Die Google GmbH hat ein umfangreiches Update veröffentlicht Gemini 3 Deep Think — eine Plattform auf der Grundlage von denkendem künstlichem Intellekt, die darauf ausgelegt ist, aktuelle Herausforderungen in Wissenschaft und Ingenieurwesen zu meistern.
Die Entwicklung der neuen Version Google Gemini 3 Deep Think erfolgte in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern — der Dienst soll komplexe Forschungsprobleme lösen, deren Aspekte möglicherweise keine klaren Grenzen oder eine einzige richtige Lösung haben und begleitende Daten unvollständig oder unsystematisch sein können. Die aktualisierte Plattform Deep Think ist der Versuch, über abstrakte Theorien hinauszugehen und in den Bereich der praktischen Anwendung zu gelangen. Der neue Modus ist direkt in der Gemini-App verfügbar, kann jedoch nur von Abonnenten von Google AI Ultra genutzt werden; das Unternehmen wird auch erstmals den Zugang zu dem Dienst über die API Gemini ermöglichen — Ingenieure, Forscher und Unternehmen müssen einen entsprechenden Antrag stellen.
Im Test Humanity’s Last Exam erreichte die Plattform Google Gemini 3 Deep Think 48,4 % ohne die Verwendung externer Tools; das Ergebnis im Benchmark ARC-AGI-2 betrug beispiellose 84,6 %. Im Programmier-Test Codeforces betrug die Elo-Bewertung 3455; bei den Aufgaben der Internationalen Mathematik-Olympiade 2025 zeigte das System ein Niveau einer Goldmedaille, dasselbe Ergebnis erzielte es bei den Aufgaben der Chemie- und Physik-Olympiade. Im CMT-Benchmark demonstrierte der Modus Google Gemini 3 Deep Think ein hohes Niveau im Verständnis der theoretischen Physik mit einem Ergebnis von 50,5 %.
Das Modell Gemini 3 Deep Think bildete die Grundlage für einen KI-Agenten, der im Labor von Google DeepMind den Namen Aletheia. trägt. Er umfasst ein Werkzeug zur Überprüfung von Hypothesen, die in natürlicher Sprache formuliert sind, um Schwächen in den vorgeschlagenen Lösungen zu identifizieren; es wurde ein iterativer Prozess zur Generierung und Anpassung von Lösungen vorgesehen. Wichtig ist, dass der Agent seine Unfähigkeit, auf eine Anfrage zu antworten, anerkennen kann. Um mit komplexen Forschungen zu arbeiten, greift er auf den Google-Suchdienst und Web-Navigationsmittel zurück — bei der Erstellung von Zusammenfassungen der veröffentlichten Literatur gibt er keine nicht existierenden Links aus und bemüht sich, Ungenauigkeiten bei Berechnungen zu vermeiden.
Die tatsächlichen und zukünftigen Leistungsstufen von Aletheia wurden von den Google-Entwicklern in fünf Kategorien unterteilt. In einem nahezu vollständig autonomen Modus hat der KI-Agent Wege zur Lösung von drei offenen Problemen, die vom Mathematiker Pál Erdős formuliert wurden, skizziert – diese Untersuchung wurde mit dem Nullniveau bewertet, das „geringe Neuheit“ entspricht. Im selben Modus schlug er auch eine Lösung für ein weiteres Problem aus demselben Set vor und erreichte das erste Niveau oder „minimale Neuheit“. Auf dem zweiten Niveau, „veröffentlicht tauglich“, zeigte Aletheia Ergebnisse im autonomen Modus, im Modus der Zusammenarbeit mit Menschen und im Modus als Hilfswerkzeug. Der dritte („signifikanter Durchbruch“) und der vierte („bedeutender Durchbruch“) sind für den KI-Agenten bisher noch unerreichbar.
Auf Anweisung der Entwickler analysierte Aletheia 700 bisher ungelöste mathematische Probleme von Erdős und bewältigte 13 davon. Allerdings hatte bei 9 der Probleme bereits eine bestehende Lösung gefunden, und tatsächlich als erstmals gelöst erscheinen nur 4 Probleme. Darüber hinaus waren von 212 Lösungen, die die KI bereitstellte, nur 6,5 % „inhaltlich richtig“. Die übrigen hatten entweder grundlegende Mängel (68,5 %) oder lösten fälschlicherweise vom Agenten interpretierte Versionen der ursprünglichen Probleme (31,5 %).
Infolgedessen stimmten die Entwickler zu, dass ihre KI eine „Neigung hat, Fragen falsch zu verstehen, um sie leichter beantworten zu können“, und bleibt „extrem anfällig für Fehler im Vergleich zu Menschen“. Mit anderen Worten, KI kann Mathematiker bisher nicht ersetzen.
Quellen:
Quelle: 3dnews.ru
