IA Gemini 2.5 a rezolvat o problemă pe care programatorii umani nu au reușit să o finalizeze
Modelul de inteligență artificială a calculat în mai puțin de 30 de minute soluția optimă pentru a trimite lichid printr-o rețea de conducte către rezervoare interconectate. Sarcina presupunea analizarea unui număr infinit de posibilități pentru distribuirea rapidă a resursei. Nicio echipă umană, inclusiv cele din Rusia, China și Japonia, nu a găsit răspunsul corect.
Deși a eșuat la două dintre cele 12 probe, IA s-a clasat pe locul al doilea din 139 de concurenți de nivel universitar. Compania a declarat că performanța este un pas către inteligența artificială generală (AGI), capabilă să atingă un nivel similar celui uman în multiple domenii, transmite The Guardian.
DeepMind compară reușita cu momentele de referință din istoria IA
Quoc Le, vicepreședinte Google DeepMind, a spus că succesul Gemini 2.5 este comparabil cu victoria computerului IBM Deep Blue împotriva lui Garry Kasparov în 1997 și cu AlphaGo, care l-a învins pe campionul sud-coreean Lee Sedol în 2016.
El a subliniat că de data aceasta raționamentul se apropie mai mult de lumea reală și ar putea transforma domenii precum proiectarea de medicamente și dezvoltarea de cipuri.
„Pentru mine, este un moment echivalent cu Deep Blue pentru șah și AlphaGo pentru Go”, a declarat Quoc Le, adăugând că „mai mult decât atât, raționamentul se îndreaptă mai mult către lumea reală, nu doar către un mediu limitat [cum ar fi șahul și Go] … Din acest motiv, consider că acest progres are potențialul de a transforma multe discipline științifice și inginerești.”
Entuziasm și scepticism în comunitatea științifică
Stuart Russell, profesor la Universitatea Berkeley, a atras atenția că afirmațiile privind un moment „epocal” pot fi exagerate. El a spus că sistemele de IA au demonstrat deja performanțe bune în programare și că impactul real trebuie evaluat în timp.
Totuși, a recunoscut că abilitatea de a rezolva corect o întrebare ICPC indică progrese spre sisteme capabile să producă cod de calitate.
Michael Wooldridge, profesor la Universitatea Oxford, a considerat reușita impresionantă, dar a întrebat câtă putere de calcul a fost necesară. Google a precizat doar că a fost vorba de resurse mai mari decât cele accesibile unui utilizator obișnuit al pachetului Google AI Ultra.
Dr. Bill Poucher, director executiv al International Collegiate Programming Contest (ICPC), a afirmat că Gemini s-a alăturat cu succes competiției, obținând rezultate care merită „aurul”. El a descris momentul ca fiind unul cheie pentru definirea standardelor academice și a noii generații de instrumente IA.
Repere în istoria descoperirilor din inteligența artificială
Succesul Gemini 2.5 vine după alte momente definitorii în evoluția IA:
-
1957 – Perceptron, prima rețea neuronală capabilă să recunoască tipare;
-
1997 – Deep Blue, computerul IBM care l-a învins pe Garry Kasparov la șah;
-
2016 – AlphaGo, sistemul DeepMind care l-a învins pe Lee Sedol la Go;
-
2020 – AlphaFold, programul DeepMind care a rezolvat misterul plierii proteinelor și a adus un premiu Nobel pentru chimie.
