Google DeepMind 是一家英美人工智能研究实验室，也是 Alphabet Inc. 的子公司。该公司于 2010 年在伦敦成立，2014 年被 Google 收购，并于 2023 年 4 月与 Google Brain 合并，组成 Google DeepMind。该公司以在强化学习、蛋白质折叠预测和生成式 AI 方面的突破而闻名，包括击败围棋世界冠军的 AlphaGo 程序，以及预测了几乎所有已知蛋白质结构的 AlphaFold 系统。2024 年，DeepMind 继续推动 AI 的边界，发布了 Gemini 系列新模型，在多模态理解方面取得进展，并开展了 AI 安全与对齐研究。
历史与成立
DeepMind 由 Demis Hassabis、Shane Legg 和 Mustafa Suleyman 于 2010 年 11 月创立。Hassabis 和 Legg 最初在伦敦大学学院的 Gatsby 计算神经科学部门相识。创始人的目标是创建一种通用 AI，几乎可用于任何领域。早期工作侧重于教 AI 玩 20 世纪 70 年代和 80 年代的 Atari 视频游戏，如 Breakout、Pong 和 Space Invaders，而无需编程知识。AI 通过试错学习，最终成为专家级玩家。
主要风险投资公司 Horizons Ventures 和 Founders Fund 投资了该公司，此外还有企业家 Scott Banister、Peter Thiel 和 Elon Musk。Jaan Tallinn 是早期投资者和顾问。2014 年 1 月，Google 以据报道 4 亿至 6.5 亿美元的价格收购了 DeepMind。该公司更名为 Google DeepMind 约两年，之后又改回 DeepMind。2014 年，DeepMind 获得了剑桥计算机实验室颁发的“年度公司”奖。
DeepMind 还致力于造福社会，与 NHS 合作以现代化信息系统。2015 年 9 月，DeepMind 与 Royal Free NHS Trust 签署了信息共享协议，共同开发一款名为 Streams 的临床任务管理应用。该公司成立了一个 AI 伦理委员会，尽管其成员身份未公开，后来还推出了 DeepMind Ethics and Society，哲学家 Nick Bostrom 担任顾问。
2019 年 12 月，联合创始人 Suleyman 离开 DeepMind，加入 Google 担任政策职务。2023 年 4 月，DeepMind 与 Google AI 的 Google Brain 部门合并，组成 Google DeepMind，此举加速了 AI 工作，以应对 OpenAI 发布 ChatGPT。2026 年，DeepMind 迁入位于 King's Cross Central 的 Google Platform 37 大楼。
产品与技术
截至 2020 年，DeepMind 已发表超过一千篇论文，其中十三篇发表在《自然》或《科学》上。该公司的研究涵盖强化学习、神经网络和生成模型。2024 年，DeepMind 专注于开发大型语言模型、多模态 AI 和科学发现工具。
游戏与强化学习
DeepMind 的早期算法旨在具有通用性，使用强化学习并以原始像素作为输入。他们采用深度 Q 学习与卷积神经网络。2013 年，DeepMind 发表研究，展示了一种 AI 在 Pong、Breakout 和 Enduro 等游戏中超越人类能力，并在 Seaquest、Beamrider 和 Q*bert 上达到最先进性能。据报道，这项工作促成了 Google 的收购。
2016 年，AlphaGo 在五局比赛中击败了围棋世界冠军 Lee Sedol，这是 AI 历史上的里程碑事件。AlphaZero 是一个更通用的程序，在数天自我对弈后击败了围棋、国际象棋和将棋中最强大的程序。后续模型包括 MuZero、AlphaStar 和 DeepNash，后者在专家级别掌握了棋盘游戏 Stratego。2020 年，Agent57 在 Atari 2600 套件的全部 57 款游戏中超越了人类表现。
AlphaFold 与科学发现
2020 年，DeepMind 在蛋白质折叠方面取得重大进展，凭借 AlphaFold 在基准测试中达到最先进结果。到 2022 年 7 月，超过 2 亿个预测蛋白质结构（代表几乎所有已知蛋白质）已在 AlphaFold 数据库上发布。这加速了生物学和医学研究。DeepMind 还开发了用于数学的 AlphaGeometry、用于数学发现的 FunSearch，以及用于算法发现的 AlphaEvolve、AlphaDev 和 AlphaTensor。
大型语言模型与生成式 AI
Google DeepMind 负责开发专有的 Gemini 系列大型语言模型，以及开放权重的 Gemma 模型。2024 年，Gemini 模型被集成到 Google 产品中，并通过 API 提供。该公司还开发了生成式 AI 模型，如 Imagen（文本到图像）、Veo（文本到视频）和 Lyria（文本到音乐）。这些模型利用了 Transformer (architecture) 架构和 Deep learning 技术的进展。
2024 年成就
2024 年，DeepMind 发布了 Gemini 1.5，其特点是显著更长的上下文窗口和改进的多模态能力，使其能够处理数小时的视频和大型文档。该公司还推出了 Gemma 2，这是一个面向研究和商业用途的开放权重模型系列。DeepMind 继续完善其安全框架，发表了关于 AI 对齐和可解释性的研究。与学术机构和行业合作伙伴的合作扩大了其技术的影响力。
影响与评价
DeepMind 的工作对 Artificial intelligence 研究和应用产生了深远影响。AlphaFold 已被科学界广泛采用，拥有数百万次下载和引用。Gemini 模型影响了 Large language model 技术的发展，与 OpenAI 和 Anthropic 的产品竞争。DeepMind 在强化学习方面的研究已影响从机器人技术到游戏玩法的领域。该公司对安全和伦理的重视塑造了行业标准。
未来方向
展望未来，DeepMind 旨在开发更通用、更强大的 AI 系统，重点关注推理、规划和多模态理解。该公司正在投资用于科学发现的 AI，包括药物设计和材料科学。DeepMind 还计划在全球扩展其研究中心和合作伙伴关系。截至 2024 年，该公司继续探索 Machine learning 和 Generative AI 的前沿，着眼于安全且有益的部署。