DeepMind Technologies Limited, que opera como Google DeepMind ou simplesmente DeepMind, é um laboratório de pesquisa de inteligência artificial (IA) britânico-americano e uma subsidiária da Alphabet Inc. Fundado no Reino Unido em 2010, foi adquirido pelo Google em 2014 e fundido com a divisão Google Brain do Google AI em abril de 2023 para se tornar o Google DeepMind. A empresa tem sede em Londres, com centros de pesquisa nos Estados Unidos, Canadá, França, Alemanha e Suíça.
A DeepMind é conhecida por seus avanços em inteligência artificial, particularmente em aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Ela desenvolveu redes neurais treinadas com aprendizado por reforço para jogar videogames e jogos de tabuleiro, principalmente o AlphaGo, que derrotou o campeão mundial de Go Lee Sedol em 2016. A empresa também fez avanços significativos na previsão do dobramento de proteínas com o AlphaFold e desenvolveu grandes modelos de linguagem, como Gemini e Gemma.
Fundação e Primeiros Anos
A startup foi fundada por Demis Hassabis, Shane Legg e Mustafa Suleyman em novembro de 2010. Hassabis e Legg se conheceram na Gatsby Computational Neuroscience Unit da University College London (UCL). Os fundadores pretendiam criar uma IA de propósito geral que pudesse ser útil para quase qualquer coisa. Hassabis disse que a startup começou ensinando IA a jogar videogames Atari dos anos 1970 e 1980, incluindo Breakout, Pong e Space Invaders, sem nenhum conhecimento programado de como jogar. Após falhas iniciais, a IA aprenderia o que funcionava e eventualmente se tornaria especialista, com processos cognitivos semelhantes aos de um humano aprendendo o jogo.
As principais firmas de capital de risco Horizons Ventures e Founders Fund investiram na empresa, juntamente com os empreendedores Scott Banister, Peter Thiel e Elon Musk. Jaan Tallinn foi um investidor e conselheiro inicial. A DeepMind precisava de um financiador bem capitalizado para pagar funcionários, fornecer recursos computacionais e expandir. Ela foi cortejada pelo Facebook, Musk, Google e outros.
Aquisição pelo Google
Em 26 de janeiro de 2014, o Google confirmou sua aquisição da DeepMind por um preço que, segundo relatos, variava entre US$ 400 milhões e US$ 650 milhões. A empresa foi renomeada para Google DeepMind e manteve esse nome por cerca de dois anos. Em 2014, a DeepMind recebeu o prêmio "Empresa do Ano" do Cambridge Computer Laboratory.
Após a aquisição, o Google estabeleceu um conselho de ética em inteligência artificial, mas tanto o Google quanto a DeepMind se recusaram a revelar seus membros. A DeepMind posteriormente abriu uma unidade chamada DeepMind Ethics and Society, focada em questões éticas e sociais levantadas pela IA, com o filósofo Nick Bostrom como conselheiro. Em outubro de 2017, a DeepMind lançou uma equipe de pesquisa para investigar a ética da IA.
Em dezembro de 2019, o cofundador Suleyman anunciou que deixaria a DeepMind para se juntar ao Google em uma função de políticas públicas. Em abril de 2023, a DeepMind se fundiu com a divisão Google Brain do Google AI para formar o Google DeepMind, como parte dos esforços para acelerar o trabalho em IA em resposta ao lançamento do ChatGPT pela OpenAI. Isso marcou o fim de uma luta de anos por maior autonomia em relação ao Google. No verão de 2026, a DeepMind se mudou para o edifício Platform 37 do Google em King's Cross Central.
Produtos e Tecnologias
Em 2020, a DeepMind havia publicado mais de mil artigos, incluindo treze aceitos pela Nature ou Science. A empresa recebeu atenção da mídia durante o período do AlphaGo; uma busca no LexisNexis encontrou 1842 notícias mencionando a DeepMind em 2016, diminuindo para 1363 em 2019.
Jogos
Diferentemente de IAs anteriores, como o Deep Blue ou o Watson da IBM, que foram desenvolvidas para fins predefinidos, os algoritmos iniciais da DeepMind foram concebidos para serem gerais. Eles usavam aprendizado por reforço, aprendendo com a experiência usando pixels brutos como entrada. A abordagem inicial usava Q-learning profundo com uma rede neural convolucional. O sistema foi testado em videogames, notavelmente jogos de arcade antigos como Space Invaders e Breakout. Sem alterar o código, a mesma IA podia jogar certos jogos com mais eficiência do que qualquer humano. Em julho de 2018, pesquisadores treinaram um sistema para jogar Quake III Arena.
Em 2013, a DeepMind publicou pesquisas sobre um sistema de IA que superava as habilidades humanas em jogos como Pong, Breakout e Enduro, enquanto superava o desempenho de última geração em Seaquest, Beamrider e Q*bert. Esse trabalho, segundo relatos, levou à aquisição da empresa pelo Google. Em 2020, a DeepMind publicou o Agent57, um agente de IA que supera o desempenho humano em todos os 57 jogos do conjunto Atari 2600. Em julho de 2022, a DeepMind anunciou o DeepNash, um sistema de aprendizado por reforço multiagente sem modelo capaz de jogar o jogo de tabuleiro Stratego em nível de especialista humano.
#### AlphaGo e Sucessores
Em outubro de 2015, o AlphaGo, desenvolvido pela DeepMind, derrotou o campeão europeu de Go Fan Hui, um profissional 2 dan, por cinco a zero. Esta foi a primeira vez que uma IA derrotou um jogador profissional de Go. Em 2016, o AlphaGo derrotou Lee Sedol, um campeão mundial de Go, em uma partida de cinco jogos, que mais tarde foi apresentada no documentário AlphaGo. Um programa mais geral, o AlphaZero, derrotou os programas mais poderosos de Go, xadrez e shogi após alguns dias de autoaprendizado usando aprendizado por reforço. Desde então, a DeepMind treinou modelos para jogos (MuZero, AlphaStar), matemática (AlphaGeometry, FunSearch) e descoberta de algoritmos (AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor).
AlphaFold e Avanços Científicos
Em 2020, a DeepMind fez avanços significativos no dobramento de proteínas com o AlphaFold, alcançando resultados de última geração em testes de referência para previsão do dobramento de proteínas. Em julho de 2022, foi anunciado que mais de 200 milhões de estruturas de proteínas previstas, representando praticamente todas as proteínas conhecidas, seriam disponibilizadas no banco de dados AlphaFold.
IA Generativa e Modelos de Linguagem
O Google DeepMind tornou-se responsável pelo desenvolvimento de duas famílias de grandes modelos de linguagem: o Gemini proprietário e o Gemma de pesos abertos, bem como outros modelos de IA generativa, como Imagen (texto para imagem), Veo (texto para vídeo) e Lyria (texto para música). Esses modelos fazem parte do campo mais amplo de IA generativa.
Impacto e Legado
O trabalho da DeepMind influenciou o campo da inteligência artificial e foi integrado aos produtos e serviços do Google. A pesquisa da empresa também contribuiu para o desenvolvimento de arquiteturas de redes neurais e modelos transformadores, que sustentam muitos sistemas modernos de IA. O foco da DeepMind em IA de propósito geral inspirou outros laboratórios, incluindo OpenAI e Anthropic, e moldou a direção da pesquisa em IA globalmente.