Google hat ein umfangreiches Update veröffentlicht Gemini 3 Deep Think — eine Plattform für überlegendes künstliches Intelligenzdenken, die entwickelt wurde, um aktuelle Herausforderungen in Wissenschaft und Ingenieurwesen zu bewältigen.
Die Entwicklung der neuen Version von 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 die begleitenden Daten unvollständig oder unsystematisch sein können. Die aktualisierte Plattform Deep Think ist ein Versuch, über abstrakte Theorien hinauszugehen und in den Bereich der praktischen Anwendung einzutreten. 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 zum Dienst über die Gemini-API ermöglichen – Ingenieure, Forscher und Unternehmen müssen einen entsprechenden Antrag stellen.
Im Test ‚Humanity’s Last Exam‘ erzielte die Google Gemini 3 Deep Think-Plattform 48,4 % ohne den Einsatz externer Tools; das Ergebnis im Benchmark ARC-AGI-2 betrug beispiellose 84,6 %. Im Programmierungstest Codeforces erreichte sie eine Elo-Bewertung von 3455; bei den Aufgaben der Internationalen Mathematik-Olympiade 2025 zeigte das System ein Niveau für die Goldmedaille, das gleiche Ergebnis erzielte es auch bei den Prüfungen in Chemie und Physik. Im CMT-Benchmark bewies der Modus Google Gemini 3 Deep Think ein hohes Niveau in theoretischer Physik mit einem Ergebnis von 50,5 %.
Das Modell Gemini 3 Deep Think bildet die Grundlage für einen KI-Agenten, der im Labor von Google DeepMind den Namen erhielt. Aletheia. Es beinhaltet ein Hypothesenprüfungswerkzeug, das in natürlicher Sprache formuliert ist, um Schwächen in den vorgeschlagenen Lösungen zu identifizieren; ein iterativer Prozess zur Generierung und Anpassung von Lösungen ist vorgesehen. Wichtig ist, dass der Agent seine Unfähigkeit, eine Antwort auf die Anfrage zu geben, anerkennen kann. Um mit komplexen Forschungsthemen zu arbeiten, greift er auf den Google-Suchdienst und Navigationswerkzeuge im Web zurück – bei der Erstellung von Zusammenfassungen veröffentlichten Literatur gibt er keine nicht existierenden Links an und bemüht sich, Ungenauigkeiten bei Berechnungen zu vermeiden.
Die tatsächlichen und erwarteten Leistungsniveaus von Aletheia wurden von Google-Entwicklern in fünf Kategorien unterteilt. Im nahezu vollständig autonomen Modus hat der KI-Agent Wege zur Lösung von drei offenen Aufgaben skizziert, die von dem Mathematiker Pál Erdős formuliert wurden – dieses Forschungsergebnis wurde als null gewertet, was „geringfügige Neuheit“ bedeutet. Im selben Modus schlug er eine Lösung für eine weitere Aufgabe aus demselben Set vor und erreichte damit das erste Niveau oder „minimale Neuheit“. Auf dem zweiten Niveau, das als „publikationsfähig“ gilt, zeigte Aletheia Ergebnisse im autonomen Modus, im Modus der Zusammenarbeit mit Menschen und im Modus des unterstützenden Werkzeugs. Das dritte („signifikanter Durchbruch“) und vierte Niveau („beachtlicher Durchbruch“) blieben dem KI-Agenten bisher verwehrt.
Auf Anregung der Entwickler hat Aletheia 700 bislang ungelöste mathematische Probleme von Erdős analysiert und 13 davon gemeistert. Dabei stellte sich jedoch heraus, dass für 9 Probleme bereits eine existierende Lösung gefunden wurde, sodass tatsächlich nur 4 Probleme als erstmals gelöst gelten können. Darüber hinaus waren von den 212 Lösungen, die die KI generiert hat, lediglich 6,5 % „inhaltlich korrekt“. Die übrigen wiesen entweder fundamentale Mängel auf (68,5 %) oder lösten falsch interpretierte Versionen der ursprünglichen Probleme (31,5 %).
Infolge dessen stimmten die Entwickler zu, dass ihre KI eine "Neigung zeigt, die Frage falsch zu verstehen, um eine einfachere Antwort zu ermöglichen", und bleibt "extrem fehleranfällig im Vergleich zu Menschen." Mit anderen Worten, KI kann Mathematiker bisher nicht ersetzen.
Quellen:
Quelle: 3dnews.ru
