b'\n_START_ARTICLE_\nDeepMind\n_START_SECTION_\n2010 a 2014\n_START_PARAGRAPH_\nEn 2010 el start-up fue creado por Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Hassabis y Legg se conocieron por primera vez en UCL en la Unidad de Neurociencia Computacional Gatsby.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Desde entonces las principales firmas de capital de riesgo  Horizons Ventures y Founders Fund han invertido en la compa\xc3\xb1\xc3\xada,\xe2\x80\x8b as\xc3\xad como el empresario Scott Banister.\xe2\x80\x8b Jaan Tallinn fue de los primeros inversionistas y consejeros de la compa\xc3\xb1\xc3\xada.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_En 2014, DeepMind recibi\xc3\xb3 el premio de la "Compa\xc3\xb1\xc3\xada del a\xc3\xb1o" por el Laboratorio de Computaci\xc3\xb3n de Cambridge.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_La compa\xc3\xb1\xc3\xada cre\xc3\xb3 una red neuronal que aprende a como jugar videojuegos de manera similar a los humanos\xe2\x80\x8b y una red neuronal que puede ser capaz de acceder a la memoria externa como una m\xc3\xa1quina de Turing convencional, resultando en una computadora que parece imitar posiblemente la memoria a corto plazo del cerebro humano.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nAdquisici\xc3\xb3n por Google\n_START_PARAGRAPH_\nEl 26 de enero de 2014, Google anunci\xc3\xb3\xe2\x80\x8b que hab\xc3\xada acordado adquirir Tecnolog\xc3\xadas DeepMind. La adquisici\xc3\xb3n tuvo lugar despu\xc3\xa9s de que Facebook acabara negocios con Tecnolog\xc3\xadas DeepMind en 2013.\xe2\x80\x8b Despu\xc3\xa9s de la adquisici\xc3\xb3n la compa\xc3\xb1\xc3\xada fue renombrada a Google DeepMind.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Los costos estimados de la adquisici\xc3\xb3n var\xc3\xadan entre $400 millones\xe2\x80\x8b y $500 millones.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Una de las condiciones de DeepMind para Google era que establecieran un comit\xc3\xa9 de \xc3\x89tica de la inteligencia artificial.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nAlphaGo\n_START_PARAGRAPH_\nEn octubre de 2015, un programa llamado AlphaGo, impulsado por DeepMind, venci\xc3\xb3 al campe\xc3\xb3n europeo de Go Fan Hui, un profesional de 2 Dan (de 9 Dan posibles), cinco a cero\xe2\x80\x8b Esta es la primera vez que una inteligencia artificial (AI) venci\xc3\xb3 a un jugador profesional de Go \xe2\x80\x8b Anteriormente, las computadoras s\xc3\xb3lo eran conocidas por haber jugado Go al "nivel amateur".\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Go se considera mucho m\xc3\xa1s dif\xc3\xadcil para las computadoras de ganar en comparaci\xc3\xb3n con otros juegos como el ajedrez, debido al mucho mayor n\xc3\xbamero de posibilidades, por lo que es prohibitivamente dif\xc3\xadcil para los m\xc3\xa9todos tradicionales de IA como la fuerza bruta.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b El anuncio de la noticia se retras\xc3\xb3 hasta el 27 de enero de 2016 para coincidir con la publicaci\xc3\xb3n de un art\xc3\xadculo en la revista Nature describiendo los algoritmos utilizados.\xe2\x80\x8b En marzo de 2016 jug\xc3\xb3 contra un jugador de 9-dan profesional, Lee Sedol (9 Dan), en Corea. De las cinco partidas AlphaGo gan\xc3\xb3 las tres primeras, la cuarta partida la gan\xc3\xb3 Lee Sedol y la quinta nuevamente fue ganada por la inteligencia artificial quedando el resultado cuatro a uno. Sobre este evento existe un documental creado por Netflix en el 2017 denominado AlphaGo\n_START_SECTION_\nAlphaZero\n_START_PARAGRAPH_\nEl 4 de diciembre de 2017, el equipo de DeepMind logr\xc3\xb3 un gran avance al derrotar el m\xc3\xb3dulo AlphaZero a Stockfish 8 en una serie de cien partidas, la mitad jugando con blancas y la mitad con negras. El resultado fue que gan\xc3\xb3 28 e hicieron tablas en 72, no perdiendo ninguna. Para lograrlo, tan solo ha necesitado conocer las reglas del juego y 4 horas de entrenamiento jugando contra s\xc3\xad mismo.\xe2\x80\x8b En 2017, StockFish 8 era el campe\xc3\xb3n vigente del campeonato mundial de ajedrez por computadora, con un ELO de 3400 puntos.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nInvestigaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nEl objetivo de Tecnolog\xc3\xadas DeepMind es "resolver la inteligencia",\xe2\x80\x8b la cual est\xc3\xa1n tratando de lograr mediante la combinaci\xc3\xb3n de  " Las mejores t\xc3\xa9cnicas de Aprendizaje autom\xc3\xa1tico y Neurociencia de sistemas para construir potentes algoritmos de aprendizaje de prop\xc3\xb3sito general"._NEWLINE_\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Est\xc3\xa1n tratando de formalizar la inteligencia\xe2\x80\x8b con el fin de no solo implementarla a las m\xc3\xa1quinas, pero tambi\xc3\xa9n al cerebro humano, como explica Demis Hassabis:_NEWLINE_"El intento de destilar inteligencia en una construcci\xc3\xb3n algor\xc3\xadtmica puede llegar a ser el mejor camino para la comprensi\xc3\xb3n de algunos de los misterios perdurables de nuestra mente."_NEWLINE_Actualmente el enfoque de la compa\xc3\xb1\xc3\xada est\xc3\xa1 en publicar investigaciones en sistemas computacionales que son capaces de jugar juegos, y desarrollar estos sistemas, que van desde juegos como Go\xe2\x80\x8b hasta juegos de arcade. De acuerdo con Shane Legg la inteligencia a un nivel humano en una m\xc3\xa1quina puede ser lograda  " cuando una m\xc3\xa1quina pueda jugar un rango amplio de juegos desde la percepci\xc3\xb3n de corriente de entrada y salida, y transferir conocimiento a trav\xc3\xa9s de los juegos[...]."\xe2\x80\x8b_NEWLINE_La investigaci\xc3\xb3n describe una IA jugando 7 juegos diferentes en Atari (Pong, Breakout, Space Invaders, Seaquest, Beamrider, Enduro, y Q*bert) seg\xc3\xban los informes, que llev\xc3\xb3 la adquisici\xc3\xb3n por Google.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nAprendizaje reforzado profundo\n_START_PARAGRAPH_\nA diferencia de otras IA, como  Deep Blue o Watson de IBM, las cuales fueron desarrolladas para un prop\xc3\xb3sito predefinido y solo funcionan dentro de su \xc3\xa1mbito, DeepMind dice que sus sistemas no est\xc3\xa1n pre-programados: aprenden de la experiencia, usando solo p\xc3\xadxeles primas como datos de entrada.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Prueban el sistema en videojuegos, en especial en juegos arcade, como Space Invaders o Breakout.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Sin alterar el c\xc3\xb3digo, el IA empieza a entender como jugar el juego, y despu\xc3\xa9s de jugar varias veces, en algunas juego (especialmente en Breakout), tiene una mayor eficiencia al jugar que cualquier humano.\xe2\x80\x8b Para la mayor\xc3\xada de los juegos (por ejemplo, Space Invaders, Ms Pacman, Q*Bert), DeepMind jug\xc3\xb3 por debajo del actual r\xc3\xa9cord mundial. La aplicaci\xc3\xb3n del IA de DeepMind para videojuegos es actualmente para juegos que se crearon en los setentas y en los ochentas, con el trabajo que se realiza en juegos m\xc3\xa1s complejos en 3D como Doom, el cual apareci\xc3\xb3 por primera vez al principio de los a\xc3\xb1os noventa.\xe2\x80\x8b'