Google представляет свою разработку — интеллектуальную систему, способную анализировать и делать выводы
Google представляет свою разработку — интеллектуальную систему, способную анализировать и делать выводы. Компания Google представила новую версию искусственного интеллекта, способного к логическим рассуждениям. Однако на данный момент эта модель находится на стадии тестирования, и, по результатам наших предварительных испытаний, она нуждается в доработке. Новая модель, получившая название Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, доступна в AI Studio — платформе для создания прототипов искусственного интеллекта от Google. В описании модели указано, что она «лучше всего подходит для мультимодального понимания, рассуждений и кодирования». Также заявлено, что модель способна «рассуждать о сложных проблемах» в таких областях, как программирование, математика и физика. В своём сообщении на X Логан Килпатрик, ответственный за продукт в AI Studio, назвал Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental «первым шагом Google в направлении рассуждений». Джефф Дин, главный научный сотрудник Google DeepMind, исследовательского подразделения Google в области искусственного интеллекта, в своём сообщении отметил, что модель Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental «обучается использовать мысли для улучшения своих рассуждений». «Мы видим многообещающие результаты, когда увеличиваем время вычисления вывода», — сказал Дин, имея в виду объём вычислений, необходимых для «запуска» модели при рассмотрении вопроса. Модель Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, созданная на основе недавно представленной модели Gemini 2.0 Flash, по своему дизайну напоминает модели рассуждений, разработанные OpenAI и другими компаниями. В отличие от большинства моделей искусственного интеллекта, модели рассуждений эффективно проверяют свои выводы, что помогает им избегать ошибок, характерных для обычных моделей ИИ. Однако у моделей рассуждений есть и недостаток: они часто требуют больше времени для поиска решений — обычно на несколько секунд или минут больше. После получения подсказки Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental делает паузу перед ответом, анализируя ряд связанных подсказок и «объясняя» свои рассуждения по ходу процесса. Затем модель суммирует информацию и даёт наиболее точный ответ. Например, когда я задал модели вопрос о количестве букв «Р» в слове «клубника», она ответила: «Две». После выпуска модели o1 произошёл всплеск интереса к моделям рассуждений со стороны конкурирующих лабораторий искусственного интеллекта, и не только Google. В начале ноября DeepSeek, исследовательская компания в области искусственного интеллекта, финансируемая квантовыми трейдерами, представила предварительный просмотр своей первой модели рассуждений DeepSeek-R1. В том же месяце команда Qwen от Alibaba представила то, что, по её словам, было первым «открытым» конкурентом o1. В октябре Bloomberg сообщил, что несколько команд Google работают над моделями рассуждений. В последующем отчёте The Information, опубликованном в ноябре, было указано, что в компании работает не менее 200 исследователей, занимающихся этой технологией. Что послужило толчком к разработке моделей рассуждений? Во-первых, поиск новых подходов к совершенствованию генеративного искусственного интеллекта. Как недавно сообщил мой коллега Макс Зефф, методы «грубой силы» для масштабирования моделей больше не дают тех результатов, которые были раньше. Однако не все уверены, что модели рассуждений — это наилучший путь развития. Они, как правило, требуют значительных затрат, например, из-за большого объёма вычислительных ресурсов, необходимых для их запуска. И хотя они продемонстрировали хорошие результаты в тестах, неясно, смогут ли модели рассуждений поддерживать такой же темп прогресса. Источник: www.techcrunch.com
Пост взят с международного финтех-медиа ресурса
ДЛЯ ЛЮДЕЙ