Google anunță un moment „istoric” în rezolvarea problemelor cu inteligența artificială. AI-ul a luat medalie de aur în premieră

Google DeepMind afirmă că a atins un progres „istoric” în domeniul inteligenței artificiale, comparabil cu momentul în care computerul Deep Blue l-a învins pe Garry Kasparov la șah în 1997 sau cu victoria unei AI împotriva unui campion uman la jocul Go în 2016, potrivit The Guardian.

O versiune a modelului de inteligență artificială Gemini 2.5 al companiei a reușit să rezolve o problemă complexă din lumea reală, care i-a pus în dificultate chiar și pe cei mai buni programatori umani, devenind astfel primul model de AI care a câștigat o medalie de aur la o competiție internațională de programare desfășurată la începutul lunii în Azerbaidjan.

Într-o performanță pe care compania o descrie drept „un salt profund în capacitatea de rezolvare abstractă a problemelor”, AI-ul a avut nevoie de mai puțin de o jumătate de oră pentru a găsi o metodă de a evalua un număr infinit de posibilități, cu scopul de a transporta un lichid printr-o rețea de conducte către un set de rezervoare interconectate – obiectivul fiind distribuirea cât mai rapidă a lichidului.

Nicio echipă de oameni nu a reușit să rezolve problema corect

Niciuna dintre echipele umane, inclusiv cele mai bune din universități din Rusia, China și Japonia, nu a reușit să rezolve problema corect.

Modelul AI nu a reușit să finalizeze două dintre cele 12 sarcini primite, însă performanța sa generală l-a clasat pe locul al doilea dintr-un total de 139 dintre cei mai buni programatori la nivel universitar din lume. Google a descris această realizare drept un „moment istoric către AGI (inteligență generală artificială)”, adică o inteligență de nivel uman capabilă să rezolve o gamă largă de sarcini.

„Pentru mine, este un moment echivalent cu Deep Blue pentru șah și AlphaGo pentru Go”, a declarat Quoc Le, vicepreședinte la Google DeepMind.

„Este chiar mai important, pentru că se apropie mai mult de lumea reală, nu doar de un mediu controlat, cum sunt șahul și Go... Din acest motiv, cred că această realizare are potențialul de a transforma numeroase discipline științifice și inginerești.” El a menționat drept exemple proiectarea de medicamente și cipuri.

AI-ul a performat „la nivelul unui programator din top 20 mondial”

Modelul este o inteligență artificială cu scop general, dar a fost antrenat special pentru a rezolva probleme foarte dificile de codare, matematică și raționament. Potrivit Google, a performat „la nivelul unui programator din top 20 mondial”.

„Rezolvarea unor sarcini atât de complexe în astfel de competiții necesită raționament abstract profund, creativitate, capacitatea de a sintetiza soluții originale pentru probleme complet noi și o adevărată scânteie de ingeniozitate”, a declarat compania.

Înainte ca detaliile să fie făcute publice, Stuart Russell, profesor de informatică la Universitatea din California, Berkeley, a spus că „afirmațiile despre o importanță epocală par exagerate”.

El a precizat că sistemele AI obțin rezultate bune la sarcini de programare de ceva vreme, iar realizarea Deep Blue în șah „nu a avut practic niciun impact asupra aplicațiilor reale ale AI-ului”.

Totuși, a adăugat: „Ca să rezolvi o problemă ICPC (International Collegiate Programming Contest), codul trebuie să funcționeze corect (cel puțin pe un număr finit de teste), așa că această performanță ar putea semnala un progres în direcția unor sisteme AI suficient de precise pentru a genera cod de calitate.”

A mai spus că „presiunea asupra companiilor de AI de a susține că au realizat noi progrese este enormă”.

„Marchează un moment-cheie în definirea instrumentelor AI”

Michael Wooldridge, profesor Ashall în fundamentele inteligenței artificiale la Universitatea Oxford, a spus că realizarea pare impresionantă și că „abilitatea de a rezolva probleme la acest nivel este entuziasmantă”.

Totuși, a ridicat semne de întrebare cu privire la puterea de calcul necesară. Google a refuzat să ofere detalii, confirmând doar că a fost mai mare decât cea disponibilă unui abonat obișnuit al serviciului Google AI Ultra de 250 de dolari pe lună, care folosește o versiune ușoară a modelului Gemini 2.5 Deep Think în aplicația Gemini.

Dr. Bill Poucher, director executiv al ICPC, a declarat: „Faptul că Gemini a reușit să participe la această competiție și să obțină rezultate la nivel de aur marchează un moment-cheie în definirea instrumentelor AI și a standardelor academice necesare pentru noua generație.”

Patru momente-cheie în evoluția inteligenței artificiale

1957 – Perceptronul
Frank Rosenblatt, profesor la Universitatea Cornell, a conceput ideea că ar fi posibil să se creeze un „automat care percepe și recunoaște”. A numit acest dispozitiv „Perceptron” și a afirmat că un sistem electronic ar putea învăța să recunoască tipare în informații optice, electrice sau sonore „într-un mod similar procesului perceptiv al creierului biologic”.

În anul următor, el a construit dispozitivul, care avea dimensiunea unei camere mici. A fost considerat una dintre primele realizări semnificative în domeniul inteligenței artificiale bazate pe rețele neuronale.

1997 – Deep Blue
În mai 1997, Deep Blue de la IBM a devenit primul computer care a învins un campion mondial de șah în exercițiu, într-un meci desfășurat conform regulilor oficiale. A câștigat în fața lui Garry Kasparov, într-un moment definitoriu pentru puterea de calcul, deși meciul a fost foarte strâns.

Kasparov a câștigat prima partidă, Deep Blue a câștigat a doua, urmate de trei remize. Deep Blue a câștigat partida a șasea, adjudecându-și victoria. A fost o dovadă că forța brută de calcul poate învinge inteligența umană într-o sarcină bine definită. „Computerul este mult mai puternic decât se aștepta oricine”, a recunoscut Kasparov.

2016 – AlphaGo
Go este unul dintre cele mai complexe jocuri inventate vreodată, iar unul dintre cei mai mari maeștri ai săi a fost sud-coreeanul Lee Sedol. În 2016, compania britanică DeepMind, fondată de Demis Hassabis, a creat programul AlphaGo pentru a-l înfrunta.

AlphaGo a câștigat cu 4-1, iar unele dintre mutările sale au fost considerate cu adevărat inovatoare. Mutarea 37 a intrat în istorie. Hassabis a spus: „Poate fi prima privire către un viitor strălucit și curajos, în care omenirea valorifică AI-ul ca un instrument puternic pentru a descoperi noi cunoștințe care ne pot ajuta să rezolvăm unele dintre cele mai presante probleme științifice.”

2020 – AlphaFold
Un alt progres major realizat de Hassabis și DeepMind a fost AlphaFold, un program AI capabil să prezică modul în care proteinele se pliază în forme tridimensionale – un proces extrem de complex, esențial pentru înțelegerea mecanismelor biologice ale vieții. Societatea Regală din Londra, cu o istorie de 360 de ani, a numit acest progres „o avansare uimitoare”.

Odată ce cercetătorii știu cum se pliază o proteină, pot începe să înțeleagă fenomene precum modul în care insulina reglează nivelul zahărului în sânge sau cum acționează anticorpii împotriva virusurilor. După mai multe iterații, sistemul a contribuit la acordarea premiului Nobel pentru chimie în 2024 lui Hassabis și colegului său John Jumper.