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| <colbgcolor=#0053d6,#0053d6> 설립일 | 2010년 11월 15일 ([age(2010-11-15)]주년) |
| 국가 | |
| 설립자 | 데미스 허사비스 셰인 레그[2] 무스타파 슐레이만 |
| 산업 | 인공지능 |
| 경영진 | CEO 데미스 허사비스COO 릴라 이브라함 |
| 순자산 | 3억 8,222만 파운드 (2023년 12월) |
| 매출 | 15억 2,688만 파운드 (2023년) |
| 영업이익 | 1억 3,625만 파운드 (2023년) |
| 순이익 | 1억 1,294만 파운드 (2023년) |
| 고용 인원 | 약 2,600명 (2024년) |
| 상장여부 | 비상장 기업 |
| 법인 | 영국 (DEEPMIND HOLDINGS LIMITED) |
| 주소 | 영국 런던 킹크로스 6 Pancras Sq |
| 링크 | |
1. 개요
First, solve intelligence; then, use intelligence to solve everything else.
먼저 지능을 완성하라. 그리고 그 지능으로 다른 모든 것을 해결하라.[3]
알파벳 산하의 영국 인공지능 연구 기업. 주요 목표는 머신러닝과 신경과학을 기반으로 인간의 지능을 분석 및 구현하는 것이다. 인공물에 인공 지능을 탑재하는 것 뿐만 아니라, 더 나아가서 인간 지능의 궁극적인 이해를 목표로 두고 있다고 한다.먼저 지능을 완성하라. 그리고 그 지능으로 다른 모든 것을 해결하라.[3]
2010년대 들어 인공지능 학계뿐만 아니라 일반인들에게까지 화제가 될 정도의 성과를 연이어 발표하고 있다. 창업자이자 CEO인 데미스 허사비스는 16세부터 Bullfrog에서 다수의 게임 인공지능을 프로그래밍하였으며, 블랙 앤 화이트에서 구현했던 강화 학습 인공지능이 계기가 되었는지,[4] 2020년대에도 강화 학습을 중심으로 한 인공지능들을 개발하고 있다.
2. 역사
2010년 11월 만물의 근원을 해결할 지능을 구축하고자 하는 사명으로 데미스 허사비스, 무스타파 슐레이만, 셰인 레그가 공동으로 설립했다.2014년 1월 구글이 4억 파운드에 달하는 금액으로 인수한다는 소식이 알려졌다.[5][6] 구글에 매각하기에 앞서 자사가 개발한 인공지능이 아타리 게임을 하는 시연을 보였는데, 인공지능의 창의적인 플레이에 구글 경영진들이 엄청난 감명을 받았다고 하며 매각 후에도 독립 자회사로 남는다.
2016년 2월 24일 딥마인드헬스를 런칭했다.
2016년 구글 딥마인드로 사명이 변경되었다.
2021년 10월, 회계년도 2020년에 순이익 5,960만 파운드를 기록하며 창립 이후 최초로 흑자 전환되었다고 한다.# 매출은 11억 달러 수준으로 추정된다.
2023년 4월 21일, 알파벳의 CEO 선다 피차이는 구글 리서치 산하의 AI 팀이던 '구글 브레인(Google Brain)'을 딥마인드와 합병한다고 밝혔고,#@ 이어서 딥마인드의 CEO인 데미스 허사비스 또한 딥마인드를 구글 브레인과 병합함을 밝혔다.#@ 이에 따라 사명이 딥마인드(DeepMind)에서 구글 딥마인드(Google DeepMind)로 변경되었다. 부서 통합으로 프로젝트를 통합하고 인재들을 한 부서에 집중시킴으로서 오픈AI로 인해 촉발된 생성형 인공지능 경쟁에서 우위를 확보하겠다는 전략으로 해석된다. 사명 변경에 맞추어 홈페이지 도메인이 deepmind.com에서 deepmind.google로 변경되었다.
2024년 4월 18일, 구글리서치의 인공지능 관련 부문을 구글 딥마인드 산하로 편입시켰다는 소식이 알려졌다. 무스타파 슐레이만이 경쟁사인 마이크로소프트로 이직함에 따라, 데미스 허사비스의 딥마인드에 보다 힘을 실어주며 조직 통합을 통한 효율성 증대를 목표로 하는 듯 하다.
2024년 10월 18일, Gemini 앱 팀과 통합했다. #
2025년 1월, 추가 Google AI Studio, Gemini API 팀 등을 비롯한 추가 AI 부서를 딥마인드에 병합했다.##X
2025년 7월, 24억 달러를 지불하며 바이브 코딩 플랫폼인 윈드서프의 경영진을 비롯한 핵심인력 40여명과 기술 라이센스를 획득하는 데 성공했다.[7]
3. 게임 인공지능
딥마인드가 처음 도전한 분야. 우주의 원자 수보다도 훨씬 많은 경우의 수라 인간을 넘볼 수 없을 거라고 보았던 바둑을 2015년 제패하여 매우 유명해진 알파고를 개발하였다. 그 이후로도 알파고의 후신 모델을 개발하여 바둑 뿐만 아니라 다른 게임도 정복하는 모델을 만들었고, 후에 나오는 다양한 인공지능 모델의 초석이 되었다.3.1. 알파고
2016년 1월 네이처에 게재.[8] 강화 학습 가능한 심층 신경망과 몬테카를로 트리 서치를 이용한 바둑 프로그램으로 인간 프로 수준을 능가하는 기력을 달성하였다.(논문 쉽게 이해하기)2016년 3월 인공지능 바둑 프로그램 알파고를 이용해 구글 딥마인드 챌린지 매치를 열었다.
#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[알파고#s-|]]번 문단을#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[알파고#|]] 부분을3.2. AlphaZero
자율 강화학습 기반 게임 인공지능.#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[AlphaZero#s-|]]번 문단을#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[AlphaZero#|]] 부분을3.3. 뮤제로
2020년 12월 23일 네이처에서 발표된 AI이다. # 사전에 게임 규칙을 입력해주지 않았음에도 바둑, 체스, 쇼기에서 보여줬던 AlphaZero의 능력은 물론 AlphaZero의 활동영역이 아니었던 아타리 게임까지 정복했다. 딥마인드측은 유튜브의 동영상 압축에 뮤제로를 적용하는 방법을 꾀하고 있다. 동영상 압축 효율을 높이면 유튜브 운영에 들어가는 비용을 줄일 수 있기 때문이다.3.4. AlphaStar
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의 [[AlphaStar#s-|]]번 문단을#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[AlphaStar#|]] 부분을바둑은 완전 정보 게임(게임의 모든 상태가 오픈된 상태에서 진행하는 게임)의 끝판왕이었는데, 이를 클리어 했으므로, 포커나 스타크래프트 같은 불완전 정보 게임(게임 상태의 일부만 플레이어가 알 수 있음)에 관심을 가지고 있다고 한다. [9] 2016년 11월 5일, 구글은 블리즈컨 2016에서 딥마인드를 스타크래프트 2의 인공지능에 적용시킬 것이라 발표하였다. #
AlphaStar에 대한 딥마인드의 설명은 블로그에서 확인 할 수 있다. 해당 블로그에 대한 한글번역은 다음 링크에서 확인할 수 있다.
다만 이러한 게임들은 테스트베드일 뿐이고, 건강 관리나 스마트폰 어시스턴트 같은 일반적인 문제에 인공지능을 도입하는 것이 최종 목표인 듯.
4. 과학 인공지능
이공계에 특화된 인공지능 모델. 인공지능으로 다른 문제를 해결하려는 사명에 맞게 생물학, 화학, 수학, 기후학 등 다양한 분야에 맞는 인공지능 모델을 개발하고 있으며, 이 중엔 혁신적인 단백질 예측 프로그램으로 딥마인드 창립자에게 노벨화학상을 받게 해 준 알파포드가 유명하다.4.1. 생물학
4.1.1. AlphaFold
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의 [[AlphaFold#s-|]]번 문단을#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[AlphaFold#|]] 부분을소개 페이지
컴퓨터로 단백질 구조를 예측하는 대회인 CASP에서 괄목할만한 성적을 냈다. 아미노산들이 연결된 패턴을 통해 단백질의 3차원 구조를 예측하는 과정은 워낙 변수가 많아 지난 수십 년간의 연구에도 불구하고 아직 걸음마 단계로 평가받던 영역.
구글 딥마인드 측에서는 아미노산 시퀀스와 이미 실험을 통해 확인된 단백질의 3차원 구조 정보를 AlphaFold에게 학습시키고 CASP에 출사표를 던져[10] 100점만점에 18년도에 60점, 20년도에 90점을 달성했다. 각각 최고점에 해당하며 90점을 달성한 시점에 구조생물학계의 신기원을 열었다는 평가가 잇따르는 중.
4.1.2. AlphaGenome
소개 페이지2025년 6월 25일에 발표한, 딥마인드가 개발하고 있는 유전자 예측 프로그램. 아래에 서술한 알파미스센스가 유전자 서열을 가지고 단백질 돌연변이의 위험성을 예측하는 거라면 알파게놈은 단백질을 넘어서 RNA 스플라이싱 같은 더 넓은 분자생물학 영역을 탐구한다. 그렇게 해서 돌연변이와 유전병을 연구하는 학자에게 도움을 주는 프로그램을 제공하는 것이 목표. 모델은 딥마인드에서 자체 개발한 Enformer를 기반으로 만들어졌다.
4.1.3. AlphaMissense
소개 페이지2023년 9월 19일에 발표한 돌연변이 단백질 분석 모델. 알파폴드를 기반으로 만들어졌다. 인간한테서 만들어지는 가능한 모든 돌연변이 인자 7100만개를 모델링하고 이 인자의 위험성을 분석하였다. 7100만 개 중 여태까지 인간이 검증한 인자가 0.1%에 불과하였는데 알파미스센스는 이를 다 찾아낸 것이다.[11]
4.1.4. AlphaProteo
소개 페이지2024년 9월 5일 발표된 단백질 설계 인공지능.
알파폴드와 같은 단백질 구조 예측툴은 단백질이 어떻게 서로 상호 작용하여 기능을 수행하는지 잘 예측하는 도구였으나 상호 작용을 직접 제어, 통제할 새로운 단백질을 만들 수는 없었다. 단백질 설계에 대한 최근의 기계 학습 접근 방식은 진전을 이루기는 하였으나 여전히 신뢰하기 어려웠는데다가 힘들고 광범위한 실험 테스트가 필요했는데 그 과정을 간략화, 자동화 하는 것이 알파 프로테오의 주 개발목적이다.
딥마인드는 알파 프로테오가 생물학적 과정에 대한 이해를 가속화하고 신약 발견, 바이오센서의 개발을 도울 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 밝혔다. 알파폴드 개발 이후 학계의 다음 요구가 구조기능적으로 새롭고 유용한 단백질을 설계하는 AI였음을 고려하면 알파 프로테오의 등장은 여러모로 자연스러운 수순이었다고 할 수 있다.
딥마인드에 따르면 알파 프로테오는 암 및 당뇨병 합병증과 관련된 VEGF-A를 포함한 다양한 표적 단백질에 대한 새로운 단백질 결합체를 생성할 수 있었으며 [12] 또한 딥마인드가 테스트한 7가지 표적 단백질에 대해 지금까지 인류가 개발한 최상의 방법보다 더 높은 실험 성공률과 3~300배 더 나은 결합 친화력을 달성했다고 한다.
4.2. 기후학
4.2.1. GenCast
소개 페이지날씨는 아주 사소한 변수만으로도 예측 결과가 크게 달라지기 때문에 많은 나라에서는 가장 강한 슈퍼컴퓨터를 들여서 날씨를 예측하는데 노력한다. 그래서 딥마인드와 구글 리서치 팀은 유럽 중기 기상예보 센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 ERA5 자료 40년치를 GNN(Graph Neural Network, 그래프 신경망) 아키텍처로 학습하여 GraphCast이라는 날씨 예측 모델을 개발하였는데, 10일 내 날씨 예측에서 ECMWF가 가지고 있던 최첨단 예측 모델인 HRES보다 더 뛰어난 성능을 보여주었다.[13]
이후 구글은 더 불확실한 날씨를 예측하는 앙상블 예측 시스템[14]에도 훈련하여 ECMWF의 최첨단 앙상블 예측 시스템인 ENS도 능가했다.
4.3. 수학 & 컴퓨터과학
4.3.1. AlphaEvolve
소개 페이지2025년 5월 14일에 발한 모델. LLM, 데이터 센터, 칩 설계, 어셈블리어, 알고리즘 등 AI테크와 관련된 모든 분야를 AI가 알아서 최적화한다.
4.3.2. AlphaProof & AlphaGeometry
소개 페이지딥마인드가 개발한 수학 추론 인공지능으로 증명 프로그래밍 언어인 Lean과 AlphaZero를 결합해 만든 알파프루프는 대수학에, neuro-symbolic inference와 Gemini를 결합해 만든 알파지오메트리는 기하학에 특화돼 있다. 2024년 국제수학올림피아드(IMO) 기출 문제 6개 중 4개를 풀어내어 일대 파란을 일으켰다. 딥마인드는 이에 관해 “은메달 수준의 결과“ 라고 밝혔는데 실제 금메달 컷트라인과도 1점 차이만 날 정도로 높은 성취를 거두었다. 2025년에는 금메달 획득도 문제 없는 거 아니냐는 희망에 찬 예측도 나오는 상황.
알파지오메트리의 오픈 소스 코드
4.3.3. AlphaChip
소개 페이지AI 훈련에는 반도체가 핵심이고 구글은 더 좋은 학습을 위해 GPU보다 머신러닝에 더 뛰어난 프로세서인 TPU를 설계하였다. 알파칩은 이 TPU를 최적화하기 위해 알파고처럼 처음부터 딥러닝으로 자가 학습을 통해 TPU를 알아서 설계한다. 2020년 이후에 나온 모든 TPU는 알파칩의 도움을 받아 설계된 TPU이다. 구글 뿐만 아니라 팹리스 반도체 설계 회사인 미디어텍도 알파칩을 도입하였다.
4.4. 물리학 & 화학
4.4.1. GNoME
소개 페이지알파미스센스가 형성 가능한 돌연변이 인자를 알아내는 거라면 GNoME는 형성 가능한 신소재 구조를 알아내는 모델이다. 이 모델을 통해 220만 개의 구조체를 설계하였고 이 중 안정적이면서도 인류가 아직 발견하지 못한 구조체 381,000개를 발견하였다. 이를 통해 초전도체나 차세대 배터리 소재 등 미래 기술에 필요한 신소재를 찾아내는데 도움이 될 것으로 기대하고 있다.
4.4.2. Fusion
소개 페이지핵융합 발전은 20세기 중반부터 인류가 그리던 꿈의 에너지 기술이고 그 중 유망한 것이 토카막이다. 토카막 안에서 플라스마를 생성하는데 태양 중심부보다 훨씬 뜨거운 온도까지 가열하고 유지해야 하기 때문에 이를 제어하는 컨트롤러 기술이 매우 섬세해야 한다. 딥마인드는 로잔 연방 공과대학교의 스위스 플라스마 센터와 손을 잡고 딥러닝을 이용하여 핵융합 플라즈마를 시뮬레이션하였고 이를 통해 토카막 내벽에 최대한 닿지 않아 냉각 비용을 줄이는 안정적인 플라스마를 실현하는데 성공하였다. 딥러닝이 핵융합 연구에도 요긴하게 쓰일 수 있다는 점에서 의의가 있다.
2024년 5월에 딥마인드가 GitHub를 통해 TORAX라는 플라스마 시뮬레이션 오픈 소스를 공개하였다.
4.4.3. AlphaQubit
구글 블로그양자 컴퓨터는 큐비트를 연산 단위로 쓰는데 외부의 작은 간섭만으로도 중첩이 깨지기 때문에 오류가 자주 일어나기 때문에 이를 검토하는 것이 중요하다. 그래서 양자 오류를 신경망을 통해 아주 높은 정확도로 감지하는 것이 알파큐빗의 역할이다. 그러나 오류를 발견하는데 능하지만 그 오류를 바로 수정하는 건 매우 힘들기 때문에 이를 해결하는 것이 구글의 다음 과제이다.
4.4.4. FermiNet
소개 페이지접근하기 매우 까다로운 양자화학의 영역을 시뮬레이션하는 AI. 이를 통해 분자 또는 물질 간의 에너지 상호작용을 연구하는데 도움을 줄 것으로 기대되는 AI이다.
FermiNet의 오픈 소스(GitHub)
5. 상용 모델
5.1. Gemini
#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[Gemini(인공지능 모델)#s-|]]번 문단을#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[Gemini(인공지능 모델)#|]] 부분을텍스트뿐만 아니라 오디오, 이미지, 비디오와 같은 다양한 입출력을 지원하는 멀티모달 인공지능이다. GPT-4와 유사한 성능이지만 바닥부터 멀티모달로 만들어졌다는 점에서 다르다.
5.2. Imagen
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의 [[Imagen#|]] 부분을이미지 생성 인공지능. 프롬프트 입력만으로 고화질 이미지를 생성할 수 있다.
5.3. Veo
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의 [[Veo#s-|]]번 문단을#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[Veo#|]] 부분을동영상 생성 인공지능. 프롬프트 입력 만으로 1080p 동영상을 생성할 수 있다.
5.4. Lyria
#음악 생성 인공지능
6. 기타 주요 개발 성과
6.1. DQN
구글 딥마인드가 개발한 기계학습 알고리즘. 초창기 강화학습의 판도를 바꾸고 현재의 딥마인드의 명성을 알리게 해준 알고리즘 중 하나이다.#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[DQN#s-|]]번 문단을#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[DQN#|]] 부분을6.2. Gopher
딥마인드 판 GPT-3. 2021년 12월 9일 발표. 동일 파라미터 수에 약 2배 뛰어난 MMLU 성능을 보였다. #6.3. DeepNash
보드게임 스트라테고 인공지능.6.4. RT-X
RT-X는 두 개의 트랜스포머 모델을 기초로 만들어졌다. 실세계에서 로봇의 움직임을 제어하는 RT-1-X와 웹 및 로봇공학 데이터기반으로 훈련시킨 비전-언어-동작(VLA) 모델인 RT-2-X가 바로 그것.
RT-X의 두 가지 컴포넌트인 RT-1-X와 RT-2-X는 구글 딥마인드의 전작인 RT-1과 RT-2를 각각 기반으로 하고 있다. 하지만 다수 연구소의 협력을 통해 수집한 보다 다채롭고 규모가 큰 훈련 데이터셋 Open-x embodiment 덕분에 RT-1-X와 RT-2-X는 아키텍처 개선 없이도 오리지널 모델에 비해 상당한 개선이 이뤄진 것으로 보인다.
실제로 RT-1-X는 문을 여는 등의 특정 동작에 있어 RT-1에 비해 평균 50% 정도 더 높은 벤치마크 수치를 보여줬으며 RT-2-X는 RT-2에 비해 구글 자체 벤치마크 기준 3배나 많은 창발적인 동작을 보여줌은 물론 공간 이해도도 높아졌다고 한다.
공간 이해와 관련되어 홈페이지에 소개된 사례는 명령의 정교함을 예로 들 수 있다. 가령 RT-2-X 모델을 탑재한 로봇에게 "사과를 수건 근처에(besides) 둬"라고 명령하는 대신 "사과를 수건 위에(on) 둬"라고 명령하는 경우 궤적이 상당히 달라짐을 확인할 수 있었는데 RT-2와 달리 RT-2-X는 이처럼 전치사를 하나 바꾸는 미묘한 차이도 포착해 동작 제어에 반영할 수 있다는 것이다. #
이 같은 괄목할만한 개선의 바탕이된 Open x-embodiment에는 500개 이상의 전문기술과 150,000개의 과업에 대한 22개 로봇의 1백만 회 이상의 시행 데이터가 포함되어 있다고 한다.
흥미로운 점은 트레이닝 셋의 다변화를 통해 하나의 모델이 서로 형태와 크기, 목적이 다른 여러 가지 로봇에 탑재되어도 능히 동작을 제어할 수 있게 만드는 동작 제어의 일반화를 달성했다는 것과 자연어 명령을 통한 동작 제어가 상당한 수준을 보여줬다는 것.
RT-X의 등장은 기존에는 딥러닝 분야에서 정복되지 못했던 영역인 체화(embodiment)마저도 일반화할 수 있다는 것을 일부 입증하는 동시에 훈련에 사용된 대규모 데이터마저 오픈소스화 함으로써 기존에 지지부진 했던 로봇공학에서의 ai적용 문제에 실마리를 던져줄 것으로 보인다.
이는 훈련 데이터를 오픈소스화 하지않으며 서로 다른 모달리티에 일반화 가능한 인공지능보다는 인간형 안드로이드개발에 특히 집중하는 테슬라 옵티머스와는 다소 상반된 행보이다.
하지만 구글 딥마인드가 RT-X를 공개 하기 불과 1주일 전 테슬라 측에서 옵티머스의 매끄러운 요가동작 및 분류 작업 수행영상을 공개했던 것을 고려하면 딥마인드와 테슬라에서 거의 시기적으로 겹치는 성과를 냈다는 것이 의미심장하다.
이는 기존에는 실패하거나 연구개발이 유예되었던 로보틱스 ai분야가 2023년을 기점으로 개발속도가 가속화되고 있다는 사인일 수도 있기 때문이다.
7. 개발 계획
- 2016년 7월 5일, 영국의 무어필드 안과병원(Moorfields Eye Hospital)과 연계하여 실명(blindness)징후를 조기에 포착하는 인공지능을 개발하는 프로젝트를 발표. YouTube
- 2019년 MIT와 협동형 보드게임 하나비를 위한 인공지능을 개발한다는 계획을 트위터에 공개했다.# 2020년 하나비 학습 환경(Hanabi learning environment)을 구축, 깃헙에 공개하였으나 하나비를 플레이 할 수 있는 인공지능은 이후로도 공개되지 않았으며 하나비 학습 환경 깃헙 페이지는 2024년부로 읽기 전용으로 변경된 상태이다.
8. 아이소모픽 랩스
딥마인드의 스핀오프로서 기획된 리서치 기업이자 신약 개발사로 기업지배구조 상으로는 모기업 알파벳에 소속된 별개의 기업이다.알파폴드개발을 계기로 창립되었다. CEO가 데미스 허사비스로 딥마인드와 같으며 알파폴드3등 각종 인공지능 모델을 딥마인드와 공동개발 하고 있다.9. 우려점
2023년 7월 12일에 일론 머스크의 xAI가 공식으로 출범되었는데, 공동 창업자 대부분이 구글과 딥마인드 출신이라 인재들을 빼앗긴 게 아니냐며 우려가 나오고 있다. 이곳 뿐만 아니라 코히어, Character.AI, Inflection AI, Mistral AI 등 대부분의 생성형 인공지능과 언어 모델 스타트업의 창업자와 핵심 임직원들은 구글 리서치 혹은 딥마인드 출신이다. 이러한 상황에 대해 무스타파 슐레이만은 생성형 인공지능은 구글의 비즈니스 모델과 완벽히 대립하는데다 상장기업 특성상 투자자들의 시선 때문에 전세계에서 가장 유능한 연구원들과 엔지니어들을 갖추고도 한 동안 해당 분야에 대한 발전이 더뎠다고 회상했다.구글이 생성형 인공지능을 개발하는 것은 검색 광고 사업 매출을 축소시키는 자살 행위이고, 신산업이라서 아직까지는 현금 흐름을 양으로 창출하기 힘든 돈 먹는 하마이기 때문에, 투자자들이 재무적으로 알아차리기 힘든 정도로만 투자하면서 독자적 상용화보다는 자사 제품 향상 용도 혹은 논문을 발표하며 연구 성과에 집중하고 있었다. 이런 와중에 ChatGPT가 돌풍을 일으키자, 소규모로 비밀리에 진행하고 있던 프로젝트들을 대중 앞으로 끌어오고 브레인 팀과 딥마인드를 합치며 적극적인 투자를 단행하게 된 것.
10. 둘러보기
[1] 2023년 4월, 구글 브레인팀과의 합병을 계기로 DeepMind Technologies에서 Google DeepMind로 사명 변경.[2] 뉴질랜드 출신의 신경과학자로 인공지능 분야, 특히 신경망과 강화학습 분야의 전문가다.[3] 딥마인드의 모토이자 미션으로 알려져 있는 문장으로 ‘solve intelligence’등으로 간략하게 제시되기도 한다.[4] 인터뷰를 보면 나름 자부심을 가지고 있는 듯 하다[5] 래리 페이지와 인공지능의 잠재 위험성 여부를 두고 실랑이를 벌이던 친구 일론 머스크가 해당 건을 막으려고 시도했으나, 실패한 이후 샘 올트먼과 비영리 공익을 표방하며 설립한 게 OpenAI이다. 해당 업체는 2023년 ChatGPT의 성공을 통해 부메랑이 되어 돌아온다.[6] 한편 구글 인수에 앞서 페이스북도 2013년 딥마인드 인수를 시도했다고 한다.[7] 5월달에 OpenAI가 30억 달러에 인수하려고 했으나, 경쟁 제품인 GitHub Copilot을 보유한 대주주인 마이크로소프트와의 이슈로 인해 무산되었다.[8] http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html[9] http://www.theverge.com/2016/3/10/11192774/demis-hassabis-interview-alphago-google-deepmind-ai[10] 원래 2년에 한 번 개최된다[11] '양성' 또는 '악성'일 것으로 예측한 것이지 확실하게 검증한 것은 아니니 유의[12] VEGF-A를 위한 성공적인 단백질 바인더를 설계한 것은 알파 프로테오가 처음이었다.[13] 이후 젠캐스트에 영감을 받은 ECMWF는 GNN으로 학습한 차세대 날씨 예측 모델 AIFS를 개발하였다.[14] 변수를 미세조정하여 예측 결과 50개를 만든 뒤, 이를 취합하여 날씨의 확률과 오차를 계산하는 시스템
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