DeepMind Technologies Limited创立于2010年，总部位于英国伦敦，是一家人工智能公司。DeepMind构建了用于模拟、电子商务应用程序和游戏的通用算法。DeepMind 是人工智能研究及其应用以产生积极影响的世界领先者，是Alphabet Inc.子公司。
DeepMind Technologies Limited美股百科
DeepMind Technologies 是 Alphabet Inc. 的英国人工智能子公司和研究实验室，成立于 2010 年 9 月。DeepMind 于 2014 年被 Google 收购。该公司总部位于伦敦，在加拿大、法国、美国设有研究中心。2015年，它成为谷歌母公司Alphabet Inc.的全资子公司。
DeepMind 已经创建了一个神经网络，可以学习如何以类似于人类的方式玩电子游戏，以及神经图灵机，或可能能够访问外部记忆的神经网络，如 一台传统的图灵机，产生了一台模拟人脑短期记忆的计算机。
2016 年，DeepMind 的 AlphaGo 程序在五场比赛中击败了世界冠军人类职业围棋棋手李世石后，成为了头条新闻。一个更通用的程序 AlphaZero 在使用强化学习与自己对弈几天后击败了最强大的围棋、国际象棋和将棋（日本国际象棋）程序。2020年，DeepMind在蛋白质折叠问题上取得了重大进展。
DeepMind Technologies产品与技术：
根据该公司的网站，DeepMind Technologies 的目标是结合“机器学习和系统神经科学的最佳技术来构建强大的通用学习算法”。
Google Research 于 2016 年发布了一篇关于 AI 安全和避免在 AI 学习过程中出现不良行为的论文。Deepmind 还通过其网站发布了一些出版物。2017 年，DeepMind 发布了 GridWorld，这是一个开源测试平台，用于评估算法是否学会禁用其终止开关或以其他方式表现出某些不良行为。
2018 年 7 月，DeepMind 的研究人员训练了其中一个系统来玩电脑游戏 Quake III Arena。
截至 2020 年，DeepMind 已发表论文千余篇，其中被 Nature 或 Science 收录的论文有 13 篇。 DeepMind 在 AlphaGo 时期受到媒体关注； 根据 LexisNexis 搜索，2016 年有 1842 篇已发表的新闻报道提到了 DeepMind，2019 年下降到 1363 篇。
DeepMind深度强化学习：
与 IBM 的 Deep Blue 或 Watson 等其他 AI 不同，这些 AI 是为预定义目的而开发且仅在其范围内发挥作用，DeepMind 声称其系统不是预先编程的：它从经验中学习，仅使用原始像素作为数据输入。 从技术上讲，它在卷积神经网络（Convolutional Neural Network）上使用深度学习，采用一种新颖的 Q-learning 形式，一种无模型强化学习的形式。他们在视频游戏上测试该系统，特别是早期的街机游戏，例如 Space Invaders 或 Breakout。在不改变代码的情况下，AI 开始了解如何玩游戏，并且在玩了一段时间后，对于一些游戏（最显着的是 Breakout），这是一个比任何人类都更高效的游戏。
2013 年，DeepMind 发表了一项人工智能系统的研究，该系统可以在 Pong、Breakout 和 Enduro 等游戏中超越人类能力，同时在 Seaquest、Beamrider 和 Q*bert 上超越最先进的性能。据报道，这项工作导致该公司被谷歌收购。DeepMind 的 AI 已应用于 1970 年代和 1980 年代制作的视频游戏； 更复杂的 3D 游戏的工作正在进行中，例如 1990 年代首次出现的 Quake。
2020 年，DeepMind 发布了 Agent57， 一种 AI 代理，在 Atari2600 套件的所有 57 款游戏中都超越了人类水平。
DeepMind AlphaFold:
2016 年，DeepMind 将其人工智能转向蛋白质折叠，这是科学中最棘手的问题之一。 2018 年 12 月，DeepMind 的 AlphaFold 通过成功预测 43 种蛋白质中的 25 种最准确的结构，赢得了第 13 次蛋白质结构预测技术关键评估（CASP）。 “这是一个灯塔项目，我们第一次在人力和资源方面对一个基本的、非常重要的、现实世界的科学问题进行重大投资，”哈萨比斯对卫报说。2020 年，在第 14 届 CASP 中，AlphaFold 的预测达到了与实验室技术相当的准确度分数。 科学评审小组之一安德烈·克里什塔福维奇博士将这一成就描述为“真正了不起的”，并表示预测蛋白质如何折叠的问题已“基本解决”。
DeepMind WaveNet and WaveRNN:
2016 年，DeepMind 推出了 WaveNet，一种文本转语音系统。 它最初用于消费产品的计算量太大，但在 2017 年底，它已准备好用于消费应用程序，例如谷歌助手。2018 年，谷歌推出了基于 WaveNet 的商业文本转语音产品 Cloud Text-to-Speech。
2018 年，DeepMind 推出了一种更高效的模型，称为 WaveRNN，与 Google AI 共同开发。2019 年，Google 开始向 Google Duo 用户推出。
DeepMind AlphaStar:
2019 年 1 月，DeepMind 推出了 AlphaStar，这是一个玩即时战略游戏星际争霸 II 的程序。 AlphaStar 使用基于人类玩家回放的强化学习，然后与自己对战以增强其技能。 在演示时，AlphaStar 拥有相当于 200 年游戏时间的知识。 它与两名职业选手连续 10 场比赛获胜，尽管它具有能够看到整个场地的不公平优势，不像人类选手必须手动移动镜头。
2019 年 7 月，AlphaStar 开始在公共 1v1 欧洲多人天梯上与随机人类对战。 与 AlphaStar 的第一次迭代不同，它只玩了 Protoss v. Protoss，这个版本扮演了游戏的所有种族，并且更早地修复了不公平的优势。 到 2019 年 10 月，AlphaStar 在星际争霸 II 的所有三场比赛中都达到了大师级别，成为第一个在没有任何游戏限制的情况下进入广受欢迎的电子竞技顶级联赛的人工智能。
DeepMind Health:
2016 年 7 月，DeepMind 和 Moorfields Eye Hospital宣布合作开发医疗保健人工智能应用程序。DeepMind 将用于分析匿名眼部扫描，寻找导致失明的疾病的早期迹象。
2016 年 8 月，伦敦大学学院医院宣布了一项研究计划，旨在开发一种算法，可以自动区分头部和颈部区域的健康组织和癌变组织。
DeepMind 还有与 Royal Free London NHS Foundation Trust 和 Imperial College Healthcare NHS Trust 合作的项目，以开发与电子病历相关联的新临床移动应用程序。据报道，Royal Free Hospital的工作人员在 2017 年 12 月表示，通过该应用程序访问患者数据节省了“大量时间”，并对急性肾损伤患者的管理产生了“惊人的”影响。 测试结果数据被发送到工作人员的移动电话，并提醒他们注意患者状况的变化。 它还使工作人员能够查看其他人是否做出了回应，并以视觉形式向患者展示他们的结果。
2017 年 11 月，DeepMind 宣布与伦敦帝国理工学院（Imperial College London）英国癌症研究中心（Cancer Research UK Centre）建立研究合作伙伴关系，目标是通过将机器学习应用于乳房 X 光检查来改善乳腺癌检测。此外，在 2018 年 2 月，DeepMind 宣布正在与美国退伍军人事务部（U.S. Department of Veterans Affairs）合作，试图使用机器学习来预测患者急性肾损伤的发作，以及更广泛的患者住院期间的总体恶化情况，因此，医生和护士可以更快地治疗有需要的患者。
DeepMind 开发了一个名为 Streams 的应用程序，它会向医生发送有关患者有急性风险伤害风险的警报。 2018 年 11 月 13 日，DeepMind 宣布其健康部门和 Streams 应用程序将被并入 Google Health。DeepMind 的一位发言人表示，患者数据仍将与谷歌服务或项目分开。
DeepMind 伦理与社会：
2017 年 10 月，DeepMind 宣布成立一个新的研究单位 DeepMind Ethics & Society。他们的目标是资助以下主题的外部研究：隐私、透明度和公平； 经济影响； 治理和问责制； 管理人工智能风险； 人工智能道德和价值观； 以及人工智能如何应对世界挑战。 因此，该团队希望进一步了解人工智能的伦理影响，并帮助社会看到人工智能是有益的。
DeepMind 的这个新分支是一个完全独立的部门。
DeepMind AlphaGo及后续产品：
- DeepMind于2014年开始开发人工智能围棋软体AlphaGo。
- 2015年10月，分布式版AlphaGo分先以5:0击败了欧洲围棋冠军华裔法籍职业棋士樊麾二段。这是电脑围棋程序第一次在十九路棋盘且分先的情况下击败职业围棋棋手。
- 2016年3月，AlphaGo挑战世界冠军韩国职业棋士李世乭（이세돌）九段，对弈结果为AlphaGo 4:1战胜了李世乭。
- 2016年12月29日，一个注册名为Magister（大陆客户端显示为Magist）的账号开始在弈城围棋网与职业棋手对弈，次日用户名改为Master。 12月31日取得30连胜后，2017年1月1日Master转往腾讯野狐围棋网对弈，最终Master在野狐也取得30连胜，总成绩为60场不败，在60局结束后，DeepMind CEO杰米斯·哈萨比斯声明确认Master就是升级版AlphaGo。
- 2017年10月19日，AlphaGo的团队在《自然》杂志上发表了一篇文章，介绍了AlphaGo Zero，这是一个没有用到人类数据的版本，比以前任何击败人类的版本都要强大。通过跟自己对战，AlphaGo Zero经过3天的学习，以100:0的成绩超越了AlphaGo Lee的实力，21天后达到了AlphaGo Master的水平，并在40天内超过了所有之前的版本。
- 2018年12月7日，DeepMind在《科学》期刊上发表关于AlphaZero的论文，AlphaZero使用与AlphaGo Zero类似但更一般性的演算法，在不做太多改变的前提下，并将演算法从围棋延伸到将棋与国际象棋上。
- 2019年1月25日，DeepMind人工智慧AlphaStar在《星海争霸II》以10：1战胜人类职业玩家。
- 2020年12月23日，DeepMind公布其AI 算法MuZero。
DeepMind被Google收购
2014年1月26日，Google宣布已经同意收购DeepMind科技。这次收购发生在2013年Facebook与DeepMind科技结束谈判之后。这次收购的价格估计在4亿美元到5亿欧元之间。其中DeepMind要求谷歌的一个条件是他们将成立一个人工智能伦理理事会。
DeepMind Technologies美股投资
是Alphabet子公司，一直寻求独立运营未果，期待DeepMind IPO上市。
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