMind를 떠나 Google에서 정책 역할을 맡았다. 2023년 4월, DeepMind는 Google AI의 Google Brain 부서와 합병하여 Google DeepMind를 형성했으며, 이는 ChatGPT의 공개 출시에 대한 대응으로 여겨졌다. 2026년 여름, DeepMind는 런던 King's Cross Central에 있는 Google의 Platform 37 건물로 이전했다.
연구 및 성과
DeepMind는 2020년 기준으로 Nature 또는 Science에 13편을 포함하여 천 편 이상의 논문을 발표했다. 연구는 게임 플레이에서 과학적 발견에 이르기까지 여러 영역에 걸쳐 있다. 2014년에는 기존 튜링 기계처럼 외부 메모리에 접근할 수 있는 신경망인 신경 튜링 기계를 도입했다. 이 개념은 이후 메모리 증강 네트워크에 대한 연구에 영향을 미쳤다.
회사의 게임 플레이 AI에는 2015년 유럽 챔피언 Fan Hui를 이기고 2016년 세계 챔피언 Lee Sedol을 이긴 AlphaGo가 포함된다. 더 일반적인 프로그램인 AlphaZero는 자기 대결을 통해 바둑, 체스, 쇼기를 마스터했다. 이후 MuZero와 AlphaStar와 같은 모델은 이를 다른 게임으로 확장했으며, 2020년 Agent57은 모든 57개 Atari 2600 게임에서 인간 수준 성능을 능가했다. 2022년 7월, DeepMind는 보드 게임 Stratego를 전문가 수준으로 플레이하는 시스템인 DeepNash를 발표했다.
수학 및 알고리즘 발견 분야에서 DeepMind는 AlphaGeometry, FunSearch, AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor를 개발했다. 이러한 시스템은 수학 문제 해결과 행렬 곱셈과 같은 더 효율적인 알고리즘 발견에 기여했다.
AlphaFold 및 과학적 영향
2020년, DeepMind는 단백질 구조 예측 벤치마크 테스트에서 최첨단 기록을 세운 AlphaFold로 단백질 접힘 분야의 주요 돌파구를 달성했다. 2022년 7월까지 사실상 모든 알려진 단백질을 대표하는 2억 개 이상의 예측 단백질 구조가 AlphaFold 데이터베이스에 공개되었다. 이는 생물학과 의학에 중요한 영향을 미쳐 연구자들이 질병을 이해하고 치료법을 개발하는 데 도움을 주고 있다.
대규모 언어 모델 및 생성형 AI
Google Brain과의 합병 이후, Google DeepMind는 독점 Gemini와 오픈 가중치 Gemma라는 두 가지 대규모 언어 모델 제품군을 개발하는 책임을 맡았다. 이러한 모델은 Google의 제품과 서비스 전반에 사용된다. 회사는 또한 텍스트-이미지용 Imagen, 텍스트-비디오용 Veo, 텍스트-음악용 Lyria를 포함한 다른 생성형 AI 모델도 개발했다. 이러한 노력은 Google DeepMind를 Anthropic 및 OpenAI와 같은 조직과 함께 경쟁적인 AI 연구 환경에서 핵심 플레이어로 자리매김하게 한다.
윤리 및 거버넌스
DeepMind는 AI의 윤리적 영향에 주의를 기울여 왔다. Google 인수 후 윤리 위원회를 설립했지만, 구성원은 기밀로 유지되었다. DeepMind Ethics and Society 부서는 윤리적 및 사회적 질문을 연구하기 위해 만들어졌으며, Nick Bostrom과 같은 저명한 인물이 고문으로 참여했다. 2017년 10월, AI 윤리를 조사하기 위한 전담 연구 팀이 출범했다. 이러한 이니셔티브는 현장에서 중요성이 커지고 있는 주제인 책임 있는 AI 개발에 대한 회사의 헌신을 반영한다.