10 лет назад программа AlphaGo от @GoogleDeepMind стала первой, кто победил чемпиона мира в го — игре с большим количеством ходов, чем атомов во вселенной. AlphaGo выиграла с помощью "Хода 37", игры, которая была настолько нестандартной, что эксперты подумали, что это ошибка. Вот как эта победа ознаменовала современную эру ИИ и привела к десятилетию научных открытий 🧵 ↓

Успех AlphaGo продемонстрировал потенциал ИИ в том, чтобы помочь нам лучше понять огромные сложности физического мира. 🧬 Это привело к созданию AlphaFold, который в 2020 году решил проблему "прогнозирования структуры белка" — грандиозную задачу, существующую уже 50 лет, жизненно важную для понимания заболеваний и разработки новых лекарств. 🔬 С тех пор мы сделали более 200 миллионов структур белков доступными бесплатно, чтобы помочь более 3 миллионам исследователей справляться со всем, от вакцин против малярии до ферментов, поедающих пластик. 🏆 В 2024 году эта работа была удостоена Нобелевской премии по химии, врученной @demishassabis и Джону Джамперу от имени команды AlphaFold.

Технологии AlphaGo перешли от игрового поля к самой сложной математике на планете. 🥈 Похожие подходы помогли AlphaProof, в паре с AlphaGeometry, стать первыми AI-системами, которые завоевали серебро на Международной математической олимпиаде (IMO). 🥇 Недавно усовершенствованная версия Gemini Deep Think пошла еще дальше, достигнув золотой медали на IMO 2025 года. Мы теперь применяем это мышление к самым сложным, открытым задачам в науке и инженерии.

AlphaEvolve, агент ИИ, вдохновленный методами поиска AlphaGo, открывает, как сделать работу компьютеров более эффективной. 💻 Недавно он был использован для открытия нового способа умножения матриц — основной математики, лежащей в основе почти всех современных ИИ. Оптимизируя код на самом базовом уровне, мы делаем целые экосистемы, от дата-центров до квантовых вычислений, быстрее и более устойчивыми.