Рассвет автономных научных исследований (The Dawn of Autonomous Scientific Inquiry)

Став переломным моментом для искусственного интеллекта, Google DeepMind объявила о выпуске Gemini Deep Think — специализированной модели рассуждений (reasoning model), разработанной для функционирования не просто как инструмент, а как партнер по сотрудничеству в высокоуровневых научных исследованиях. Выпущенная вместе с серией технических отчетов 11 февраля 2026 года, Deep Think представляет собой фундаментальный отход от традиционных больших языковых моделей (LLMs). Благодаря использованию продвинутого масштабирования вычислений во время вывода (inference-time compute scaling) и новой архитектуры «параллельного мышления» (parallel thinking), модель продемонстрировала способность решать математические задачи уровня PhD и генерировать автономные исследования в областях от арифметической геометрии до теоретической физики.

Презентация совпала с резонансным интервью в Fortune с Google DeepMind CEO сэром Демисом Хассабисом, который охарактеризовал этот прорыв как катализатор новой эры «радикального изобилия» (radical abundance). Для сообщества ИИ и научных институтов выпуск Gemini Deep Think сигнализирует о том, что давно теоретизировавшийся переход от генеративного ИИ (Generative AI) к ИИ, ориентированному на рассуждения (reasoning-centric AI), теперь стал практической реальностью.

За пределами последовательного мышления: архитектура Deep Think

Основная инновация, лежащая в основе Gemini Deep Think, — это отказ от линейной последовательной цепочки рассуждений (chain-of-thought), которая определяла предыдущее поколение передовых моделей. Стандартные LLM обычно генерируют шаги рассуждения один за другим — этот процесс уязвим для каскадных ошибок, когда одна оплошность может сорвать все решение.

Напротив, Gemini Deep Think использует архитектуру параллельных рассуждений (parallel reasoning architecture). Этот подход позволяет модели одновременно исследовать несколько ветвей гипотез, эффективно имитируя поиск по «дереву мыслей» (tree of thought) во время вывода. Выделяя больше вычислительной мощности на этапе рассуждения — концепция, известная как масштабирование во время вывода — модель может проверять промежуточные шаги, возвращаться из тупиков и перекрестно обогащать идеи из разных ветвей перед тем, как прийти к окончательному ответу.

Эта архитектура особенно эффективна для областей, требующих строгой логики и многоэтапной проверки, таких как математика и синтез кода. Согласно техническому отчету DeepMind, производительность модели не выходит на плато только за счет размера модели, а масштабируется логарифмически линейно в зависимости от количества «времени на раздумья», отведенного на конкретную задачу.

Aletheia: агент, который решает нерешаемое

Чтобы продемонстрировать возможности Deep Think, DeepMind представила Aletheia — внутреннего исследовательского агента, построенного на базе этой модели. Aletheia работает по циклу «Генерация-Проверка-Исправление» (Generate-Verify-Revise), используя выделенный верификатор на естественном языке для критики собственных результатов.

Результаты ошеломляют. В недавно созданном бенчмарке IMO-ProofBench Advanced, предназначенном для проверки логики олимпиадного уровня, Aletheia набрала более 90%, значительно превзойдя предыдущие современные системы. Что еще более впечатляет, агент продемонстрировал мастерство в бенчмарке FutureMath Basic, сборнике упражнений, составленном на основе курсовых работ и квалификационных экзаменов уровня PhD.

Возможности Aletheia выходят за рамки стандартизированных тестов в сферу новых открытий. DeepMind сообщила, что агент автономно решил четыре открытые проблемы из базы данных гипотез Эрдёша (Erdős conjecture). Кроме того, он подготовил полноценную научную статью — упоминаемую внутри компании как Feng26 — в которой рассчитываются «собственные веса» (eigenweights), сложные структурные константы в арифметической геометрии. Статья была создана с минимальным вмешательством человека, что стало одним из первых случаев, когда система ИИ внесла вклад в виде публикуемого результата в чистой математике.

Практические примеры ускорения науки

Хотя математика служит основным испытательным полигоном, полезность Gemini Deep Think распространяется на все точные науки. DeepMind выделила несколько тематических исследований, в которых модель ускорила исследовательские процессы:

• Теоретическая физика: В исследовании, касающемся космических струн, ученые использовали Deep Think для расчета гравитационного излучения. Задача требовала решения интегралов, содержащих сложные сингулярности. Модель предложила новое аналитическое решение с использованием многочленов Гегенбауэра, которые естественным образом поглотили сингулярности и свернули бесконечный ряд в конечную сумму в замкнутой форме.
• Информатика: Модель была развернута для верификации формальных доказательств в проверке программного обеспечения, выявив пограничные случаи в протоколах распределенных систем, которые пропустили аудиторы-люди.
• Материаловедение: В настоящее время Deep Think пилотируется для прогнозирования кристаллических структур электролитов батарей следующего поколения, используя свои способности к рассуждению для навигации в огромном пространстве поиска химических комбинаций более эффективно, чем традиционные методы моделирования.

Видение радикального изобилия

Выпуск Gemini Deep Think глубоко переплетен с более широким философским видением руководства Google DeepMind. В интервью Fortune, опубликованном на этой неделе, CEO Демис Хассабис подробно остановился на своем прогнозе Ренессанса, движимого ИИ. Хассабис утверждал, что мы вступаем в период «радикального изобилия», когда интеллектуальные системы помогут решить проблему нехватки ресурсов путем оптимизации энергетических сетей, открытия новых материалов и лечения болезней.

«Мы переходим от эпохи, когда ИИ упорядочивает мировую информацию, к эпохе, когда ИИ помогает нам понять законы мира», — заявил Хассабис. Он подчеркнул, что такие инструменты, как Deep Think, не предназначены для замены ученых-людей, а призваны действовать как «телескоп для разума», позволяя исследователям видеть дальше и яснее, чем когда-либо прежде.

Однако Хассабис также предупредил, что эта мощь требует ответственного управления. Способность автономно генерировать научные знания несет в себе риски двойного назначения, особенно в таких областях, как биотехнология и кибербезопасность. DeepMind внедрила строгие «потолки возможностей» и песочницы безопасности для Aletheia, чтобы предотвратить генерацию вредоносного контента.

Сравнительный анализ: Gemini Deep Think против стандартных LLM

Чтобы понять масштаб этого сдвига, полезно сравнить операционные характеристики Gemini Deep Think со стандартными высокопроизводительными большими языковыми моделями (такими как серия Gemini 1.5 или модели класса GPT-4).

Таблица 1: Техническое сравнение парадигм рассуждения

Последствия для индустрии ИИ

Появление Gemini Deep Think устанавливает новый стандарт для индустрии ИИ, смещая конкурентный фокус с вопроса «у кого самое большое контекстное окно» на «у кого самые глубокие способности к рассуждению».

Для корпоративных пользователей и разработчиков этот сдвиг подразумевает изменение способов создания ИИ-приложений. Парадигма «промпт-инжиниринга» (prompt engineering) эволюционирует во «флоу-инжиниринг» (flow engineering), где задача состоит в структурировании среды рассуждений — предоставлении модели правильных инструментов, верификаторов и ограничений для решения многоэтапных задач.

Конкуренты, вероятно, ускорят собственные усилия по масштабированию вычислений во время вывода. Успех Deep Think подтверждает гипотезу о том, что вычислительные ресурсы, затраченные во время генерации, так же ценны, если не более, чем ресурсы, затраченные во время обучения. Это осознание может привести к дивергенции на рынке: более легкие и быстрые модели для потребительских приложений и тяжелые модели для «глубоких раздумий» для промышленных и научных исследований и разработок.

Будущие перспективы

Заглядывая в оставшуюся часть 2026 года, ожидается, что интеграция таких систем, как Gemini Deep Think, в лабораторные рабочие процессы ускорится. DeepMind указала, что коммерческая версия API Deep Think станет доступна избранным партнерам в ближайшие месяцы, особенно фармацевтическим компаниям и фирмам, занимающимся материаловедением.

Статья «Feng26» и решение проблем Эрдёша служат доказательством концепции: ИИ больше не просто извлекает ответы из базы данных человеческих знаний. Теперь он способен расширять эту базу данных. По мере того как эти системы совершенствуют свою способность рассуждать, проверять и совершать открытия, граница между человеческим и машинным интеллектом в научных начинаниях будет продолжать стираться, приближая обещание радикального изобилия к реальности.