Google ha rilasciato un grande aggiornamento Gemini 3 Deep Think — una piattaforma basata su intelligenza artificiale deduttiva, progettata per affrontare le sfide attuali nel campo della scienza e dell'ingegneria.
Lo sviluppo della nuova versione di Google Gemini 3 Deep Think è stato condotto insieme a scienziati; il servizio è progettato per risolvere complesse sfide di ricerca, i cui aspetti possono non avere limiti chiari o una sola soluzione corretta, e i relativi dati possono essere incompleti o non sistematici. La piattaforma aggiornato Deep Think è un tentativo di oltrepassare la teoria astratta e entrare nel campo dell'applicazione pratica. La nuova modalità è disponibile direttamente nell'app Gemini, ma solo gli abbonati a Google AI Ultra possono utilizzarla; l'azienda aprirà anche per la prima volta l'accesso al servizio tramite API Gemini — ingegneri, ricercatori e imprese dovranno inviare la relativa richiesta.
Nel test Humanity’s Last Exam, la piattaforma Google Gemini 3 Deep Think ha ottenuto il 48,4 % senza l'uso di strumenti esterni; il risultato nel benchmark ARC-AGI-2 è stato un senza precedenti 84,6 %. Nel test di programmazione Codeforces, il punteggio Elo ha raggiunto 3455; nelle prove della Olimpiade matematica internazionale del 2025, il sistema ha dimostrato un livello di medaglia d'oro, raggiungendo lo stesso risultato nella risoluzione dei problemi delle olimpiadi di chimica e fisica. Nel test CMT-Benchmark, il modulo Google Gemini 3 Deep Think ha mostrato un alto livello di padronanza della fisica teorica con un risultato del 50,5 %.
Il modello Gemini 3 Deep Think ha dato origine a un agente AI, che nel laboratorio Google DeepMind è stato chiamato Aletheia. Include uno strumento di verifica delle ipotesi espresse in linguaggio naturale per identificare le carenze nelle soluzioni proposte; è previsto un processo iterativo di generazione e revisione delle soluzioni. È importante sottolineare che l'agente può riconoscere di non essere in grado di fornire una risposta alla richiesta. Per affrontare ricerche complesse, si rivolge al motore di ricerca Google e agli strumenti di navigazione web — nella preparazione dei riassunti della letteratura pubblicata non genera link non esistenti e cerca di evitare imprecisioni nei calcoli.
I livelli di realizzazione attuali e futuri di Aletheia sono stati suddivisi dai programmatori di Google in cinque gradazioni. In modalità praticamente completamente autonoma, l'agente IA ha tracciato i percorsi per risolvere tre problemi aperti formulati dal matematico Pál Erdős — questa ricerca è stata valutata a livello zero, corrispondente a una "novità trascurabile". Nella stessa modalità ha proposto una soluzione a un altro problema dello stesso insieme, raggiungendo il primo livello o "novità minima". Al secondo livello, "adatto per la pubblicazione", Aletheia ha mostrato risultati in modalità autonoma, in modalità di collaborazione con l'uomo e in modalità di strumento di supporto. Il terzo ("significativo progresso") e il quarto ("progresso notevole") non sono ancora stati conquistati dall'agente IA.
Su richiesta degli sviluppatori, Aletheia ha analizzato 700 problemi matematici irrisolti di Erdős e ne ha risolti 13. Tuttavia, per 9 dei problemi esisteva già una soluzione, e solo 4 sembrano essere stati realmente risolti per la prima volta. Inoltre, su 212 soluzioni fornite dall'IA, solo il 6,5% si è rivelato "sostanzialmente corretto". Il restante 68,5% presentava difetti fondamentali, mentre il 31,5% risolveva versioni delle domande originali interpretate erroneamente dall'agente.
Di conseguenza, gli sviluppatori hanno convenuto che la loro IA mostra una "tendenza a fraintendere la domanda in modo da renderla più semplice da rispondere", e rimane "estremamente soggetta a errori rispetto agli esseri umani". In altre parole, l'IA non può ancora sostituire i matematici.
Fonti:
Fonte: 3dnews.ru
