DeepMind是一家致力于人工智能（AI）和机器学习（ML）研究与开发的小型创业公司。 Google在2014年收购了该公司。
在今天的文章中，我们将探讨这种合作关系所取得的成果以及它如何影响Google的工作方式。
Google DeepMind研究
一个人工智能研究的主要目标是开发一个可以处理，理解和应用像人类智能这样的数据的系统。。 DeepMind甚至在收购Google之前就一直在研究这一领域。 他开发并测试了试图帮助计算机像人脑一样工作的系统。
开发团队甚至在Google收购之前就已经在其中许多项目上工作。 因此，我们可以说Google只进行了DeepMind研究，并将其嵌入到自己的企业流程中。 但是，自那时以来，DeepMind团队的愿景一直保持不变：“让我们来绘制地图情报，然后将其用于可以解决的任何事情。”
随着Google的问世，研究进一步朝着绘制人脑的工作原理，能够识别行为模式，然后将其实现到各种AI和深度学习系统中的方向进行。
人工智能对健康的影响
DeepMind的工作已经为医疗保健行业做出了重要贡献。 他们最成功的工作之一是在医院的医疗队工作，他们研究了眼睛问题的根本原因是什么。 然后，使用收集到的数据来尝试识别此眼疾高危人群。
因此，长期以来，深度学习技术已被用于识别可导致视力完全丧失的持续性眼部疾病。 《自然医学》还发表了研究结果，并提出了一种可以预测这种疾病从而预防这种疾病的系统。
DeepMing的另一项成功工作是确定另一种健康问题。 深度学习技术还用于解决语言障碍。 这可以通过研究然后实施完全相同的方法来完成，该方法可使患者的声音恢复到疾病前的水平。
改善Google产品
DeepMind在提高各种Google产品的功能方面也起着关键作用。 一个很好的例子是，由人工智能驱动的基于语音的搜索已经能够极大地帮助使基于SEO的搜索工作。 结果，企业需要从通用关键字转向支持基于语音的搜索的结构化关键字。
DeepMind的研究还有助于改善Google Cloud Platform上的云服务。 公司可以使用DeepMind开发的Cloud CDN应用程序提高网站速度。 结果，由Google Cloud Platform提供的网络托管可以保证用户99.95％的访问权限。
在金融领域，Google Cloud Platform还提供符合该敏感领域法规的解决方案。 这些解决方案使企业的日常运营变得更加容易。
例如，汇丰银行已经能够通过Google Cloud改善客户体验，并获得了更准确，更简单的交易习惯见解。 PayPal已迁移到Google Cloud Platform，使超过3亿用户更轻松地无缝访问该平台。
这些企业的目标是获得可以服务多达10亿用户的服务，而不必面对任何网络攻击或高流量停机。
DeepMind对游戏行业的影响
象棋这样的游戏，玩家可以测试自己的思想和战略思维，是衡量深度学习人工智能控制的系统功能的出色工具。 这就是Google-DeepMind启动AlphaZero项目的原因。
DeepMind开发了可以与最大的国际象棋大师一起下棋的软件。但是，AlphaZero不仅专注于象棋，还专注于将棋和围棋之类的游戏。
所有这些类型的游戏的专业玩家都是聪明的天才，但是DeepMind AlphaZero系统已经获得认可。 该软件开始从头开始学习系统并掌握了规则。 后来，AlphaZero还学习了复杂的技巧，甚至可以赢得最大的玩家。
DeepMind还为Atari游戏开发了Deep Q网络系统。 DQN可以玩49种不同的Atari游戏，这些游戏除了原始像素和得分外无需输入。 随着时间的流逝，该系统在对抗职业玩家方面也取得了很好的成绩。
DeepMind的未来将如何发展？
定义Google DeepMind的未来是一项复杂的任务，但是公司的历史发展中有一种模式可以预测这一点。 例如，DeepMind的一个重要趋势将是开发有助于解决健康相关问题的系统。 因此，可以肯定的是，在这个领域，该公司希望扎根。
DeepMind的创始人之一哈萨比斯（Hassabis）提到了许多重大问题，例如阿尔茨海默氏病或??气候变化，这些问题正在等待解决，并影响很大一部分人口。
这些启示清楚地表明，团队将专注于这些问题，他们正在尝试借助AI来解决这些问题。 他已经在这些方面有很多经验。 现在，例如，DeepMind团队正在为Google开发大型节能系统。 这种新系统的一部分是一种冷却技术，该技术可以在不消耗大量电力的情况下为Google的服务器进行冷却。
由DeepMind开发的AI系统可以比以前的解决方案更有效地冷却数据中心30％。 物联网（IoT）是Google的主要兴趣领域之一，因此，预计DeepMind的发展也将朝这个方向发展。 例如，智能家居需要功能强大的计算机，以复杂的方式管理家庭。 因此，未来是开放的，DeepMind面临许多挑战。
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