Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Герман Геншин

Убил ли Google домашку? Мой опыт работы с глубокими исследованиями Gemini

Google запустил Глубокие Исследования, доступные для продвинутых подписчиков Gemini, которые используют Gemini для поиска по множеству источников и создания детализированных отчетов. Звучит впечатляюще, но достаточно ли это, чтобы навсегда заменить домашнее задание? Глубокие Исследования — это помощник по исследованиям на базе ИИ, который сочетает в себе возможности поиска Google с продвинутым аналитическим разумом Gemini. Эта функция позволяет вам изучать сложные темы и генерировать подробные отчеты за считанные минуты, что потенциально экономит часы ручного поиска. Он утверждает, что ищет в открытой сети, чтобы предоставить масштабные, организованные отчеты из различных источников. Но насколько хорошо он справляется с задачей? Чтобы получить доступ к Глубоким Исследованиям, подписчики Gemini Advanced могут посетить веб-интерфейс Gemini (на стационарном ПК) и войти в систему. Выберите "1.5 Pro с Глубокими Исследованиями" из выпадающего меню моделей: Затем введите свой исследовательск
Оглавление

Резюме

Google запустил Глубокие Исследования, доступные для продвинутых подписчиков Gemini, которые используют Gemini для поиска по множеству источников и создания детализированных отчетов. Звучит впечатляюще, но достаточно ли это, чтобы навсегда заменить домашнее задание?

Что такое Глубокие Исследования?

Глубокие Исследования — это помощник по исследованиям на базе ИИ, который сочетает в себе возможности поиска Google с продвинутым аналитическим разумом Gemini. Эта функция позволяет вам изучать сложные темы и генерировать подробные отчеты за считанные минуты, что потенциально экономит часы ручного поиска. Он утверждает, что ищет в открытой сети, чтобы предоставить масштабные, организованные отчеты из различных источников. Но насколько хорошо он справляется с задачей?

Как использовать Глубокие Исследования

Чтобы получить доступ к Глубоким Исследованиям, подписчики Gemini Advanced могут посетить веб-интерфейс Gemini (на стационарном ПК) и войти в систему.

Выберите "1.5 Pro с Глубокими Исследованиями" из выпадающего меню моделей:

-2

Затем введите свой исследовательский вопрос или тему, просмотрите и одобрите (или измените) многоступенчатый план исследований и нажмите "Начать исследование", чтобы запустить процесс.

Стоит отметить, что Глубокие Исследования в настоящее время доступны только на английском языке и для подписчиков Gemini Advanced, стоимостью 20 долларов в месяц, но также вы можете получить пробный доступ.

Проверка Глубоких Исследований Gemini

Чтобы оценить возможности Глубоких Исследований, я решил протестировать его на вопросе, который не был слишком сложным:

"Каковы ключевые тренды в развитии искусственного интеллекта в 2025 году?"

Он сразу же собрал план исследований с ключевыми областями, которые он собирается изучить, и заявил, что сможет подготовить это за несколько минут. Я был весьма впечатлён полнотой плана исследований и скоростью его генерации. Я нажал "Начать исследование":

-3

Он начал исследовать вопрос, пройдя через 28 соответствующих результатов:

-4

Он завершил моё исследование и создал подробный отчет за пару минут. Модель призывает вас задавать дополнительные вопросы или запрашивать изменения. Вы также можете открыть его в Google Документах, что я и сделал:

-5

Финальный отчет был актуальным и свежим, включая авторитетные источники (например, Gartner), он был хорошо оформлен и охватывал все ключевые разделы, упомянутые в плане исследований:

-6

Как он справился? (Результаты)

Отчет охватывал агентов ИИ, которые будут становиться всё более способны и выполнять задачи без необходимости вмешательства человека, включая тренд мультимодального ИИ (системы ИИ, которые могут обрабатывать информацию из множества источников) такие как Глубокие Исследования Gemini. Он также освещал тренды инвестиций в ИИ и финансирования, ожидаемые в 2025 году, проблемы кибербезопасности, связанные с ИИ, и применения ИИ в различных отраслях, от здравоохранения до производства.

Он следовал широкому и сбалансированному подходу, включая этические проблемы, поднятые ИИ, и то, что мы можем ожидать в дальнейшем. Я не ожидал увидеть список AI-конференций, запланированных на 2025 год. Я считаю, что задав ИИ такой широкий вопрос, я позволил чат-боту проявить немного больше креативности. Отчет включал смешение количественных данных (например, статистика инвестиций в ИИ, статистика внедрения ИИ в бизнесе и рост ИИ-центров обработки данных с прогнозами потребления электроэнергии по всему миру) и качественного анализа (тренды ИИ для различных отраслей) с авторитетными ссылками.

Глубокие Исследования не просто собирали факты; они синтезировали информацию, чтобы предоставить инсайты по трендам и потенциальным сценариям на будущее, наряду с потенциальными этическими соображениями и воздействием на рабочую силу, если больше рабочих мест будет заменено ИИ. Он также упоминал, как ИИ используется для обнаружения и предотвращения кибератак, улучшая существующие системы безопасности, и как киберпреступники используют ИИ для противоположных целей.

Платформа была простой в использовании и очень понятной. Мне не нужно было менять подсказки, и все было очень интуитивно. Время ожидания для генерации исследования и отчета было действительно быстрым. Я лично вижу, как буду использовать это снова, чтобы очень быстро узнать о различных темах. У кого есть время пролистывать несколько веб-сайтов в наши дни?

Ответы на дополнительные вопросы

Чтобы увидеть, как чат-бот будет реагировать на последующие вопросы, я задал ему пару вопросов, один из которых был:

“Что касается ИИ в медиа, можете ли вы рассказать, как ИИ может быть использован для потенциальной автоматизации видеомонтажа?”

Он дал ответ, в котором упоминались различные аспекты видеомонтажа, которые ИИ может автоматизировать, а также инструменты для видеомонтажа на базе ИИ, которые уже доступны. Как всегда, он предоставляет ссылки на все источники и соответствующий контент.

Ограничения функции Глубоких Исследований

Хотя модель Глубоких Исследований произвела на меня довольно большое впечатление, я бы сказал, что, в целом, ей не хватает тонкого понимания, которое приходит от чтения реальных научных статей или проведения собственных первичных исследований, чего я ожидал. Вам также следует остерегаться потенциальной предвзятости. Все источники были в основном из англоязычных публикаций, поэтому могут отсутствовать другие точки зрения.

Потенциальные области использования для студентов

Я не считаю, что домашняя работа мертва, но думаю, что использование Глубоких Исследований для организации и сбора информации — хороший старт. Например, для обзоров литературы вы можете быстро создать общий обзор существующих исследований по теме, чтобы увидеть, имеются ли какие-либо пробелы в доступных источниках. Еще одно применение — планирование проекта. Поскольку Глубокие Исследования могут предоставить хорошо структурированные исследовательские планы, они могут помочь вам организоваться для вашего исследовательского проекта и дать вам базу для начала.

Как и в случае с любым контентом, генерируемым ИИ, вам нужно убедиться, что вся информация фактическая, так как чат-боты могут выдавать недостоверные данные. Все полученные данные должны быть проверены с использованием соответствующих ресурсов. Кроме того, хотя это кажется мощным инструментом для сбора релевантной информации и проведения некоторого анализа, вам все равно нужно будет критически проанализировать и собрать основные моменты. Помните, ИИ должен дополнять критическое мышление, а не заменять его.

Как он сравнивается с другими моделями ИИ?

Что отличает Глубокие Исследования от существующих инструментов ИИ, так это его способность имитировать человеческие навыки исследования. Он не просто предоставляет простой ответ, но и проводит исследование по различным источникам, которые он консолидирует в отчет, а также инициирует новые поиски на основе того, что он узнал. Этот процесс повторяется несколько раз, чтобы предоставить более комплексный результат.

Если вы хотите сравнить инструмент Глубоких Исследований Gemini с моделью o1 от OpenAI (которая является их продвинутой моделью анализа), обе являются мощными достижениями в технологии ИИ. Однако Глубокие Исследования, похоже, больше сосредоточены на веб-исследованиях и генерации отчетов, в то время как модель o1 от OpenAI направлена на улучшение анализа и сложного решения проблем в различных областях, включая научные, математические и программные задачи.

Хотя функция Глубоких Исследований Google для Gemini Advanced мощная и впечатляющая в своей способности осуществлять многоступенчатый исследовательский процесс и предоставлять хорошо структурированные отчеты за считанные минуты, это не конец всей домашней работы. Помните, это не замена оригинальной мысли и человеческого креатива, так что используйте её ответственно. Никогда не знаешь, может быть, однажды ИИ заменит домашнюю работу с ИИ-учеными.

Если вам понравилась эта статья, подпишитесь, чтобы не пропустить еще много полезных статей!

Новинка! На нашем канале в Яндекс Дзен появилась премиум подписка, которая позволяет читать статьи без рекламы и получать доступ к эксклюзивным материалам, недоступным обычным пользователям. Будем рады, видеть вас в числе премиум пользователей!
🏕️ Любите активный отдых на природе? Подписывайтесь на канал Поход лайфхак в Яндекс Дзен — кладезь полезных советов для любителей активного отдыха!

Вы также можете читать наши материалы в: