У світі науки і технологій відбулася подія, яка, безсумнівно, стане віхою в історії розвитку штучного інтелекту (ШІ). Система, розроблена Google DeepMind, флагманської лабораторії ШІ технологічного гіганта, блискуче виступила на щорічній Міжнародній математичній олімпіаді (ІМО), завоювавши престижну “золоту медаль”. Це знаменне досягнення стало першим випадком, коли машина продемонструвала таку видатну результативність, вирішивши п’ять з шести завдань, представлених на конкурсі 2025 року, що проходив в Австралії.
Прорив у математичному мистецтві: нове розуміння можливостей ШІ
Звістка про цю перемогу є ще одним вагомим доказом того, що провідні технологічні компанії невпинно вдосконалюють свої системи ШІ у стратегічно важливих сферах, таких як математика, наука та комп’ютерне кодування. Подібні розробки мають величезний потенціал для прискорення наукових досліджень, оптимізації роботи математиків і вчених, а також підвищення ефективності досвідчених програмістів. Вони відкривають перед нами нові горизонти можливостей, обіцяючи революційні зміни в різних сферах діяльності.
Конкуренція в епоху інтелектуальних Машин
За два дні до оголошення про тріумф Google, дослідник OpenAI поділився в соціальній мережі інформацією про розробку компанії, яка демонструє аналогічний рівень успіху в опитуваннях цього року. Хоча стартап не брав участі в офіційному конкурсі, це підкреслює зростаючу конкуренцію в галузі розвитку ШІ. Обидві системи, по суті, були чат-ботами, здатними отримувати запитання та давати відповіді таким чином, що імітує людське спілкування.
Повне розуміння природної мови: Ключ до перемоги
Слід зазначити, що раніше системи ШІ, які брали участь в ІМО, потребували перекладу питань на спеціалізовану комп’ютерну мову програмування, призначену для вирішення математичних задач. Однак, як підкреслив Тханг Луонг, старший науковий співробітник Google DeepMind, ” ми вирішили ці проблеми повністю природною мовою. Це означає, що не було ніякого втручання людини — взагалі.”Цей факт підкреслює високий рівень автономності та інтелектуальної самодостатності нової системи.
Від ChatGPT до Deep Think: еволюція Чат – ботів та ШІ
Після стрімкого вибуху популярності ChatGPT в кінці 2022 року, чат-боти стали активно використовуватися для виконання широкого спектру завдань, від написання віршів до узагальнення новинних статей і навіть створення невеликого комп’ютерного коду. Однак, як правило, вони відчували значні труднощі у вирішенні математичних задач. За останні два роки Google і OpenAI, серед інших компаній, активно працюють над створенням систем ШІ, більш ефективно справляються з математичними обчисленнями, включаючи навіть найскладніші завдання, які можуть виявитися непосильними для людини.
AlphaGeometry, AlphaProof та Harmonic: піонери в галузі математичного ШІ
Минулого року Google DeepMind представила дві спеціалізовані системи для вирішення математичних задач: AlphaGeometry та AlphaProof. На ІМО ці системи завоювали “срібну медаль”, вирішивши чотири з шести завдань. Інші компанії, включаючи стартап Harmonic, також розробляють подібні системи. Однак, варто відзначити, що AlphaProof і Harmonic не є чат-ботами. Вони можуть давати відповіді лише після того, як математики перекладуть питання на мову програмування Lean.
Deep Think: Чат-Бот, здатний до міркувань
Цього року Google представила на ІМО чат-бота, здатного розуміти і відповідати на питання англійською мовою. Ця система, поки не доступна широкій публіці, називається Gemini Deep Think. Вчені називають її системою “міркувань”, підкреслюючи її здатність аналізувати складні завдання і обмірковувати рішення, перш ніж дати остаточну відповідь. Інші компанії, такі як OpenAI, Anthropic та Китайська DeepSeek, також пропонують подібні технології.
Навчання та міркування: як працює Deep Think
Як і інші чат-боти, Gemini Deep Think проходить процес навчання, аналізуючи величезні обсяги текстових даних, зібраних з Інтернету. Потім вона вдосконалює свої навички в процесі тривалих проб і помилок, який називається навчанням з підкріпленням. Цей складний процес дозволяє системі розвивати свою інтелектуальну здатність і знаходити оптимальні рішення.
Ціна інтелекту: часові та фінансові витрати
Розробка та експлуатація подібних систем, як Gemini Deep Think, вимагає значних ресурсів. Час, витрачений на обдумування відповіді, може бути відчутним. Google повідомила, що Gemini Deep Think витратила на вирішення завдань ІМО стільки ж часу, скільки і людські учасники – чотири з половиною години. Однак, компанія утрималася від публікації інформації про фінансові витрати, обчислювальні потужності та споживання електроенергії.
Ця перемога є яскравим свідченням прогресу в області штучного інтелекту і відкриває нові перспективи для розвитку науки і технологій. Gemini Deep Think не просто виграла конкурс, вона задала новий стандарт для інтелектуальних машин, демонструючи потенціал ШІ для вирішення найскладніших завдань і розширення меж людського знання.
