Google DeepMind

一、基本概况

• 创立与归属：2010 年由戴密斯・哈萨比斯（Demis Hassabis）、谢恩・莱格（Shane Legg）、穆斯塔法・苏莱曼（Mustafa Suleyman）在伦敦创立；2014 年被谷歌以约 5 亿美元收购，现为 Alphabet 核心 AI 部门。
• 核心使命：解决智能问题，再用智能解决其他所有问题—— 先打造接近人类水平的通用智能，再将 AI 用于科学发现、医疗、气候等重大挑战。
• 团队与定位：跨学科团队（神经科学、机器学习、数学、工程等），以基础研究 + 长期突破为导向，2023 年与 Google Brain 合并，统一由哈萨比斯领导Google DeepMind。

二、核心技术路线

1. 深度强化学习（Deep RL）
   • 标志性成果：DQN（Deep Q-Network），首次将深度学习与强化学习结合，让 AI 从零开始学会玩 49 款 Atari 游戏Google DeepMind。
   • 后续：AlphaZero、MuZero，无需人类数据，通过自我对弈掌握围棋、国际象棋、将棋等复杂策略游戏Google DeepMind。
2. 多模态大模型
   • Gemini 系列：谷歌原生多模态大模型，支持文本、图像、音频、视频、代码等多模态理解与生成。
   • Gemma：轻量级开源大语言模型（2B/7B 参数），面向研究与开发者社区。
3. AI for Science（科学 AI）
   • AlphaFold：革命性蛋白质结构预测工具，解决生物学 50 年难题，大幅加速药物研发。
   • AlphaMissense、AlphaTensor：分别用于基因变异致病性预测、矩阵乘法优化等科学问题。
4. AI 安全与对齐
   • 研究如何让 AI 行为符合人类意图，降低 AGI 潜在风险。

三、里程碑成就

• 2015 年：AlphaGo 战胜李世石—— 首次击败人类围棋世界冠军，成为 AI 发展史上标志性事件Google DeepMind。
• 2018 年：AlphaZero—— 从零开始自学并超越人类顶尖棋手，证明通用强化学习的潜力Google DeepMind。
• 2021 年：AlphaFold 2—— 精准预测几乎所有已知蛋白质结构，彻底改变结构生物学。
• 2023 年：Gemini 发布—— 谷歌多模态大模型，对标 GPT-4，在多模态任务上实现突破。

四、核心定位与影响