DeepMind Technologies Limited，以Google DeepMind或简称DeepMind的名义运营，是一家英美人工智能（AI）研究实验室，也是Alphabet Inc.的子公司。它于2010年在英国成立，2014年被Google收购，并于2023年4月与Google AI的Google Brain部门合并，成为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以其在人工智能领域的突破性成果而闻名，尤其是在机器学习和深度学习方面。它开发了通过强化学习训练的神经网络，用于玩电子游戏和棋盘游戏，其中最著名的是AlphaGo，它在2016年击败了围棋世界冠军李承洙。该公司还在蛋白质折叠预测方面取得了重大进展，推出了AlphaFold，并开发了Gemini和Gemma等大型语言模型。
创立与早期岁月
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（UCL）的盖茨比计算神经科学部门。创始人的目标是创造一种通用人工智能，几乎可以用于任何事物。哈萨比斯表示，初创公司最初是教AI玩20世纪70年代和80年代的Atari电子游戏，包括《打砖块》、《乓》和《太空侵略者》，没有任何关于如何玩的编程知识。在最初的失败尝试之后，AI会学习什么有效，并最终成为专家，其认知过程类似于人类学习游戏的过程。
主要风险投资公司Horizons Ventures和Founders Fund投资了该公司，企业家斯科特·巴尼斯特、彼得·蒂尔和埃隆·马斯克也参与了投资。扬·塔林是早期投资者和顾问。DeepMind需要一个资金雄厚的支持者来支付员工工资、提供计算资源并扩展规模。它曾受到Facebook、马斯克、Google等公司的追捧。
被Google收购
2014年1月26日，Google确认收购DeepMind，据报道收购价格在4亿至6.5亿美元之间。公司更名为Google DeepMind，并保持了大约两年。2014年，DeepMind获得了剑桥计算机实验室颁发的“年度公司”奖。
收购后，Google成立了一个人工智能伦理委员会，但Google和DeepMind都拒绝透露其成员。DeepMind后来成立了一个名为DeepMind伦理与社会的部门，专注于AI引发的伦理和社会问题，哲学家尼克·博斯特罗姆担任顾问。2017年10月，DeepMind成立了一个研究团队来调查AI伦理问题。
2019年12月，联合创始人苏莱曼宣布他将离开DeepMind，加入Google担任政策相关职务。2023年4月，DeepMind与Google AI的Google Brain部门合并，组成Google DeepMind，作为加速AI工作以应对OpenAI发布ChatGPT的努力的一部分。这标志着多年来为争取更大自主权而进行的斗争结束。2026年夏，DeepMind搬入了Google位于国王十字中心的Platform 37大楼。
产品与技术
截至2020年，DeepMind已发表了一千多篇论文，其中十三篇被《自然》或《科学》接受。该公司在AlphaGo时期受到媒体关注；LexisNexis搜索发现，2016年有1842条提及DeepMind的新闻报道，2019年降至1363条。
游戏
与IBM的Deep Blue或Watson等早期AI不同，这些AI是为预定义目的而开发的，DeepMind最初的算法旨在具有通用性。它们使用强化学习，通过原始像素作为输入，从经验中学习。最初的方法使用深度Q学习与卷积神经网络。该系统在电子游戏上进行了测试，特别是早期的街机游戏，如《太空侵略者》和《打砖块》。在不改变代码的情况下，同一个AI在某些游戏中的表现比任何人类都更高效。2018年7月，研究人员训练了一个系统来玩《雷神之锤III竞技场》。
2013年，DeepMind发表了一项研究，展示了一个AI系统在《乓》、《打砖块》和《Enduro》等游戏中超越了人类能力，同时在《Seaquest》、《Beamrider》和《Q*bert》上超越了最先进的性能。据报道，这项工作导致了公司被Google收购。2020年，DeepMind发布了Agent57，一个在Atari 2600套件的全部57款游戏中超越人类水平表现的AI代理。2022年7月，DeepMind宣布了DeepNash，一个能够以人类专家水平玩棋盘游戏《Stratego》的无模型多代理强化学习系统。
#### AlphaGo及其后继者
2015年10月，由DeepMind开发的AlphaGo以五比零击败了欧洲围棋冠军范辉，一位2段职业选手。这是AI首次击败职业围棋选手。2016年，AlphaGo在五局比赛中击败了围棋世界冠军李承洙，这场比赛后来被记录在纪录片《AlphaGo》中。一个更通用的程序AlphaZero，在几天的自我博弈后，使用强化学习击败了围棋、国际象棋和将棋中最强大的程序。DeepMind此后还训练了用于游戏（MuZero、AlphaStar）、数学（AlphaGeometry、FunSearch）和算法发现（AlphaEvolve、AlphaDev、AlphaTensor）的模型。
AlphaFold与科学进展
2020年，DeepMind在蛋白质折叠方面取得了重大进展，推出了AlphaFold，在蛋白质折叠预测的基准测试中取得了最先进的结果。2022年7月，宣布将发布超过2亿个预测蛋白质结构，代表几乎所有已知蛋白质，这些结构将在AlphaFold数据库上公开。
生成式AI与语言模型
Google DeepMind负责开发两个大型语言模型家族：专有的Gemini和开放权重的Gemma，以及其他生成式AI模型，如Imagen（文本到图像）、Veo（文本到视频）和Lyria（文本到音乐）。这些模型是更广泛的生成式AI领域的一部分。
影响与遗产
DeepMind的工作影响了人工智能领域，并已整合到Google的产品和服务中。公司的研究也为神经网络架构和Transformer模型的发展做出了贡献，这些模型支撑着许多现代AI系统。DeepMind对通用AI的关注启发了其他实验室，包括OpenAI和Anthropic，并塑造了全球AI研究的方向。