DeepMind

Ajalugu

Ettevõte loodi 2010. aastal. Selle asutajad olid Demis Hassabis, Mustafa Suleyman ja Shane Legg.
Ettevõttesse on investeerinud suured riskikapitalifirmad nagu Horizons Ventures ja Founders Fund ning tuntud ettevõtjad nagu Scott Banister ja Elon Musk. Jaan Tallinn oli ettevõtte nõustaja ja üks algusaja investeerijaid. 
2014. aastal omandas DeepMindi Google.

Masinõpe

DeepMindi eesmärk on laiendada tehisintellekti piire ja arendada programme, mis suudavad iga keerulise probleemi lahendada ilma eelneva õpetuseta.
Kasutades enda uurimusi videomängude valdkonnas, suutis DeepMind luua programmi, mis õpetas end mängima ja võitma 49 erinevat Atari mängu, kasutades sisendina vaid piksleid.
DeepMind on oma lehe kaudu avaldanud sadu publikatsioone masinõppe teemal.

AlphaGo

DeepMindi loodud go mängimise programm AlphaGo võitis 2015. aasta oktoobris mängu Euroopa meistri Fan Hui vastu. See oli esimene kord, kui tehisintellekt võitis professionaalset go-mängijat. Hiljem võitis AlphaGo paljusid mängijaid, kaasaarvatud Ke Jie'd, keda loeti maailma parimaks go-mängijaks. Go'd peetakse arvutile võitmiseks palju raskemaks mänguks kui teisi mänge, kuna go's on väga palju võimalikke käike, mis teevad traditsiooniliste tehisintellekti meetodite (näiteks toore jõu) kasutamise keeruliseks.
AlphaGo programm hõlmab kahte närvivõrku. Eeskirjade võrk treeniti, vaadeldes suurt hulka go laudu, mis olid internetti üles laaditud. Vaatluste põhjal loodi mudel, mis ennustab, millise tõenäosusega mingi käik tehakse, arvestades laua hetkeseisu ja eelmisi käike. Võrku treeniti täiendavalt, lastes sel mängida iseenda vastu. Teine, väärtuste võrk ennustab iga laua seisu puhul, kes mängu võidab. Väärtuste võrk aitab eeskirjade võrgul valida oma ennustuste seast parima võimaliku käigu.
2017. aastal võitis programmi täiendatud versioon AlphaGo Zero 100 mängust 100 AlphaGo vastu. Kui AlphaGo vajas mängima õppimiseks mitu kuud aega, siis AlphaGo Zero suutis end treenida vaid kolme päevaga, kasutades sealjuures tunduvalt vähem arvutusjõudlust kui originaalne programm. Ajavõit tuli sellest, et Zero ei analüüsinud suurt hulka inimeste vahel mängitud mänge, vaid alustas ainult mängureeglite tundmisest. Programm õppis iseenda vastu mängimisest.
Uus üldisem programm, AlphaZero, võitis kõige tugevamate programmide vastu go-, male- ja shōgi-mängud pärast mõnetunnist mängimist iseenda vastu, kasutades stiimulõpet.

Tervishoid

2016. aasta juulis teatati DeepMindi ja Moorfields Eye haigla koostööst, mille eesmärgiks oli tehisintellekti rakendada tervishoius. DeepMindi kasutataks silmaskaneeringute analüüsiks, et otsida varajasi märke levinud silmahaigustest.
2016. aasta augustis teatati koostöös University College Londoni haiglaga algatatud uurimisprogrammist, mille eesmärk on luua algoritm, mis eristab terveid ja vähkkasvajatega kudesid pea ja kaela piirkonnas.
DeepMind lõi mobiilirakenduse Streams, mille abil loodetakse vähendada haiglates ennetatavaid surmajuhtumeid, mis on tingitud arstiabi hilinemisest. Rakendus koondab patsiendi meditsiinilise informatsiooni ühte kohta, võimaldades arstidel jälgida patsientide seisundit ka siis, kui nad ei viibi patsientide läheduses. Praegu kasutatakse Streamsi Inglismaal Royal Free haiglas, kus seda rakendatakse peamiselt ägeda neerupuudulikkuse tuvastamiseks.