Trong cuộc đua AI toàn cầu, Google DeepMind nổi lên là công ty hàng đầu trong lĩnh vực này. Những đột phá công nghệ của DeepMind thúc đẩy sự đổi mới và định nghĩa lại tiềm năng của AI trong các lĩnh vực. Cùng khám phá hành trình hình thành và phát triển đầy ấn tượng của GG Deepmind qua bài viết sau.
1. Lịch sử phát triển của Google DeepMind
Google DeepMind là công ty con của Alphabet, tập trung vào nghiên cứu trí tuệ nhân tạo AI, máy học và khoa học thần kinh. Mục tiêu chính của công ty là khai thác tiềm năng của AI để giải quyết các vấn đề phức tạp trong cuộc sống, từ chăm sóc sức khỏe đến giải quyết hiệu quả năng lượng và nhiều hơn thế.
Google DeepMind, ban đầu có tên gọi là DeepMind Technologies, được thành lập tại London vào năm 2010 bởi 3 chuyên gia trong lĩnh vực AI là Demis Hassabis, Mustafa Suleyman và Shane Legg. Mục đích của các nhà sáng lập công ty là kết hợp học máy, khoa học thần kinh, kỹ thuật, toán học, mô phỏng và cơ sở hạ tầng điện toán để tạo ra các giải pháp học sâu sáng tạo.
Thành công ban đầu của DeepMind là huấn luyện các mô hình AI học cách chơi các tựa game kinh điển Atari, Pong và Space Invaders. Google đã mua lại công ty vào năm 2014 và hiện Google DeepMind là một công ty con của Alphabet. Cùng năm đó, DeepMind đã nhận được giải thưởng “Công ty Của Năm” từ Phòng thí nghiệm máy tính Cambridge.
Vào tháng 4/2023, Google đã quyết định hợp nhất Brain và Google DeepMind thành một nhóm duy nhất. Nhà sáng lập DeepMind, Demis Hassabis, nắm quyền điều hành công ty nghiên cứu mới.
Cho đến nay, Google DeepMind đã đạt được nhiều bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, góp phần thay đổi cách chúng ta hiểu và ứng dụng AI trong thực tế.
2. Các dự án nổi bật mang tính đột phá của DeepMind
DeepMind đã có những đóng góp đáng kể cho lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Một số thành tựu nổi bật của công ty phải kể đến như:
2.1 AlphaGo: Xác định lại tiềm năng của AI
Dự án đầu tiên của DeepMind đã mở ra kỷ nguyên mới cho các hệ thống AI. Google AlphaGo được ra mắt vào năm 2014 và được huấn luyện để chơi cờ vây ở trình độ cao. Trí thông minh nhân tạo của DeepMind đã nhiều lần đánh bại các kỳ thủ cờ vây hàng đầu thế giới.
AlphaGo kết hợp giữa mạng nơ-ron sâu và các thuật toán tìm kiếm tiên tiến. Trong quá trình huấn luyện, chương trình AI được rèn luyện kỹ năng thông qua hàng nghìn ván đấu với nhiều phiên bản và liên tục học hỏi từ những sai lầm.
2.2 AlphaZero và MuZero: Trí thông minh tổng quát
Năm 2017, các nhà nghiên cứu đã cho ra mắt phiên bản cải tiến của AlphaGo mang tên AlphaZero. Theo đó, AlphaZero có thể chơi thành thạo cờ vây, cờ vua và shogi (cờ tướng Nhật Bản). Thuật toán của AlphaZero có khả năng tự học rất nhanh. Các nhà phát triển đã nhập luật chơi vào chương trình, sau đó AI tự chơi hàng triệu ván với chính nó và nhanh chóng đạt đến trình độ bậc thầy.
DeepMind sau đó tiếp tục đã cho ra mắt mô hình AI mới có tên MuZero. Mô hình này có thể chơi cờ vây, cờ vua, shogi và cả các trò chơi điện tử Atari. Điều đặc biệt là MuZero không cần được cung cấp luật chơi. Mạng nơ-ron của AI tự nghiên cứu mô hình môi trường (trò chơi) và lập kế hoạch cho chuỗi hành động tối ưu.
2.3 WaveNet: Mô hình AI đầu tiên tạo giọng nói tự nhiên
WaveNet được ra mắt vào năm 2016 và là một trong những mô hình AI đầu tiên trên thị trường có khả năng tạo giọng nói tự nhiên. Mô hình sau đó được tích hợp vào nhiều ứng dụng, bao gồm Google Assistant.
Đến năm 2018, Google phát hành dịch vụ Cloud Text-to-Speech dựa trên WaveNet. Không lâu sau đó, DeepMind và Google AI tiếp tục phát triển mạng nơ-ron cải tiến mang tên WaveRNN.
2.4 AlphaFold: Cách mạng hóa khoa học
Trong khi AlphaGo thu hút sự chú ý của công chúng, AlphaFold đã làm thay đổi cả thế giới khoa học. Bằng cách dự đoán chính xác cấu trúc protein, một bài toán mà các nhà khoa học đã nỗ lực nghiên cứu suốt hàng thập kỷ, AlphaFold đã tạo ra cuộc cách mạng trong lĩnh vực sinh học.
Ứng dụng của mô hình trải dài từ phát triển thuốc, trong đó việc hiểu rõ hình dạng protein là yếu tố cốt lõi để thiết kế các phương pháp điều trị hiệu quả, đến các lĩnh vực rộng lớn hơn như nông nghiệp và kỹ thuật sinh học. Ngày nay, các nhà nghiên cứu coi AlphaFold là một công cụ thiết yếu để đẩy nhanh đổi mới và giải quyết các thách thức toàn cầu.
2.5 AlphaCode: Hệ thống AI có khả năng tự động lập trình
Vào tháng 2/2022, phòng thí nghiệm đã ra mắt hệ thống AI khác mang tên AlphaCode, có khả năng tự động lập trình ở cấp độ của một lập trình viên bình thường. Dữ liệu từ GitHub và Codeforce được sử dụng để huấn luyện hệ thống này.
Mạng nơ-ron được đào tạo để tìm ra giải pháp duy nhất mà không trùng lặp các tùy chọn đã đề xuất trước đó. Đến tháng 12/2023, DeepMind đã phát hành AlphaCode 2, dựa trên mạng nơ-ron Gemini. Phiên bản cập nhật của hệ thống đã có thêm thuật toán Dynamic Programming (quy hoạch động) mà phiên bản tiền nhiệm không có.
2.6 Imagen: Mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh
Imagen được ra mắt vào tháng 5/2022, là hệ thống AI chuyển văn bản thành hình ảnh (text-to-image), có khả năng tạo ra hình ảnh chân thực dựa trên mô tả bằng văn bản. Imagen tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn để hiểu văn bản và tạo ra hình ảnh chất lượng cao bằng các mô hình khuếch tán hiệu quả.
AI đã vượt qua bài kiểm tra toàn diện của DrawBench về hiệu suất của các thuật toán chuyển đổi văn bản thành hình ảnh. Theo kết quả, mô hình đã vượt mặt DALL-E 2 và các mạng nơ-ron tương tự khác.
2.7 Phenaki: Hệ thống Text-to-Video
Được phát triển bởi Google DeepMind và ra mắt vào tháng 10/2022, Phenaki là hệ thống text-to-video có khả năng tổng hợp video chân thực từ các mô tả văn bản. Một trong những thành phần cốt lõi của Phenaki là mô hình mã hóa – giải mã (encoder-decoder), nén video thành các file đính kèm hoặc mã thông báo. Điều này cho phép mạng nơ-ron tạo ra video với độ dài tùy chọn theo yêu cầu của người dùng.
Ngoài ra, hệ thống cũng sử dụng mô hình Transformer để chuyển đổi văn bản thành các token video, sau đó các token này sẽ được giải mã thành các file video định dạng MP4.
2.8 PaLM 2
PaLM 2 là mô hình ngôn ngữ (tiền thân của Gemini), được ra mắt vào tháng 5/2023. Mô hình này có 340 tỷ tham số và được đào tạo dựa trên 3,6 nghìn tỷ token (mã thông báo). Mạng nơ-ron này có khả năng:
- Giải toán và lập trình
- Phân loại và trả lời câu hỏi
- Dịch thuật và sáng tạo nội dung bằng nhiều ngôn ngữ tốt hơn các mô hình AI trước đây của Google, bao gồm cả PaLM
Trước khi Gemini ra mắt, PaLM 2 đã được tích hợp vào chatbot Bard. Ngoài ra, hệ thống cũng có sẵn dưới dạng API PaLM để tích hợp với phần mềm bên thứ ba.
2.9 Gemini: Tương lai của AI đa phương thức
Một trong những đóng góp thú vị nhất của DeepMind cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo là Gemini (trước đây là Google Bard), một mô hình AI đa phương thức được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản, hình ảnh, code và nhiều hơn thế nữa. Mô hình này đại diện cho bước tiến tiếp theo trong sự phát triển của AI, cho phép hệ thống xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau.
Sức mạnh của Gemini nằm ở khả năng kết hợp nhiều phương thức trong một mô hình. Sự linh hoạt này mở ra vô số ứng dụng, từ các ngành công nghiệp sáng tạo đến các lĩnh vực kỹ thuật như phân tích dữ liệu,….
Việc phát triển và triển khai Gemini được hỗ trợ bởi các nền tảng như Google AI Studio và Gemini Studio, cung cấp môi trường cho các nhà phát triển thử nghiệm, tạo nguyên mẫu và xây dựng các ứng dụng tích hợp AI. Những công cụ này giúp cho việc tích hợp Gemini vào các dự án thực tế trở nên đơn giản hơn.
Với Gemini, DeepMind không chỉ thúc đẩy sự phát triển của AI mà còn tái định hình cách chúng ta tương tác với công nghệ. Bằng cách tích hợp liền mạch các khả năng đa phương thức vào một hệ thống hợp nhất, Gemini đang mở đường cho những ứng dụng trực quan và mạnh mẽ hơn.
3. Các sản phẩm mới nhất của GG Deepmind
3.1 Gemini 2.5 Series
Gemini 2.5 Pro Deep Think: Đây là phiên bản nâng cấp với tính năng “Deep Think” giúp mô hình có khả năng suy luận phức tạp, xem xét nhiều giả thuyết song song trước khi trả lời, đặc biệt hiệu quả với các bài toán toán học và lập trình phức tạp. Deep Think được thiết kế dựa trên phương pháp “tư duy song song”, giúp xử lý đa chiều và sâu sắc hơn các vấn đề.
Gemini 2.5 Flash: Là mô hình hiệu quả, tập trung vào tốc độ và chi phí thấp, được cải tiến với khả năng suy luận hybrid, cho phép bật/tắt chế độ “thinking”. Mô hình này giảm 20-30% số token sử dụng, cải thiện hiệu suất trên các bài kiểm tra về suy luận, đa phương thức, và mã hóa. Có sẵn trong Google AI Studio, Vertex AI, Gemini và dự kiến sẽ ra mắt vào tháng 6 năm 2025
3.2 Veo 3
Veo3 là công cụ tạo video AI tiên tiến, mới được ra mắt vào tháng 5/2025, cạnh tranh với Sora của OpenAI. Veo3 có khả năng tạo video chân thực với đối thoại, nhạc nền và hiệu ứng âm thanh từ văn bản hoặc hình ảnh. Tuy nhiên nhiều người dùng Veo3 đang lo ngại về deepfake và thông tin sai lệch do khả năng tạo video quá chân thực.
3.3 Flow
Flow là công cụ làm phim từ AI, được ra mắt vào tháng 5/2025, sử dụng Veo 3 và các mô hình khác của DeepMind. Flow cho phép người dùng tạo phim với khả năng kiểm soát nhân vật, cảnh và phong cách, nhắm đến các nhà sáng tạo nội dung. Mới đây, DeepMind hợp tác với Primordial Soup (dự án của đạo diễn Darren Aronofsky) để sản xuất ba bộ phim ngắn, thể hiện tiềm năng của Flow trong ngành công nghiệp điện ảnh.
3.4 MedGemma
Ra mắt tháng 5/2025, MedGemma là mô hình AI mở, chuyên về hiểu văn bản và hình ảnh y tế đa phương thức. Được tích hợp vào Health AI Developer Foundations, nó hỗ trợ nghiên cứu y học và chẩn đoán bệnh.
3.5 SignGemma
SignGemma là mô hình dịch ngôn ngữ ký hiệu sang văn bản nói, dự kiến tham gia gia đình mô hình Gemma vào cuối năm 2025. Mô hình này hướng đến công nghệ hòa nhập, hỗ trợ người khiếm thính.
3.6 Project Astra
Project Astra là nguyên mẫu trợ lý AI toàn năng, được công bố tại Google I/O vào tháng 5/2025, với khả năng hội thoại đa ngôn ngữ, nhận diện giọng nói, và tích hợp với Google Search, Lens, và Maps. Nó cũng hỗ trợ người khiếm thị thông qua hợp tác với Aira.
3.7 Genie 2
Ra mắt gần đây, Genie 2 là mô hình AI tạo ra các thế giới 3D có thể chơi được từ một hình ảnh duy nhất. Nó được sử dụng để nâng cao khả năng lập kế hoạch và logic của AI thông qua môi trường trò chơi.
4. Những đóng góp và tác động của Google DeepMind đến tương lai AI
4.1 Những đóng góp của DeepMind cho AI
Ngoài những thành tựu nổi bật, Google DeepMind đang thúc đẩy những tiến bộ trên toàn bộ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Những đóng góp của công ty trải dài qua nhiều lĩnh vực, bao gồm học tăng cường (Reinforcement Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính (computer vision), tạo ra những công cụ định hình lại khả năng của AI.
Học tăng cường: Xây dựng các hệ thống thông minh hơn
DeepMind là đơn vị tiên phong trong việc sử dụng học tăng cường để đào tạo AI giải quyết các vấn đề phức tạp thông qua phương pháp thử và sai. Cách tiếp cận này mở ra nhiều ứng dụng rộng rãi hơn. Chẳng hạn, học tăng cường đang được áp dụng để tối ưu hóa chuỗi cung ứng, cải thiện hệ thống tự động và giải quyết các thách thức về khí hậu như nâng cao hiệu quả năng lượng.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI đàm thoại
Công trình của DeepMind trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã tạo ra các hệ thống AI có khả năng hiểu và tạo ra các phản hồi giống con người. Những tiến bộ này giúp cải thiện các công cụ dịch thuật và phát triển các trợ lý đàm thoại thông minh có thể xử lý các truy vấn phức tạp một cách chính xác và linh hoạt.
Phát triển AI có đạo đức
Nhận thức được những thách thức đi kèm với sự phát triển nhanh chóng của AI, DeepMind đặc biệt chú trọng đến nghiên cứu AI có đạo đức. Các sáng kiến của công ty tập trung vào việc đảm bảo tính công bằng, giảm thiểu thiên vị và xây dựng tính minh bạch trong các hệ thống AI.
Các dự án của DeepMind còn bao gồm việc hợp tác với các tổ chức toàn cầu để ứng dụng AI vào việc giải quyết những thách thức xã hội. Từ đổi mới trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, như dự đoán kết quả điều trị của bệnh nhân, đến giải quyết các vấn đề về bền vững môi trường, DeepMind chứng minh cách AI có thể thúc đẩy tiến bộ trong các vấn đề toàn cầu cấp bách.
4.2 Tác động của Google DeepMind đến tương lai AI
Quỹ đạo của Google DeepMind đang hướng đến tương lai mà ở đó trí tuệ nhân tạo trở thành nền tảng cốt lõi thúc đẩy đổi mới trong nhiều ngành. Các công trình của công ty không chỉ giải quyết những thách thức hiện tại mà còn đặt nền móng cho những bước tiến mang tính đột phá, có thể định hình lại toàn bộ lĩnh vực.
Mở rộng vai trò của AI trong y tế và khoa học
Dựa trên thành công của AlphaFold, DeepMind đang khám phá những cách ứng dụng AI để phát hiện bệnh sớm, y học cá nhân hóa và phát triển thuốc. Chẳng hạn, các mô hình AI có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để dự đoán kết quả điều trị của bệnh nhân hoặc tìm ra phương pháp điều trị mới, tạo ra cuộc cách mạng trong cách vận hành hệ thống chăm sóc sức khỏe.
Trong lĩnh vực khoa học, AI có thể đẩy nhanh các đột phá trong mô hình hóa khí hậu hoặc tối ưu hóa năng lượng tái tạo, góp phần giải quyết những vấn đề cấp bách nhất của thế giới hiện nay.
Định hình tương lai của các hệ thống tự hành
Các nghiên cứu của DeepMind về học tăng cường có ý nghĩa sâu rộng đối với các hệ thống tự hành. Từ xe tự lái đến chuỗi cung ứng và quản lý logistics do AI điều khiển, các hệ thống này có thể trở nên hiệu quả, linh hoạt và tin cậy hơn. Điều này mở ra nhiều tiềm năng cho các ngành như giao thông vận tải, sản xuất và năng lượng.
Cân bằng đổi mới và trách nhiệm
Khi tiềm năng của AI ngày càng mở rộng, những lo ngại xoay quanh việc sử dụng và phát triển AI có đạo đức cũng ngày càng gia tăng. Cam kết của DeepMind trong việc xây dựng các hệ thống AI an toàn, công bằng và minh bạch. Đồng nghĩa với việc họ sẽ phát triển công nghệ AI một cách có trách nhiệm, cân nhắc đến những ảnh hưởng của nó đối với xã hội.
Bằng cách hợp tác với các tổ chức và chính phủ, công ty con của Alphabet đang góp phần định hình các chính sách và khuôn khổ ưu tiên triển khai AI một cách có đạo đức.
5. Một số câu hỏi thường gặp về Google Deepmind
5.1 Google DeepMind là gì?
Google DeepMind là một công ty con của Alphabet, được thành lập vào năm 2010 tại London với mục tiêu phát triển trí tuệ nhân tạo (AI). Công ty chuyên nghiên cứu và áp dụng các công nghệ học máy, học sâu và các mô hình AI để giải quyết các vấn đề phức tạp trong khoa học, y tế và nhiều lĩnh vực khác.
5.2 Deepmind của Google hỗ trợ những lĩnh vực nào?
Google DeepMind hỗ trợ nhiều lĩnh vực bao gồm:
- Y tế: chẩn đoán bệnh, lập phác đồ điều trị, phát hiện sớm ung thư, bệnh võng mạc tiểu đường, chế tạo thuốc, dự đoán đột biến gen.
- Khoa học: giải quyết các vấn đề toán học, khoa học máy tính, mô hình hóa khí hậu, tối ưu năng lượng tái tạo.
- Công nghiệp và kỹ thuật: tối ưu chuỗi cung ứng, hệ thống tự hành, quản lý logistics, sản xuất pin, chip máy tính.
- Năng lượng: giảm tiêu thụ điện năng tại trung tâm dữ liệu, dự báo sản lượng điện gió, mặt trời.
- AI đa phương thức và xử lý ngôn ngữ tự nhiên: phát triển mô hình Gemini, trợ lý đàm thoại, chuyển văn bản thành giọng nói đa ngôn ngữ.
Tóm lại, DeepMind tập trung ứng dụng AI để giải quyết các thách thức trong y tế, khoa học, kỹ thuật, năng lượng và công nghệ thông tin
5.3 Thành tựu nổi bật nhất của DeepMind là gì?
DeepMind nổi tiếng với AlphaGo đã đánh bại kỳ thủ cờ vây Lee Sedol năm 2016. Ngoài ra AlphaFold đã giải quyết vấn đề dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác 92,4% trong thử thách CASP14 năm 2020
5.4 Mục tiêu chính của Google DeepMind là gì?
Mục tiêu chính của Google DeepMind là “giải quyết trí thông minh” và sử dụng nó “để làm cho thế giới tốt đẹp hơn”. Họ tìm cách hiểu cách thức hoạt động của trí thông minh và tạo ra các chương trình AI có thể học hỏi và thích nghi một cách linh hoạt.
5.5 Sự khác biệt giữa Google DeepMind và Google AI?
Google DeepMind là một phòng thí nghiệm nghiên cứu AI độc lập thuộc sở hữu của Google, tập trung vào nghiên cứu cơ bản và đột phá. Google AI là một bộ phận rộng lớn hơn của Google, tích hợp AI vào các sản phẩm và dịch vụ hiện có của Google, cũng như tiến hành một số nghiên cứu ứng dụng. Gần đây, DeepMind và Google Brain đã hợp nhất thành một đơn vị mới gọi là Google DeepMind.
Hành trình phát triển của Google DeepMind gắn liền với những thay đổi và thiết lập các tiêu chuẩn mới cho những gì mà AI có thể đạt được. Với sứ mệnh phát triển AGI và giải quyết những thách thức toàn cầu, DeepMind đang định hình lại thế giới của chúng ta.
