구글 딥마인드

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Google DeepMind[1]
국가
[[영국|

영국
display: none; display: 영국"
행정구
]]

모회사
파일:구글 로고.svg[2] (2023년~ )
설립일
2010년 9월 23일 (13주년)
산업
인공지능
설립자
데미스 허사비스
셰인 레그[3]
무스타파 슐레이만
경영진
CEO
데미스 허사비스
COO
릴라 이브라함
매출
11억 달러 (2020년 / 추정)[4]
직원
약 1,000명[5]
상장여부
비상장 기업
주소
영국 런던 킹크로스 6 Pancras Sq



웹사이트
파일:X Corp 아이콘(블랙).svg


Welcome to DeepMind: Embarking on one of the greatest adventures in scientific history


1. 개요
2. 상세
3. 역사
4. 주요 성과
4.5. Gopher
4.6. 알파코드
4.7. 아이소모픽
4.8. DeepNash
4.9. RT-X
5. 개발 계획
6. 우려점



1. 개요[편집]


알파벳자회사이자, 영국인공지능 연구 기업.


2. 상세[편집]


주요 목표는 머신러닝신경과학을 기반으로 인간의 지능을 분석, 구현하는 것이다. 인공물에 인공 지능을 탑재하는 것 뿐만 아니라, 더 나아가서 인간 지능의 궁극적인 이해를 목표로 두고 있다고 한다.

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 화이트에 구현했던 강화 학습 인공지능이 계기가 되었는지,[6] 2020년대에도 강화 학습을 중심으로 한 인공지능들을 개발하고 있다.


3. 역사[편집]


2014년 1월 구글이 6억 달러로 추정되는 금액에 인수한다는 소식이 알려졌다.[7]

2023년 4월 21일, 알파벳의 CEO 선다 피차이는 구글리서치 산하의 AI 팀이던 '구글 브레인'을 딥마인드와 합병한다고 밝혔다. 사명을 구글 딥마인드로 바꾸고, 기존 알파벳의 자회사가 아닌 구글 직속으로 편입시킨다고 밝혔다. 부서 통합으로 프로젝트를 통합하고 인재들을 한 부서에 집중시킴으로서 오픈AI로 인해 촉발된 생성형 인공지능 경쟁에서 우위를 확보하겠다는 전략으로 해석된다.


4. 주요 성과[편집]


  • 2016년 2월 24일, DeepMind Health 를 런칭.
  • 2016년 7월 19일, Google이 DeepMind의 인공지능을 이용하여 서버운영에 들어가는 전기사용량을 줄였다고 발표. Bloomberg


4.1. DQN[편집]


구글 딥마인드가 개발한 기계학습 알고리즘. 바둑 프로그램 알파고는 이 알고리즘을 사용한다. 자세한 내용은 항목 참고.


4.2. 알파고[편집]


2016년 1월 네이처에 게재.[8] 강화 학습 가능한 심층 신경망과 몬테카를로 트리 서치를 이용한 바둑 프로그램으로 인간 프로 수준을 능가하는 기력을 달성하였다.

2016년 3월 인공지능 바둑 프로그램 알파고를 이용해 구글 딥마인드 챌린지 매치를 열었다.


4.3. 알파스타[편집]


파일:나무위키상세내용.png   자세한 내용은 알파스타 문서를 참고하십시오.


바둑은 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. #
알파스타에 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.


4.4. 알파폴드[편집]


파일:나무위키상세내용.png   자세한 내용은 알파폴드 문서를 참고하십시오.

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 알파폴드에게 학습시키고 CASP에 출사표를 던져[10] 100점만점에 18년도에 60점, 20년도에 90점을 달성했다. 각각 최고점에 해당하며 90점을 달성한 시점에 구조생물학계의 신기원을 열었다는 평가가 잇따르는 중


4.5. Gopher[편집]


딥마인드 판 GPT-3. 2021년 12월 9일 발표. 동일 파라미터 수에 약 2배 뛰어난 MMLU 성능을 보였다. #


4.6. 알파코드[편집]


2022년 2월 3일 구글이 발표한 코딩하는 AI. 프로그래밍 경쟁 사이트인 Codeforces에서 상위 54%에 해당하는 기록을 달성했다.


4.7. 아이소모픽[편집]




4.8. DeepNash[편집]


보드 게임 스트라테고 인공지능.


4.9. RT-X[편집]


2023년 10월 3일자에 구글 딥마인드가 발표한 로봇공학 트랜스포머 모델. 딥마인드를 포함 34개의 대학 및 연구소에서 협력하여 개발한 데이터셋 Open-X embodiment와 기존에 딥마인드에서 개발한 로봇 제어 모델들을 바탕으로 하고 있다.

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 두가지 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 여러가지 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.

5. 개발 계획[편집]


  • 2016년 7월 5일, Moorfields Eye Hospital 과 연계하여 실명(blindness)징후를 조기에 포착하는 인공지능을 개발하는 프로젝트를 발표. YouTube


5.1. 하나비[편집]


스타2에 도전했던 알파스타의 향후 개발에 대한 것과는 별개로 MIT와 협동형 보드게임 하나비를 위한 인공지능을 개발한다는 트윗이 있다. 자세한 내용은 기사 참고.


6. 우려점[편집]


2023년 7월 12일에 일론 머스크X.AI가 공식으로 출범되었는데, 공동 창업자 대부분이 구글과 딥마인드 출신이라 인재들을 빼앗긴 게 아니냐며 우려가 나오고 있다. 이곳 뿐만 아니라 코히어, Inflection AI 등 대부분의 생성형 인공지능언어모델 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.[11]


파일:크리에이티브 커먼즈 라이선스__CC.png 이 문서의 내용 중 전체 또는 일부는 2023-11-14 04:09:46에 나무위키 구글 딥마인드 문서에서 가져왔습니다.

[1] 2023년 4월, 구글 브레인팀과의 합병을 계기로 DeepMind Technologies에서 Google DeepMind로 사명 변경.[2] 2014년 구글에 인수된 이후 2015년부터 2023년까지 알파벳의 자회사였으나, 2023년 구글브레인과 합병 이후 구글 직속으로 편입되었다.[3] 뉴질랜드 출신의 신경과학자로 인공지능 분야, 특히 신경망과 강화학습 분야의 전문가다.[4] 설립 10년만에 드디어 흑자 전환되었다고 한다. #[5] 2022년 기준.[6] 인터뷰를 보면 나름 자부심을 가지고 있는 듯 하다[7] 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.[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] 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 것이다.