ИИ Решает Сложные Научные Задачи: Новая Модель Gemini Deep Think

Искусственный интеллект становится мощным инструментом для ученых, автоматизируя поиск литературы, верификацию данных и рутинные вычисления. Ключевым преимуществом является способность выявлять связи между различными областями знаний, ранее доступные только немногим ученым математики.
Google DeepMind опубликовала два исследования, демонстрирующих, как модель Gemini Deep Think решает реальные исследовательские задачи в математике, физике и информатике.
Gemini Deep Think больше ориентирован на вычислительные процессы на этапе рассуждения, а не на увеличение количества параметров или данных. ИИ-агент Aletheia, основанный на Gemini Deep Think, обладает следующими возможностями:
1. Генерирует доказательства, проверяет их на естественном языке, исправляет ошибки или признает неудачу.
2. Ищет информацию в литературе (Google Search + браузинг), избегая недостоверных ссылок.
3. Итеративно мыслит.

Результаты работы Aletheia в математике:
• Написана научная статья по арифметической геометрии без участия человека.
• Автономный анализ 700 открытых проблем из базы гипотез Эрдёша – 4 решены без участия человека, включая Erdős-1051, что привело к обобщению в отдельной статье.
• Создано несколько коллаборативных статей с математиками, отправленных в журналы.

Результаты в компьютерных науках и физике:
В компьютерных науках:
• Max-Cut и задача Штейнера – классические алгоритмические задачи, в которых ранее не было прогресса. Gemini нашел решения, используя теоремы из других областей.
• 10-летняя гипотеза 2015 года в онлайн-оптимизации субмодулярных функций: Gemini построил точный контрпример всего из 3 элементов и доказал, что эксперты ошибались.

В физике:
• Космические струны: Gemini нашёл новое решение через полиномы Гегенбауэра для сложных интегралов с сингулярностями, связанных с расчётом гравитационного излучения.

Gemini 3 Deep Think сейчас доступен подписчикам AI Ultra и впервые через API (ранний доступ по заявке).