Google DeepMind Technologies Limited （グーグル・ディープマインド・テクノロジーズ・リミテッド）は、イギリス にあるAlphabet の人工知能 開発の子会社である。2010年にDeepMind Technologiesとして起業され、2014年にGoogle によって買収された[ 3] [ 4] [ 5] Google Brain 部門と統合し、Google DeepMindに名称変更した。
Google DeepMindは、人間と似たようなやり方でどのようにビデオゲーム をプレーするかを学ぶニューラルネットワーク を作成している[ 6] チューリング機械 のように外部記憶装置にアクセスできるニューラルネットワークを作成しており、これによって人間の脳の短期記憶 を模倣できるのではないかと期待されている[ 7] AlphaGo は人間のプロ囲碁棋士 を初めて破った[ 8]
2010年、この新興企業 がデミス・ハサビス 、シェーン・レッグ （英語版 ） ムスタファ・シュリーマン （英語版 ） [ 9] [ 10] ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドン のGatsby Computational Neuroscience Unit で初めて出会った[ 11]
その後大きなベンチャー投資会社維港投資 （中国語版 ） ファウンダーズ・ファンド （英語版 ） [ 12] スコット・バニスター （英語版 ） [ 13] イーロン・マスク [ 14] ヤーン・タリン （英語版 ） [ 15] ケンブリッジ大学コンピュータ研究所 （英語版 ） [ 16]
2014年1月26日、GoogleはDeepMind Technologiesの買収に合意したことを発表した[ 17] Facebook とDeepMind Technologiesとの交渉が終わった後に行われた[ 18] [ 1]
買収金額は4億米ドル[ 19] [ 20] [ 21] [ 22] [ 23] [ 24]
Googleに対するDeepMind側の条件の一つは、人工知能の倫理 委員会を設立することであった[ 25]
2015年、Googleの組織再編により、Google DeepMindの親会社はGoogleからAphabetになった。その際に社名がDeepMindに再変更された。
2023年4月20日、Google AIの傘下のGoogle Brain部門と統合し、3回目となる社名変更を行いGoogle DeepMindとなった。
AlphaGo
2015年10月、DeepMind社製のAlphaGo と呼ばれるコンピュータ囲碁 プログラムがヨーロッパ囲碁王者樊麾 （プロ二段）を5-0で破った[ 26] [ 8] [ 26] [ 27] チェス のようなその他のゲームよりもかなり多いため、力まかせ探索 といった伝統的なAI手法では極めて困難な課題であり、コンピュータにとって勝つことがより難しいと考えられる[ 26] [ 27] Nature 誌の論文の発表と合わせるために、2016年1月27日まで遅れた[ 26] 李世乭 （九段）と韓国で対局し、4勝1敗で勝ち越している。
また、「AlphaFold 」や「AlphaStar」なども開発している。
DeepMind Technologiesの目標は「知性の謎を解く」ことであり[ 28] 学習アルゴリズム を構築するために機械学習 とシステム神経科学 からの最良の手法」を組み合わせることによってこれを達成しようと試みている[ 28] [ 29]
[...] 知性（の本質）をアルゴリズム構成モデルへと抜き出すという試みは、我々の心の永遠の謎のいくらかを理解するための最良の道となるだろう
[ 30] [ 31] と説明している。
2016年現在、DeepMind社の焦点はゲームをプレーできるコンピュータシステムに関する研究を発表すること、これらのシステムを開発することにある。対象とするゲームは囲碁 [ 32] アーケードゲーム にまで及ぶ。シェーン・レッグによれば、人間レベルの機械知能は、「機械が知覚の流れの入力と出力から本当に幅広いゲームのプレーを学ぶことができるようになり、ゲーム間で理解を移転できるようになった時」[ 33] アタリ のビデオゲーム（ポン 、ブレイクアウト 、スペースインベーダー 、シークエスト 、ビームライダー 、エンデューロ 、Qバート ）をプレーするAIを記述した研究が、 Googleによる買収につながった[ 6]
IBM のディープ・ブルー やワトソン といった予め定義された目的のために開発され、その範囲内でのみ機能するその他のAIとは対照的に、DeepMindは自身のシステムが事前にプログラムされていないと主張している。DeepMindのシステムは、データ入力として生のピクセルのみを使用し、経験から学ぶ。技術的には、畳み込みニューラルネットワーク 上での深層学習 （ディープラーニング）と新たな形式のQ学習 （モデルフリー強化学習 の一形式）を使用する[ 1] [ 34] スペースインベーダー やブロックくずし （ブレイクアウト）といった初期のアーケードゲーム上でこのシステムを試験した[ 34] [ 35] [ 35] パックマン 、Qバート）については、DeepMindは現在の世界記録を下回っている。DeepMindのAiのビデオゲームへの応用は、現在1970年代と1980年代に作られたゲームへのものであり、1990年代初頭に初めて登場したDOOM といったより複雑な3Dゲームへ作業も行われている[ 35]
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