DeepMind
חזון החברה ולמידת מכונה

חזון החברה הוא לפתח "בינה מלאכותית כללית", כלומר, בינה מלאכותית שתהיה מסוגלת להגדיר לעצמה את משימותיה ובהתאם, לפתור סוגיות מתחומי חיים שונים לגמרי, גם כאלה שהיא לא אומנה עליהם מראש - שם נוסף שלפעמים מייחסים לחזון זה הוא"בינה מלאכותית חזקה", כאשר הכוונה היא לבינה מלאכותית שיש לה "אינטליגנציה", הכרה ומודעות עצמית לפחות כמו של בן אדם. החברה מאמינה שסוג כזה של "בינה מלאכותית חזקה" עשוי לפתור בעיות יסוד של העולם ובכלל זה, פיתוח חומרים חדשים, פענוח הגנום האנושי, הבנה עמוקה של המבנה התלת־ממדי של חלבונים מורכבים, פיתוח תרופות חדשות ופתרון בעיות פילוסופיות.
האסטרטגיה של החברה, כדי להתקדם לכוון של חזון ה"בינה מלאכותית חזקה", היא לפתח יכולת לנצח במשחקי מחשב.
בשלב ראשון, החברה פיתחה יכולת לשחק "נגד" המחשב במשחקי "אטארי", דו־ממדיים פשוטים - כאשר המידע שנכנס לרשת הנוירונים המלאכותית הוא פשוט זרם הפיקסלים של מסך המחשב. פונקציית ההתכנסות גם היא מוגדרת היטב - רשת הנוירונים צריכה למקסם את הניקוד במשחק. תוך מספר שנים מועט יחסית, החברה פיתחה רשתות נוירונים מלאכותיות שמצליחות לנצח כל שחקן אנושי לאחר אימון של שעות בודדות בלבד ומבלי שהן מקבלות מראש את חוקי המשחק - אלא שהן מצליחות ללמוד את החוקים על בסיס צבירת ניסיון וצפייה במשחקים אנושיים. הז'אנר שבו החברה מתמחה נקרא "למידה באמצעות חיזוקים".
בשלב שני, החברה התמודדה עם היכולת לשחק מול שחקנים אנושיים, במשחקי מחשב שבהם יש ליגה מקצוענית עולמית ובמשחקים מורכבים בהרבה ממשחקי "אטארי" ובכלל זה "שחמט", בשלב ראשון, ו"גו" בשלב שני. בשני המיקרים, החברה הצליחה לנצח כל אדם או תוכנת מחשב שקדמה לפיתוח שלהם, תוך זמן קצר יחסית. גם בשלב הזה, גישת החברה התבססה על למידה באמצעות חיזוקים כאשר הלימוד מתחיל, בדרך כלל, מצפייה במיליוני משחקים קודמים שבהם התמודדו אדם מול אדם במשחק. רשת הנוירונים שהתפרסמה במיוחד, נקראה AlphaGo והיא הרשת שניצחה את כל השחקנים האנושיים במסגרת תחרות פומבית שריתקה אליה את כל העולם המדעי. פיתוח היכולת לנצח במשחקי "גו" חייב את אנשי החברה לפתח יכולת להבין לאיזה מהצדדים במשחק יש יתרון - בהינתן מצב נתון של הכלים על הלוח. מכיוון שבמשחק "גו" יש מספר עצום של אפשרויות - לא ניתן לנסח "חוק" מתמטי, דטרמניסטי פשוט - שבאמצעותו אפשר להבין למי ממהצדדים יש בכלל יתרון במצב נתון. ניצחון המכונה על האדם, בהקשר למשחק ה"גו", התרחש 10 או עשרים שנה מוקדם מכפי שמדענים העריכו שזה יהיה אפשרי. העובדה שכן נשאר הצורך ללמוד ממאות אלפי משחקים קודמים, משחקים שבהם שיחק אדם כנגד אדם.
במהלך מפתיע ובלוחות זמנים מאוד קצרים, החברה פיתחה את AlphaZero (אנ') - גרסה זו של רשתות הנוירונים המלאכותית מנצחת כל שחקן אנושי, תוכנת מחשב ואפילו את AlphaGo (אנ'), מבלי שהיא נזקקת ללמוד ממשחקים קודמים של אנשים בכלל - אלא שכל הלימוד שלה או, למעשה, צבירת הניסיון, מתבצעים על בסיס משחקים נגד עצמה.
AlphaZero (אנ') מאפשרת כיום לנצח בכל משחק של אדם נגד אדם, ללא תלות ברמתו של השחקן האנושי. אחת התגליות המרתקות במהלך פיתוחים אלה, היו כמה וכמה "צעדים מפתיעים" שאוכלוסיית שחקני ה"גו" העולמית לא הכירה. גילויים אלו הדגימו את התופעה של "הינעלות" על גישות מסוימות בסוג של "אופטימיזציה מקומית" והתקבעות של דרכי פעולה שאומצו על ידי בני האנוש לאורך אלפי השנים שבהם משחקים "גו".
בשלב שלישי, החברה נכנסה לפיתוח יכולות לשחק ב"משחקי אסטרטגיה רבי משתתפים" - כאשר במשחקים אלו נכנסות דרגות חופש חדשות לגמרי של משחק. ראשית, חלקים גדולים מזירת ההתמודדות אינם חשופים לשחקנים וכחלק מהאסטרטגיה צריך "לגלות אותם". שנית, יש במשחק משתתפים רבים, מה שמאפשר לפתח כל מיני סוגים של "בריתות". שלישית, המשחק מחייב סוג של "מודעות עצמית" בכל הקשור לכמות המשאבים שעומדים לרשות השחקן ואיזה "יחידות לוחמות" עומדות לרשותו. המערכת שפותחה במסגרת פעילות זו נקראה AlphaStar והמשחק הראשון איתו התמודדו המפתחים היה StarCraft II (אנ'). במקביל, החברה נכנסה גם לפיתוח היכולת להתמודד עם משחקי מבוך תלת־ממדיים.
בשלב רביעי שמנוהל במקביל בחלקו - החברה החלה לפתח יכולות שיש להן תרומה ל"עולם האמיתי" - כדי להתקרב למימוש חזון החברה. שתי פעילויות בולטות בהקשר זה הן פיתוח מערכת AlphaFold שתכליתה לפתור את המבנה התלת־ממדי - מרחבי של חלבונים, בהינתן המבנה הכימי שלהם וכניסתה של החברה לתחום הפענוח של הדמיות רפואיות.