Gemini Deep Think zdobywa złoto na Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej

Początek nowej ery — złoto dla sztucznej inteligencji

Wyobraź sobie, że masz okazję na własne oczy obserwować coś przełomowego. Siedzę i czytam pierwsze komunikaty prasowe z tegorocznej Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej (IMO), a czuję się trochę jakbym cofnął się do czasów, gdy w szkole przeciętny uczeń wyjmował kalkulator i wywoływał tym popłoch wśród nauczycieli. Tamta fala technologicznej nowości była niczym w porównaniu do tego, co właśnie wydarzyło się w lipcu 2025 roku. Oto bowiem model sztucznej inteligencji — Gemini Deep Think, stworzony przez zespół Google DeepMind — zdobył złoty medal na IMO. Pierwszy raz takie wyróżnienie powędrowało nie do człowieka, lecz do maszyny.

Mówiąc szczerze, przez pierwsze minuty miałem mieszane uczucia: trochę podziwu, trochę niepokoju. Przecież jeszcze niedawno siłą napędową konkursów matematycznych była ludzka kreatywność, świeżość spojrzenia — a tu proszę, zupełnie nowe rozdanie.

Jak do tego doszło? Krótka retrospekcja sukcesów AI na IMO

Aby zrozumieć wagę zwycięstwa Gemini Deep Think, sięgnę pamięcią (i archiwami) do poprzednich osiągnięć SI na tym polu. Rok wcześniej dwa inne modele DeepMind — AlphaProof oraz AlphaGeometry 2 — otarły się o podium, zdobywając srebro za rozwiązanie czterech z sześciu zadań. Ustalmy jednak, że tamte sukcesy okupiono licznymi kompromisami: problemów nie rozwiązywano „ludzkim językiem”, tylko tłumaczono je na język formalny, wykorzystywany w systemach dowodu automatycznego typu Lean. Cały proces trwał nie godziny, lecz dni. Czekałem aż pojawi się wersja, która dorówna najlepszym licealistom w typowych, olimpijskich warunkach.

No i doczekałem się. Gemini Deep Think rozwiązała pięć z sześciu wyjątkowo trudnych problemów IMO w typowej, czterogodzinnej sesji konkursowej. Zebrała tym samym 35 punktów na 42 możliwe. Wszystko w naturalnym języku, krok po kroku, bez żadnych sztuczek czy formalnych uproszczeń.

Pełna walidacja — nie ma zmiłuj

Koordynatorzy IMO wyjątkowo skrupulatnie oceniali prace tej „maszyny”. Odpowiedzi Gemini były jasne, szczegółowe i precyzyjne — dało się je śledzić bez większego problemu. Sędziowie przyznali punkty w ramach tych samych kryteriów co dla człowieka, porównując rozwiązania przez lupę.

Sam ten fakt zasługuje na podkreślenie, bo często krytycy pokrzykują, że „to tylko marketing”, a nie prawdziwe osiągnięcie. Tym razem jednak cała walidacja była wielopoziomowa i oparta o rzeczywiste, niezwykle wymagające testy.

Nowa jakość rozumowania: co tak naprawdę potrafi Gemini Deep Think?

Kto zna tradycyjne silniki sztucznej inteligencji, ten zapewne dostrzeże różnicę. Gemini Deep Think nie opiera się na prostym „zgadywaniu wyniku” czy przeszukiwaniu bazy gotowych odpowiedzi. Tu model stosuje tzw. równoległe ścieżki rozumowania, zwane fachowo parallel thinking. Wygląda to mniej więcej tak: SI rozwiązuje problem na dziesiątki (a nawet setki) sposobów jednocześnie, rozwija różne gałęzie rozumowania i na końcu splata z nich najbardziej produktywną ścieżkę, która prowadzi do wyniku.

Przypomina mi się tu anegdota z olimpijskich przygotowań: „co dwie głowy, to nie jedna” — ale Gemini to jakby mieć całą salę pełną genialnych umysłów, wszystkie pracujące równocześnie.

• Jednoczesność rozumowania — łączenie wielu hipotez na raz
• Uczenie przez wzmacnianie — SI analizuje nie tylko sam rezultat, ale i sposób dojścia do niego
• Pełna ścieżka dowodowa — model argumentuje swoje wyniki na poziomie olimpijskim
• Otwartość na wielokanałowe dane — tekst, obraz, kod matematyczny, dźwięk

Nie mogę się oprzeć wrażeniu, że obserwujemy „szkolną tablicę XXI wieku”, na której każda kropka i kreska jest wyjaśniona — i to przez cyfrowego mistrza.

IMO 2025 — zadania, które zmieniły bieg historii

Zadania przygotowane na tegoroczną olimpiadę matematyczną były, oględnie mówiąc, twardym orzechem do zgryzienia nawet dla rekordzistów z Chin, Iranu czy Stanów Zjednoczonych. Organizatorem przewodniczył wytrawny zespół matematyków, którzy jakby celowo podnieśli poprzeczkę, chcąc utrzeć nosa „klasycznym” solverom komputerowym.

Gemini Deep Think otrzymała dokładnie takie same polecenia jak reszta zawodników. Czas na rozwiązanie: 4,5 godziny, żadne wsparcie z zewnątrz, papier i ołówek. Wynik? Pełne rozwiązania pięciu problemów, szczegółowo rozpisane, argumentowane, a szósty — tylko częściowo poprawny.

Dla porównania: w czołówce ludzkiej większość zdobywała punkty za cztery lub pięć zadań, a bardzo niewielu uzyskało powyżej 30 punktów…

Nareszcie naturalny język

Kiedy sam, jako uczeń, startowałem w konkursach matematycznych, najgorsze były dla mnie formalizmy. Komputerowe modele też z tym walczyły — jeszcze w zeszłym roku przełożenie problemu na „język dowodu formalnego” trwało więcej niż samo rozwiązywanie.

Teraz Gemini Deep Think opisuje dowód naturalnie: po polsku, po francusku, po angielsku — jak chcesz. Sędziowie podkreślili, że model wykazuje styl i zwięzłość odpowiadającą laureatom IMO. Odpada cała biurokracja związana z tłumaczeniem maszynowego „bełkotu”.

Zaskoczeni matematycy i nieprzejednani sceptycy

Nie byłbym sobą, gdybym nie przyznał: wyniki te wywołały gorącą debatę, i to nie tylko wśród uczestników czy nauczycieli.

Z jednej strony uznanie i ciekawość: przecież do tej pory maszyny raczej słynęły z „mechanicznego kopiowania” czy szukania wzorców w danych, a tu mamy argumentację na poziomie człowieka. Z drugiej — wątpliwości i krytyka: czy SI naprawdę rozumie matematykę, czy może tylko ma talent do naśladowania logicznych wzorców stworzonych przez pokolenia uczniów i profesorów?

Ja sam kilka razy złapałem się na tym, że podświadomie szukam „haka”, czyli jakiegoś chochlika, niedopowiedzenia albo typowej dla algorytmu pomyłki. Tymczasem — cisza. Wynik przeszedł przez sito oceny, a każda odpowiedź przeszła test jakościowy.

Czego boją się przeciwnicy SI?

Część środowiska matematycznego martwi się, że maska SI stanie się barierą dla młodych talentów. Argumentacja idzie tropem: „jeśli maszyna zrobi zadanie za ciebie, co z twoją kreatywnością?”. Inni obawiają się utraty etosu olimpijskiego — przez dekady był to „sport wybitnych młodych umysłów”, a teraz chętnych może odstraszyć nie tyle trudność zadań, co przewaga techniczna nie do przeskoczenia.

Po mojemu, obawy te są zrozumiałe. Jednak historia pokazuje, że co nowa epoka — to nowe narzędzia. Kiedyś nikt nie wyobrażał sobie obliczeń bez tablic logarytmicznych, potem kalkulatorów, teraz — może narzędzi SI. Wszystko zależy od tego, czy będziemy umieli je sobie „oswoić”.

• Obawa przed utratą „ludzkiego pierwiastka”
• Nieufność wobec transparentności systemów SI
• Bariery w prowadzeniu „uczciwej” rywalizacji
• Pytania o wartość kreatywności w epoce automatyzacji

Jak to możliwe? Krótka charakterystyka Gemini Deep Think

Dla osób, które wcześniej nie miały styczności z tym typem narzędzi, kilka słów wyjaśnienia. Gemini to tzw. multimodalny model SI wyłoniony spod skrzydeł Google — i tak, nazwa rzeczywiście nawiązuje do „Bliźniąt”, bo łączy w sobie wiele kanałów przetwarzania informacji:

• rozumienie i generowanie tekstu
• interpretacja obrazów oraz grafik
• praca z kodem źródłowym
• interpretacja dźwięku i wideo

To swoisty wielozadaniowiec, do którego matematyka olimpijska okazała się doskonałym poligonem doświadczalnym. Zespół DeepMind przetestował na nim zarówno najnowsze algorytmy głębokiego uczenia, jak i systemy sprzężeń zwrotnych charakterystyczne dla uczenia przez wzmacnianie.

Co mnie zaskoczyło, to fakt, że model nie opiera się na „magazynach wiedzy encyklopedycznej”, lecz stawia na argumentację i transfer umiejętności. Po prostu — dostajesz dowód, a nie gotowy wynik wzięty z czeluści internetu.

Różnica w stosunku do wcześniejszych prób

Jeszcze parę lat temu podobne algorytmy potrafiły rozwinąć skrzydła jedynie tam, gdzie zadanie dało się sformalizować — przetworzyć na kod, tabelę lub wykres. Teraz zaś mamy do czynienia z czymś o wiele bardziej elastycznym — SI dostosowuje styl rozumowania do treści zadania i potrafi przełożyć najbardziej zawiłe zagadnienie na czytelną sekwencję kroków, nie gubiąc po drodze logiki.

To nie tylko przełom dla matematyki olympijskiej, ale też sygnał dla całej edukacji matematycznej.

Dlaczego to wydarzenie jest tak istotne?

Przechodząc od faktów do refleksji, zapytam wprost: czy świat się przewrócił do góry nogami? W zasadzie — trochę tak. IMO przez lata była doceniania jako pole doświadczalne dla „surowego” talentu matematycznego. To tu kariery zaczynali późniejsi nobliści i liderzy branży technologicznej.

Teraz w reguły gry wkracza nowy gracz: SI. Nie jest już tylko narzędziem wspomagającym, ale samodzielnym uczestnikiem z pierwszym złotym medalem na koncie.

Dla mnie i wielu kolegów po fachu to sygnał, że świat technologii i matematyki przeniknął się do niepoznaki. Z jednej strony — chłodna fascynacja możliwościami, z drugiej — pytanie, które powraca jak refren: gdzie w tym wszystkim miejsce dla człowieka?

Wpływ na młodych talentów

Siedząc na ławce z olimpijskim zadaniem w dłoni, każdy młody pasjonat czuje się czasem zagubiony — to jasne jak słońce. Ale do tej pory miał przekonanie, że „własna głowa najlepiej kombinuje”. Wprowadzenie SI do gry może dać impuls do zupełnie nowego stylu przygotowań: będziemy musieli nauczyć się korzystać z narzędzi SI, trzymając się wypracowanych przez lata strategii i twórczej pasji.

W rzeczywistości cała edukacja matematyczna stoi dziś na rozdrożu:

• kto będzie podążał klasycznym szlakiem „czystej” matematyki — sam, od zera?
• kto zaryzykuje współpracę z SI, traktując ją jako partnera — a nie rywala?

Tak czy inaczej, jestem przekonany, że *nie ma róży bez kolców*. Z każdej rewolucji wyłania się miejsce dla nowych umiejętności.

Technologiczna kuchnia: jak działa system rozumowania Gemini?

Warto zatrzymać się na chwilę przy technicznych aspektach działania Gemini Deep Think, bo to właśnie one decydują o jego niezwykłej skuteczności.

Równoległe ścieżki rozumowania bazują na założeniu, że złożone problemy matematyczne można rozpatrywać z kilku stron na raz. SI prowadzi wiele „wirtualnych dyskusji”, z których każda jest potencjalnym fragmentem finalnego rozwiązania.

W praktyce wygląda to tak:

1. SI rozbija zadanie na mniejsze problemy-cząstki
2. Tworzy alternatywne hipotezy dla każdej cząstki
3. Równolegle „próbkuje” te hipotezy, szukając najlepszych dróg dojścia do wyniku
4. Łączy najbardziej obiecujące elementy w uporządkowaną sekwencję kroków dowodowych
5. Przygotowuje czytelny, naturalny opis rozwiązania, tłumacząc zawiłości nawet laikowi

Uczenie przez wzmacnianie eksperckie — zespół DeepMind trenował Gemini na bazie prawdziwych rozwiązań olimpijskich z ostatnich lat, wzmacniając nie tylko sam wynik, ale i sposób argumentacji. SI gromadzi doświadczenie „dojścia do wyniku”, a nie tylko „końcowego rezultatu”, co radykalnie zmienia styl odpowiedzi.

Bezpieczne wdrożenie? Koordynatorzy IMO nie pozostawili złudzeń

Nie tak łatwo jest przekonać świat matematyki do technologicznej nowinki. Tym razem IMO przetestowała kilka warstw zabezpieczeń:

• Zamknięte środowisko testowe bez dostępu do internetu
• Dokładna dokumentacja procesu rozumowania (krok po kroku, zero skrótów!)
• Niezależna ocena przez grono doświadczonych graderów
• Antyplagiat i analiza językowa eliminująca powielanie archiwaliów
• Wielopoziomowa ocena jakości stylu, argumentacji i oryginalności

Wszystko po to, by wynik był możliwie czysty, niezależny i merytoryczny.

Kontekst edukacyjny i znaczenie dla świata nauki

Nie od dziś wiadomo, że matematyka olimpijska to kuźnia talentów — i nie chodzi tylko o same punkty, ale o umiejętność argumentowania, prezentacji dowodów, a czasem nawet pewną „błyskotliwość” w podejściu do zadania. Co przyniesie wejście SI na olimpijskie boiska?

Nowy sposób nauczania?

Wyobraź sobie szkolną klasę, w której SI nie jest wrogiem uczniów, tylko partnerem w odkrywaniu matematycznych zagadek. Zadania stają się dialogiem z cyfrowym asystentem, a nauczyciel nie tyle „odpytuje z wiedzy”, co wspiera argumentację.

W tej roli SI może sprawdzić się doskonale, o ile zachowamy zdrowy balans między automatyzacją a twórczym wysiłkiem.

Jako praktyk widzę tu ogromne pole do rozwoju narzędzi edukacyjnych opartych o SI. Kto wie, może następne pokolenie olimpijczyków będzie korzystać z interaktywnych mentorów cyfrowych? Niebawem pewnie nie trzeba będzie przekonywać nauczycieli, żeby dali „wolną rękę” na lekcjach — bo sztuczna inteligencja szybko zdejmie z nich ciężar tłumaczenia najtrudniejszych problemów.

Nowa rola nauczyciela i mentora?

Tu pojawia się kluczowe pytanie: czy rola nauczyciela zniknie? Moim zdaniem — wręcz przeciwnie. Zyskuje na znaczeniu, bo teraz to człowiek będzie przewodnikiem po świecie cyfrowych rozwiązań, mentorem uczącym korzystania z SI, a nie tylko „dawcą gotowych recept”. Zdrowa rywalizacja przeniesie się na poziom „kto szybciej i lepiej porozumie się z partnerem cyfrowym”.

W polskich realiach — wiem z własnego doświadczenia — nauczyciel musi być trochę jak dobry trener: nie robi wszystkiego za ucznia, ale pokazuje, jak mądrze korzystać z dostępnych narzędzi.

Co na to środowisko naukowe i profesjonalne?

Karuzela komentarzy ruszyła już w pierwszej godzinie po ogłoszeniu wyników IMO 2025. Cytaty z forów naukowych i wypowiedzi ekspertów przewijały się przez media jak szalone. Od entuzjazmu po ostrą krytykę — przekrój opinii był szeroki.

Jeden z profesorów matematyki z Oksfordu stwierdził wprost: „To historyczna chwila. SI dowodzi, że potrafi myśleć nie gorzej niż olimpijczyk, ale to człowiek musi zadbać o to, by narzędzie pracowało na naszą korzyść”.

Inna opinia, bardziej sceptyczna, przypominała mi dawną debatę wokół kalkulatorów: „Nie sztuką jest mieć dobre narzędzia, ale wiedzieć, kiedy i jak z nich korzystać”. Tak czy inaczej, środowisko naukowe zostało postawione przed faktem dokonanym i nie ma już odwrotu: SI gra w jednej lidze z najlepszymi.

Czy Gemini Deep Think trafi do uczniów?

Według informacji prasowych — Google i DeepMind mają udostępnić wybranym matematykom narzędzie Gemini Deep Think jako formę „asystenta badawczego”. To szansa na nową jakość prac naukowych w dziedzinie automatycznego dowodzenia twierdzeń, zresztą na międzynarodową skalę.

Nie wykluczone, że za kilka lat podobny „olimpijski asystent” trafi do szkół jako rozwinięcie dzisiejszych systemów komputerowych, pomagając uczniom przełamać najtrudniejsze bariery nauki. Brzmi jak science-fiction? Też tak kiedyś myślałem — teraz już mniej.

Automatyzacje i AI — kolejny krok dla biznesu i sprzedaży?

Na koniec nie byłbym sobą, gdybym nie spojrzał na tę rewolucję przez biznesowy pryzmat. Jeżeli SI potrafi rozwiązywać zadania konkursowe na światowym poziomie, wyciągane z kapelusza argumentacje mogą wkrótce stać się normą również w branży marketingu, wsparcia sprzedaży czy automatyzacji procesów.

Hurtowe wykorzystanie narzędzi takich jak Gemini czy ich lżejsze odpowiedniki do analizy danych, projektowania kampanii czy automatyzowania obsługi klienta już teraz przynosi wymierne korzyści. Przykład z IMO pokazuje — SI nie zna granic, jeśli chodzi o rozumienie oraz generowanie złożonych rozwiązań. W dodatku uczą się one całości procesu, nie tylko efektu — a to zmienia cały krajobraz konkurencyjny.

Praktyczne inspiracje dla automatyzacji z AI

W naszej pracy coraz częściej korzystamy z takich rozwiązań w narzędziach make.com czy n8n. Wydaje się, jakby bariera wejścia w złożone automatyzacje malała z każdym rokiem — wystarczy dobrze wypracować logikę działań, a SI już przejmie resztę:

• Tworzenie złożonych reguł decyzyjnych
• Analiza dużych zbiorów przypadków handlowych
• Wspomaganie personalizacji komunikacji marketingowej
• Zaawansowane zestawienia i raporty — przygotowywane w czasie rzeczywistym

Przyznam, że kilka lat temu podobne plany wydawały mi się zbyt śmiałe, a dziś? Zaskakująco często stają się rzeczywistością.

Wyjść na swoje — refleksje po złocie dla SI

Mówią, że nie ma rzeczy niemożliwych i, jak mawiał mój stary profesor, „każda rewolucja zaczyna się od dobrego zadania”. Pierwsze złoto IMO zdobyte przez SI już przesunęło granice. Pewnie będzie sporo narzekania i przesadnych obaw, bo przecież z każdym nowym narzędziem pojawia się opór. Ale — jeśli dobrze się temu przyjrzeć — SI może okazać się najlepszym sprzymierzeńcem w szukaniu odpowiedzi na najważniejsze pytania epoki.

Dla mnie osobiście to lekcja pokory, ale i impuls do działania: uczyć się nowych rzeczy, korzystać ze zdobyczy techniki, nie bać się konkurencji, tylko ją rozumieć. Przecież nie od dziś wiadomo, że wygrywa ten, kto nie siedzi w miejscu.

Co przyniesie przyszłość?

W szkołach, na uniwersytetach, w pracy — już niedługo SI stanie się codziennym towarzyszem nie tylko olimpijczyka, ale także „zwykłego” ucznia czy specjalisty od wdrożeń w marketingu. Z jednej strony — trzeba będzie weryfikować źródła i mieć „oczy szeroko otwarte”, z drugiej — warto korzystać z nowych możliwości, zanim stanie się to normą wszędzie.

Patrzę na medal Gemini Deep Thinka z mieszanką nostalgii (bo czasy zmieniają się bardzo szybko) i nadziei: może będzie to okazja, by polska młodzież nie tylko goniła świat, ale i wyznaczała trendy?

Podsumowanie najważniejszych wniosków

• Gemini Deep Think zdobyła złoty medal IMO 2025 jako pierwsza nie-ludzka uczestniczka
• Model SI rozwiązał pięć z sześciu olimpijskich problemów, argumentując w języku naturalnym
• Odpowiedzi SI zostały formalnie zweryfikowane i ocenione przez niezależnych sędziów IMO
• Wprowadzenie SI do konkursów matematycznych stanowi punkt zwrotny dla edukacji i nauki
• Nowe narzędzia otwierają drogę do rozwoju edukacji z SI jako partnerem, nie konkurentem
• Obawa przed SI wśród nauczycieli i uczniów może być początkiem „nowego otwarcia” dla kreatywności
• Przykład Gemini Deep Think inspiruje, by korzystać z AI także w biznesie, marketingu i wsparciu sprzedaży

Wnioski? Życie to nieustanny sprawdzian z kreatywności, a SI może być nie „maszyną do rozwiązań”, lecz towarzyszem odkryć — i, kto wie, może nawet dobrym przyjacielem na ścieżce do sukcesu. Teraz pozostaje mi tylko uzbroić się w cierpliwość i… śledzić kolejne olimpiady, bo przecież wszystko dopiero się zaczyna.

Źródło: https://spidersweb.pl/2025/07/gemini-wygrywa-olimpiade-matematyczna.html