Model AI Gemini 2.5 od Google DeepMind zdobył złoty medal w międzynarodowym konkursie programistycznym, rozwiązując problem, który pokonał ludzkich ekspertów.
W skrócie:
- Gemini 2.5 jako jedyny uczestnik rozwiązał zadanie dystrybucji cieczy w sieci, z którym nie poradził sobie żaden z ludzkich zespołów, w tym najlepsi programiści z Rosji i Chin.
- Google DeepMind porównuje to osiągnięcie do zwycięstwa komputera Deep Blue nad Garrim Kasparowem, nazywając je “historycznym momentem na drodze do sztucznej inteligencji ogólnej (AGI)”.
- Część ekspertów, jak prof. Stuart Russell z Berkeley, tonuje nastroje, wskazując na ogromną presję firm AI do ogłaszania przełomów i kwestionując realny wpływ tego wydarzenia.
Google DeepMind znów to zrobił. Ogłosił “historyczny” przełom, który ma wstrząsnąć posadami świata technologii i na zawsze zmienić nasze postrzeganie możliwości sztucznej inteligencji. Tym razem nie chodzi o grę w szachy czy Go. Specjalna wersja modelu Gemini 2.5 stanęła do rywalizacji z ludźmi w międzynarodowym konkursie programistycznym w Azerbejdżanie i – jak twierdzi firma – dokonała niemożliwego. AI rozwiązało złożony problem z realnego świata, który wprawił w zakłopotanie najlepsze ludzkie umysły. To wydarzenie Google z dumą stawia w jednym rzędzie z pokonaniem Garriego Kasparowa przez komputer Deep Blue w 1997 roku. Czy słusznie?
Jak AI postawiło ludzkiemu intelektowi szacha i mata?
Wyobraźmy sobie sieć połączonych ze sobą przewodów i zbiorników. Zadanie polega na takim rozprowadzeniu cieczy, by proces przebiegł jak najszybciej, biorąc pod uwagę nieskończoną liczbę możliwych ścieżek i kombinacji. Brzmi jak koszmar z lekcji fizyki? Dla 139 zespołów złożonych z najlepszych studentów informatyki z całego świata – w tym z elitarnych uczelni w Rosji, Chinach i Japonii – okazało się to problemem nie do przeskoczenia. Żaden ludzki zespół nie znalazł poprawnego rozwiązania. A Gemini 2.5? Potrzebował na to niespełna pół godziny.
Co prawda, model AI nie był bezbłędny – poległ na dwóch z dwunastu postawionych mu zadań. Jego ogólny wynik dał mu drugie miejsce w klasyfikacji generalnej. Jednak to właśnie zdolność do rozwiązania tego jednego, arcytrudnego problemu sprawiła, że Google mówi o “głębokim skoku w abstrakcyjnym rozwiązywaniu problemów”. To nie jest już tylko gra planszowa o ustalonych zasadach. To zadanie wymagające, jak twierdzi firma, “głębokiego abstrakcyjnego rozumowania, kreatywności i prawdziwej iskry geniuszu”.
“Historyczny moment” czy marketingowa zagrywka?
“Dla mnie to moment równoważny z Deep Blue dla szachów i AlphaGo dla Go” – powiedział Quoc Le, wiceprezes Google DeepMind. “Co więcej, to rozumowanie bliższe realnemu światu, a nie tylko zamkniętemu środowisku gry. Dlatego ten postęp ma potencjał, by przekształcić wiele dyscyplin naukowych i inżynieryjnych”. Le wskazał na projektowanie leków i układów scalonych jako potencjalne pola zastosowań. Google twierdzi, że model osiągnął poziom 20 najlepszych koderów na świecie. Wszystko wskazuje na to, że firma traktuje to jako kluczowy krok na drodze do stworzenia AGI – sztucznej inteligencji ogólnej, dorównującej człowiekowi w szerokim zakresie zadań.
Jednak nie wszyscy podzielają ten entuzjazm. Stuart Russell, profesor informatyki na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley, studzi nastroje. Stwierdził, że “twierdzenia o epokowym znaczeniu wydają się przesadzone”. Przypomniał, że systemy AI od jakiegoś czasu dobrze radzą sobie z zadaniami programistycznymi, a przełom związany z Deep Blue “w zasadzie nie miał wpływu na realny świat zastosowań AI”. Dodał jednak z nutą uznania, że skoro kod faktycznie zadziałał, może to oznaczać postęp w tworzeniu systemów AI zdolnych do pisania naprawdę wysokiej jakości oprogramowania. Na koniec rzucił gorzką uwagę: “Presja na firmy AI, by wciąż ogłaszały przełomy, jest ogromna”.
Jaka jest cena tego sukcesu i czego Google nie mówi?
W tej beczce miodu jest też łyżka dziegciu, a nawet kilka. Michael Wooldridge, profesor z Uniwersytetu Oksfordzkiego, nazwał osiągnięcie “imponującym”, ale od razu zadał kluczowe pytanie: ile mocy obliczeniowej było do tego potrzebne? I tu Google nabiera wody w usta. Firma odmówiła podania szczegółów. Potwierdziła jedynie, że wersja Gemini 2.5 użyta w konkursie nie była tą samą, która jest dostępna dla przeciętnego subskrybenta usługi Google AI Ultra za 250 dolarów miesięcznie. To rodzi pytania o skalowalność i praktyczność tego rozwiązania.
Pomimo tego, sukces robi wrażenie na organizatorach. Dr Bill Poucher, dyrektor wykonawczy konkursu ICPC, uznał udział Gemini za “kluczowy moment w definiowaniu narzędzi AI i standardów akademickich potrzebnych dla następnej generacji”. Wygląda na to, że debata o tym, czy jesteśmy świadkami historii, czy tylko doskonale wyreżyserowanego spektaklu marketingowego, dopiero się zaczyna. Jedno jest pewne: poprzeczka w wyścigu o dominację w świecie AI znów została podniesiona. A my, obserwatorzy, możemy tylko czekać na kolejny ruch – ze strony maszyny lub jej twórców.