구글 딥마인드
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- Google DeepMind; 구글 딥마인드
- 알파고, 알파폴드, 제미나이를 만든 구글(알파벳)의 인공지능 연구 조직
구글 딥마인드는 2010년 영국 런던에서 창업한 인공지능 연구 회사 딥마인드(DeepMind)가 2014년 구글에 인수된 뒤, 2023년 구글 리서치의 구글 브레인 팀과 합쳐져 생긴 구글의 인공지능 연구 조직이다.[1][2] 최고경영자는 공동 창업자 데미스 허사비스다.
딥마인드는 딥 러닝과 강화 학습을 합친 심층 강화 학습을 개척하고 게임을 시험대로 삼아 연구 성과를 알렸다. 아타리 게임을 화면 픽셀만 보고 배우는 DQN, 바둑에서 세계 최정상급 기사를 이긴 알파고, 단백질 구조 예측 문제를 사실상 풀어 낸 알파폴드가 대표작이다. 허사비스와 존 점퍼는 알파폴드로 2024년 노벨 화학상을 받았다. 브레인과 합친 뒤에는 구글의 주력 대형 언어 모델인 구글 제미나이와 공개 모델 구글 젬마도 만든다.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 설립 | 2010년, 영국 런던 (딥마인드 테크놀로지스) |
| 공동 창업자 | 데미스 허사비스, 셰인 레그, 무스타파 술레이만 |
| 인수 | 2014년 1월 구글 |
| 현재 조직 | 2023년 4월 구글 브레인과 통합해 구글 딥마인드로 출범 |
| 최고경영자 | 데미스 허사비스 |
| 대표 성과 | DQN, 알파고, 알파제로, 알파폴드, 제미나이 |
| 수상 | 2024년 노벨 화학상(허사비스, 점퍼) |
초기 대표 성과는 DQN(Deep Q-Network)이다. DQN은 화면 픽셀과 점수만 보고 49종의 아타리 게임을 처음부터 익혔고, 이 결과는 2015년 2월 네이처에 실렸다.[4][1] 이어 알파고가 2015년 10월 판후이 2단, 2016년 3월 이세돌 9단을 이겼고, 2017년 커제 9단과의 대국을 끝으로 은퇴했다. 알파고의 방법은 인간 기보 없이 스스로 학습한 알파고 제로(2017), 체스·쇼기·바둑을 한 알고리즘으로 익힌 알파제로(2017~2018), 규칙조차 모르고 환경 모델을 스스로 배우는 뮤제로(2020)로 이어졌다.
게임 밖으로는 2016년 원시 오디오 파형을 직접 생성하는 웨이브넷(WaveNet)을 발표해 음성 합성의 자연스러움을 크게 끌어올렸다.[5] 2019년에는 실시간 전략 게임 스타크래프트 II에서 세 종족 모두 그랜드마스터 등급에 오르고 공식 랭킹 플레이어의 99.8%보다 높은 순위를 기록한 알파스타(AlphaStar)를 네이처에 발표했다.[6]
2023년 4월 20일 순다르 피차이 알파벳 CEO는 딥마인드와 구글 리서치의 브레인 팀을 합쳐 허사비스가 이끄는 단일 조직 구글 딥마인드를 만든다고 발표했다.[2] 구글 브레인은 2011년 구글 X에서 시작해 텐서플로, JAX, 시퀀스 투 시퀀스 번역, 그리고 2017년 트랜스포머 구조를 만든 팀이다.[1] ChatGPT 이후 생성형 AI 경쟁에 대응하기 위한 통합으로 풀이되었다. 통합 조직은 2023년 12월 제미나이를 첫 모델로 내놓았다.[9]
딥마인드 공동 창업자이자 이후 인플렉션 AI를 공동 창업한 무스타파 술레이만은 2024년 3월 마이크로소프트의 소비자 AI 조직 Microsoft AI의 CEO로 옮겼다.[10]
2024년 10월 허사비스와 존 점퍼는 단백질 구조를 예측하는 AI 모델 알파폴드2를 개발한 공로로, 단백질을 설계한 데이비드 베이커와 함께 노벨 화학상을 받았다. 상금은 베이커가 절반, 허사비스와 점퍼가 나머지 절반을 나눴다.[11]
| 연도 | 이름 | 분야 | 내용 |
|---|---|---|---|
| 2013~2015 | DQN | 강화 학습 | 화면 픽셀만 보고 49종 아타리 게임 학습. 심층 강화 학습의 출발점[4] |
| 2015~2016 | 알파고 | 바둑 | 정책망·가치망과 몬테카를로 트리 탐색 결합. 판후이 5:0, 이세돌 4:1 |
| 2016 | 웨이브넷 | 음성 합성 | 오디오 파형을 직접 생성하는 자기회귀 모델[5] |
| 2017 | 알파고 제로 | 바둑 | 인간 기보 없이 자기 대국만으로 학습해 이전 알파고에 100:0[12] |
| 2017~2018 | 알파제로 | 체스·쇼기·바둑 | 하나의 알고리즘으로 24시간 안에 세 게임 모두 초인간 수준[13] |
| 2018~2020 | 알파폴드 | 단백질 구조 예측 | CASP13 1위, CASP14 중앙값 GDT 92.4[7] |
| 2019 | 알파스타 | 스타크래프트 II | 세 종족 모두 그랜드마스터[6] |
| 2020 | 뮤제로 | 게임 일반 | 규칙을 모른 채 환경 모델을 배워 아타리 57종과 바둑·체스·쇼기 정복[14] |
| 2021~2022 | 알파폴드 단백질 구조 데이터베이스 | 생물학 | EMBL-EBI와 공동 운영. 2억 개 이상 예측 구조 공개[8] |
| 2023 | 제미나이 | 대형 언어 모델 | 처음부터 멀티모달로 학습한 구글 주력 모델[9] |
| 2024 | 알파지오메트리 | 수학 | 올림피아드 기하 문제 30개 중 25개 해결[15] |
| 2024 | 알파폴드 3 | 생물학 | 단백질, DNA, RNA, 리간드의 결합 구조 예측. 아이소모픽 랩스와 공동 개발[16] |
| 2024 | 알파프루프, 알파지오메트리 2 | 수학 | 국제수학올림피아드(IMO) 문제에서 은메달 수준[17] |
| 2025 | 제미나이 딥 싱크 | 수학 | IMO에서 공식 금메달 수준 인정[18] |
이 밖에 이미지 생성 Imagen, 영상 생성 Veo, 음악 생성 Lyria, 공개 언어 모델 젬마 같은 생성 모델과, 날씨 예측, 재료 탐색, 수학 알고리즘 탐색 같은 과학용 모델을 낸다.
- 게임을 시험대로: 바둑, 체스, 아타리, 스타크래프트처럼 규칙과 점수가 분명한 환경에서 알고리즘을 검증한 뒤 일반 문제로 넓히는 방식을 썼다. 게임 → 과학 → 범용 모델로 이어진 흐름은 알파고에서 알파제로, 뮤제로, 알파폴드로 이어지는 계보에서 볼 수 있다.
- 탐색과 학습의 결합: 신경망이 직관(어디가 좋아 보이는지)을 주고 몬테카를로 트리 탐색 같은 탐색이 그 직관을 검증하는 구조는 알파고 이후 여러 시스템의 공통 뼈대다.
- 과학을 위한 AI: 단백질 구조(알파폴드), 수학(알파지오메트리, 알파프루프), 기상, 재료 같은 분야에서 사람이 오래 풀지 못한 문제를 겨냥한다.
- 범용 모델: 브레인과 합친 뒤에는 제미나이 계열 대형 언어 모델이 조직의 중심이 되었다.
- ↑ 1.0 1.1 1.2 1.3 Google DeepMind, About
- ↑ 2.0 2.1 Google DeepMind, Announcing Google DeepMind, 2023-04-20
- ↑ 3.0 3.1 The Guardian, Google acquires UK artificial intelligence startup DeepMind, 2014-01-27
- ↑ 4.0 4.1 Mnih 외, 〈Human-level control through deep reinforcement learning〉, Nature 518, 529쪽, 2015. doi:10.1038/nature14236
- ↑ 5.0 5.1 DeepMind, WaveNet: A generative model for raw audio, 2016-09-08
- ↑ 6.0 6.1 Vinyals 외, 〈Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning〉, Nature 575, 350쪽, 2019. doi:10.1038/s41586-019-1724-z
- ↑ 7.0 7.1 DeepMind, AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology, 2020-11-30
- ↑ 8.0 8.1 DeepMind, AlphaFold reveals the structure of the protein universe, 2022-07-28
- ↑ 9.0 9.1 Google, Introducing Gemini: our largest and most capable AI model, 2023-12-06
- ↑ Microsoft, Mustafa Suleyman, DeepMind and Inflection Co-founder, joins Microsoft to lead Copilot, 2024-03-19
- ↑ NobelPrize.org, Press release: The Nobel Prize in Chemistry 2024, 2024-10-09
- ↑ Silver 외, 〈Mastering the game of Go without human knowledge〉, Nature 550, 354쪽, 2017. doi:10.1038/nature24270
- ↑ Silver 외, 〈Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm〉, 2017. arXiv:1712.01815
- ↑ Schrittwieser 외, 〈Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model〉, Nature 588, 604쪽, 2020. doi:10.1038/s41586-020-03051-4
- ↑ Trinh 외, 〈Solving olympiad geometry without human demonstrations〉, Nature 625, 476쪽, 2024. doi:10.1038/s41586-023-06747-5
- ↑ Google, Google DeepMind and Isomorphic Labs introduce AlphaFold 3 AI model, 2024-05-08
- ↑ Google DeepMind, AI achieves silver-medal standard solving International Mathematical Olympiad problems, 2024-07-25
- ↑ Google DeepMind, Advanced version of Gemini with Deep Think officially achieves gold-medal standard at the International Mathematical Olympiad, 2025-07-21