DeepMind Technologies Limited，以Google DeepMind名义运营，是一家英美合资的人工智能（AI）研究实验室，也是Alphabet Inc.的子公司。公司于2010年在英国成立，2014年被谷歌收购。2023年4月，DeepMind与谷歌AI旗下的Google Brain部门合并，组成Google DeepMind。公司总部位于伦敦，在美国、加拿大、法国、德国和瑞士设有研究中心。
DeepMind以其在机器学习和深度学习方面的研究而闻名，尤其是利用强化学习创建神经网络模型来玩视频游戏和棋盘游戏。其2016年的AlphaGo程序击败了围棋世界冠军李世石，而AlphaZero后来精通了围棋、国际象棋和将棋。DeepMind还在蛋白质折叠领域取得了进展，推出了AlphaFold，并开发了Gemini和Gemma等大型语言模型系列。
谷歌收购
这家初创公司由戴密斯·哈萨比斯、谢恩·莱格和穆斯塔法·苏莱曼于2010年11月创立。哈萨比斯和莱格首次相识于伦敦大学学院的盖茨比计算神经科学部门。创始人的目标是创造通用人工智能，最初教它玩Atari视频游戏，如《打砖块》、《乓》和《太空侵略者》。该AI从原始像素中学习，无需编程知识，最终达到了专家级水平。
DeepMind获得了Horizons Ventures和Founders Fund的投资，以及企业家斯科特·班尼斯特、彼得·蒂尔和埃隆·马斯克的投资。Jaan Tallinn是早期投资者和顾问。公司曾考虑过Facebook、马斯克等人的收购提议，最终谷歌于2014年1月26日确认收购。据报道，收购价格在4亿至6.5亿美元之间。收购后，公司更名为Google DeepMind约两年。
此次收购部分源于DeepMind在2013年发表的研究，其AI系统在某些视频游戏中超越了人类能力，例如《乓》和《打砖块》。2014年，DeepMind获得了剑桥计算机实验室颁发的“年度公司”奖。
伦理与社会
收购后，谷歌和DeepMind成立了一个人工智能伦理委员会，但从未公开其成员。2017年，DeepMind启动了DeepMind伦理与社会部门，由哲学家尼克·博斯特罗姆担任顾问，专注于与AI相关的伦理和社会问题。公司后来还成立了一个研究团队来调查AI伦理问题。
2015年9月，DeepMind与Royal Free NHS Trust签署了初步信息共享协议，共同开发临床任务管理应用Streams，作为与NHS现代化信息系统的试点项目的一部分，该系统当时仍常使用纸张和传真机。
2019年12月，联合创始人苏莱曼离开DeepMind，加入谷歌担任政策相关职务。2023年4月，DeepMind与Google Brain合并，组成Google DeepMind，部分原因是应对OpenAI发布ChatGPT。这结束了DeepMind高管多年来争取从谷歌获得更大自主权的努力。2026年夏季，DeepMind迁入谷歌位于国王十字中央的Platform 37大楼。
关键技术与研究
DeepMind最初的算法使用通用方法，如强化学习，结合深度Q学习和卷积神经网络。同一个AI可以在不修改代码的情况下玩不同游戏，在某些情况下达到人类水平或超人水平。2014年，DeepMind推出了神经图灵机，允许神经网络像传统图灵机一样访问外部记忆。
公司取得了里程碑式的成果：2015年，AlphaGo击败了欧洲围棋冠军樊麾，这是AI首次击败职业棋手。2016年，AlphaGo击败了李世石，这场比赛被记录在纪录片《AlphaGo》中。AlphaTensor发现了新的矩阵乘法算法。AlphaFold在蛋白质折叠基准测试中达到了最先进水平。2022年7月，DeepMind在AlphaFold数据库中发布了超过2亿个预测蛋白质结构。
在游戏方面，DeepMind继续推出了MuZero，精通围棋、国际象棋和将棋，以及用于《星际争霸》的AlphaStar。Agent57到2020年达到了所有57款Atari 2600游戏的超人水平。2022年7月公布的DeepNash能够以专家级水平玩《 Stratego》。DeepMind还开发了AlphaEvolve、AlphaDev和AlphaTensor等算法，用于发现新算法。
大型语言模型与生成式AI
Google DeepMind负责两个大型语言模型系列：专利的Gemini和开放权重的Gemma。它还为其他领域开发了生成模型，例如Imagen（文本转图像）、Veo（文本转视频）和Lyria（文本转音乐）。这些模型建立在深度学习和transformer架构的进步之上，这些架构目前在大型语言模型中很常见。
与Google Brain的合并汇集了资源和专业知识。截至2020年，DeepMind已发表超过一千篇论文，其中十三篇被《自然》或《科学》接收。AlphaGo时期提升了公司的知名度：根据LexisNexis搜索，2016年有1842篇新闻报道提及，2019年降至1363篇。