DeepMind Technologies Limited, que opera como Google DeepMind ou simplesmente DeepMind, é um laboratório de pesquisa em inteligência artificial britânico-americano e uma subsidiária da Alphabet Inc. Fundada no Reino Unido em 2010, foi adquirida pelo Google em 2014 e fundida com a divisão Google Brain do Google AI para se tornar Google DeepMind em abril de 2023. A empresa tem sede em Londres, com centros de pesquisa nos Estados Unidos, Canadá, França, Alemanha e Suíça.
A DeepMind é conhecida por seu trabalho em aprendizado de máquina e aprendizado profundo, particularmente no desenvolvimento de modelos de redes neurais treinados com aprendizado por reforço para jogar videogames e jogos de tabuleiro. Ela ganhou destaque na mídia em 2016 após seu programa AlphaGo derrotar 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 que jogavam Go, xadrez e shogi após alguns dias de jogo contra si mesmo usando aprendizado por reforço. Desde então, a DeepMind treinou modelos para jogos (MuZero, AlphaStar), para matemática (AlphaGeometry, FunSearch) e para descoberta de algoritmos (AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor).
História
A startup foi fundada por Demis Hassabis, Shane Legg e Mustafa Suleyman em novembro de 2010. Hassabis e Legg se conheceram no Gatsby Computational Neuroscience Unit da University College London. O objetivo dos fundadores era criar uma IA de propósito geral que pudesse ser útil e eficaz para quase qualquer coisa. Hassabis disse que a startup começou a trabalhar na tecnologia de inteligência artificial ensinando-a a jogar videogames Atari das décadas de 1970 e 1980, incluindo Breakout, Pong e Space Invaders. A IA foi apresentada aos jogos sem nenhum conhecimento programado de como jogar. Após um período de tentativas sem direção, a IA eventualmente aprendia o que funcionava e, com o tempo, até se tornava especialista nisso. Diz-se que os processos cognitivos pelos quais a IA passa são muito semelhantes aos que um humano que nunca viu o jogo usaria para entendê-lo e tentar dominá-lo.
As principais empresas de capital de risco Horizons Ventures e Founders Fund investiram na empresa, assim como os empreendedores Scott Banister, Peter Thiel e Elon Musk. Jaan Tallinn foi um investidor inicial e conselheiro da empresa. A DeepMind precisava de um patrocinador bem financiado para pagar seus funcionários, fornecer recursos computacionais e expandir ainda mais. Foi cortejada pelo Facebook, Musk, Google e alguns outros.
Em 26 de janeiro de 2014, o Google confirmou sua aquisição da DeepMind por um preço relatado entre US$ 400 milhões e US$ 650 milhões. A empresa foi posteriormente 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.
Buscando oportunidades para beneficiar a sociedade, a DeepMind iniciou um programa piloto com o NHS para modernizar seus sistemas de informação, que muitas vezes ainda usavam papel simples e máquinas de fax. Em setembro de 2015, a DeepMind e o Royal Free NHS Trust assinaram seu acordo inicial de compartilhamento de informações para desenvolver em conjunto um aplicativo de gerenciamento de tarefas clínicas, o Streams.
Após a aquisição pelo Google, a empresa estabeleceu um conselho de ética em inteligência artificial. O conselho de ética para pesquisa em IA era um mistério, com tanto o Google quanto a DeepMind se recusando a revelar quem fazia parte do conselho. A DeepMind abriu uma nova unidade chamada DeepMind Ethics and Society e focou nas questões éticas e sociais levantadas pela inteligência artificial, contando com o proeminente filósofo Nick Bostrom como conselheiro. Em outubro de 2017, a DeepMind lançou uma nova equipe de pesquisa para investigar a ética em IA.
Em dezembro de 2019, o cofundador Suleyman anunciou que deixaria a DeepMind para se juntar à empresa controladora Google, trabalhando em uma função de políticas.
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 contínuos da empresa para acelerar o trabalho em IA em resposta ao lançamento do ChatGPT pela OpenAI ao público em geral. Isso marcou o fim de uma luta de anos dos executivos da DeepMind para garantir maior autonomia em relação ao Google. No verão de 2026, a DeepMind se mudou para o prédio Platform 37 do Google em King's Cross Central.
Produtos e tecnologias
Em 2020, a DeepMind publicou mais de mil artigos, incluindo treze artigos aceitos pela Nature ou Science. A DeepMind recebeu atenção da mídia durante o período do AlphaGo; de acordo com uma busca no LexisNexis, 1842 notícias publicadas mencionaram a DeepMind em 2016, diminuindo para 1363 em 2019.
Jogos
Ao contrário de IAs anteriores, como Deep Blue ou Watson da IBM, que foram desenvolvidas para um propósito pré-definido e funcionam apenas dentro desse escopo, os algoritmos iniciais da DeepMind foram concebidos para serem gerais. Eles usavam aprendizado por reforço, um algoritmo que aprende com a experiência usando apenas pixels brutos como entrada de dados. Sua abordagem inicial usava Q-learning profundo com uma rede neural convolucional. Eles testaram o sistema em videogames, notavelmente jogos de arcade antigos, como Space Invaders ou Breakout. Sem alterar o código, a mesma IA foi capaz de jogar certos jogos de forma mais eficiente do que qualquer humano jamais poderia. Em julho de 2018, pesquisadores da DeepMind treinaram um de seus sistemas para jogar o jogo de computador 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 do estado da arte em Seaquest, Beamrider e Q*bert. Este trabalho supostamente levou à aquisição da empresa pelo Google. A IA da DeepMind havia sido aplicada a videogames feitos nas décadas de 1970 e 1980; o trabalho continuava para jogos 3D mais complexos, como Quake, que apareceu pela primeira vez na década de 1990. Em 2020, a DeepMind publicou o Agent57, um agente de IA que supera o desempenho em nível humano em todos os 57 jogos do conjunto Atari 2600. Em julho de 2022, a DeepMind anunciou o desenvolvimento do DeepNash, um sistema de aprendizado por reforço multiagente sem modelo capaz de jogar o jogo de tabuleiro Stratego no nível de um especialista humano.
#### AlphaGo e sucessores
Em outubro de 2015, um programa de computador Go chamado AlphaGo, desenvolvido pela DeepMind, derrotou o campeão europeu de Go Fan Hui, um profissional dan 2, por cinco a zero. Esta foi a primeira vez que um programa de inteligência artificial derrotou um jogador profissional de Go. Em março de 2016, o AlphaGo derrotou Lee Sedol, um campeão mundial dan 9, em uma partida de cinco jogos em Seul, Coreia do Sul. A partida foi assistida por cerca de 200 milhões de pessoas em todo o mundo e mais tarde foi apresentada no documentário AlphaGo.
Em dezembro de 2017, a DeepMind introduziu o AlphaZero, uma versão mais geral do AlphaGo que aprendeu a jogar Go, xadrez e shogi do zero usando autojogo e aprendizado por reforço. O AlphaZero derrotou os programas mais poderosos que jogavam esses jogos após alguns dias de treinamento. Em 2020, a DeepMind publicou o MuZero, que dominou Go, xadrez, shogi e jogos Atari sem precisar conhecer as regras do jogo antecipadamente.
AlphaFold e pesquisa científica
Em 2020, a DeepMind fez avanços significativos no problema do dobramento de proteínas com o AlphaFold, que alcançou recordes de estado da arte em testes de referência para previsão de dobramento de proteínas. Em julho de 2022, foi anunciado que mais de 200 milhões de estruturas de proteínas previstas, representando virtualmente todas as proteínas conhecidas, seriam disponibilizadas no banco de dados AlphaFold. Este trabalho tem sido amplamente reconhecido como um grande avanço na biologia e na medicina.
Modelos de linguagem grandes e IA generativa
O Google DeepMind tornou-se responsável pelo desenvolvimento de duas famílias de modelos de linguagem grandes: o proprietário Gemini e o de pesos abertos Gemma, 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 da pesquisa em IA generativa e modelos de linguagem grandes.
Impacto e legado
O trabalho da DeepMind teve um impacto significativo no campo da inteligência artificial, particularmente nas áreas de aprendizado por reforço e aprendizado profundo. Sua pesquisa foi publicada nos principais periódicos científicos e influenciou o desenvolvimento de tecnologias de IA em vários setores. A aquisição da empresa pelo Google e a subsequente fusão com o Google Brain a posicionou como um ator-chave no cenário global de IA, competindo com outros grandes laboratórios, como OpenAI e Anthropic.
As contribuições da DeepMind para a ciência, particularmente no dobramento de proteínas, foram comparadas ao trabalho da Nokia Bell Labs e da Xerox PARC em suas respectivas épocas. A cultura de pesquisa da empresa, que combina insights da neurociência, ciência da computação e matemática, tem sido influente na formação de abordagens modernas para o desenvolvimento de IA.