Google DeepMind mengumumkan bahwa model AI mereka, Gemini 2.5, telah mencapai terobosan yang disebut “historis” dalam dunia kecerdasan buatan. Dalam kontes pemrograman tingkat perguruan tinggi internasional (ICPC) di Azerbaijan, AI ini berhasil menyelesaikan tantangan nyata yang tidak berhasil dipecahkan oleh tim manusia terbaik. DeepMind menyebut kejadian ini sebagai langkah besar menuju Artificial General Intelligence (AGI).

Gemini 2.5 berhasil merancang metode optimal untuk mendistribusikan cairan melalui jaringan pipa dan reservoir yang kompleks, sebuah masalah dengan kombinasi kemungkinan yang sangat banyak. AI ini menyelesaikan tugas tersebut dalam waktu kurang dari 30 menit, sementara tim manusia harus menghadapi begitu banyak kemungkinan dan kombinasi. Meskipun gagal dalam 2 dari 12 soal, Gemini menempati posisi kedua di antara 139 programmer mahasiswa terbaik di dunia.

Mengapa Pencapaian Ini Penting

DeepMind mengatakan bahwa performa ini menunjukkan kemampuan abstraksi dan kreativitas AI yang semakin mendekati pola pikir manusia. Gemini 2.5 bukan hanya memecahkan soal matematika atau algoritma biasa, tetapi soal yang membutuhkan logika kompleks dan solusi inovatif yang belum pernah dilihat sebelumnya.

DeepMind membandingkan momentum ini dengan kegemilangan Deep Blue yang mengalahkan Garry Kasparov di catur pada 1997 dan kemenangan AlphaGo terhadap juara Go pada 2016 — dua momen penting dalam sejarah AI. Mereka menyebut bahwa sekarang AI mulai merambah tantangan nyata dari dunia sains dan teknik, seperti rancangan obat dan desain chip. Pengaruhnya bisa sangat luas jika kemampuan ini dikembangkan lebih lanjut.

Apa yang Bisa dan Belum Bisa Gemini 2.5

AI ini mampu mengolah kombinasi kemungkinan sangat besar dan memilih solusi terbaik. Ia sangat cepat dalam menganalisis dan menjalankan algoritma yang kompleks. Dalam konteks tool AI populer, performa seperti ini memperlihatkan bahwa AI sekarang tidak hanya dibatasi pada prediksi atau penyusunan konten — tetapi juga problem solving nyata dalam ilmu komputer dan teknik.

Namun, keterbatasan tetap ada. Gemini gagal menyelesaikan dua dari 12 masalah yang diberikan. Belum semua soal cocok bagi AI, terutama yang membutuhkan konteks manusia atau kreativitas improvisasi penuh. AI juga masih memerlukan sumber daya komputasi yang besar. Beberapa pengamat mempertanyakan seberapa besar energi dan komputasi dibutuhkan untuk mencapai performa seperti ini.

Konteks: Jenis dan Perbedaan AI yang Dipertandingkan

Dalam kontes seperti ICPC, soal pemrograman menguji jenis AI yang memadukan pembelajaran mendalam (deep learning) dengan kemampuan logika simbolik dan optimasi algoritma. Berbeda dengan aplikasi AI sehari-hari seperti asisten suara atau rekomendasi konten, tugas di ICPC membutuhkan reasoning abstrak, kreativitas, dan solusi terhadap masalah yang belum pernah muncul sebelumnya.

Sekarang AI tidak hanya soal tool AI populer seperti ChatGPT atau layanan generatif gambar. Rival seperti Gemini 2.5 menunjukkan bahwa AI bisa menantang manusia dalam soal kompleks—ini bagian dari varietas AI dan evolusi jenis AI yang makin berkembang. Ini memperkaya pemahaman kita tentang bagaimana jenis dan perbedaan AI memengaruhi aplikasi nyata di bidang teknik, sains, dan teknologi.

Dampak dan Implikasi

Prestasi Gemini 2.5 bisa menjadi tonggak penting bagi pengembangan AI yang lebih luas. Dalam desain obat, AI bisa mempercepat penemuan senyawa aktif. Dalam desain chip, AI bisa membantu mengoptimalkan arsitektur dengan efisiensi yang lebih tinggi. DeepMind menyebut bahwa dengan kemajuan ini, aplikasi dalam sains dan teknik bisa segera terasa dampaknya.

Para ahli memberi pujian sekaligus kritik. Stuart Russell dari UC Berkeley mengingatkan agar kita melihat klaim-klaim ini secara kritis. Ia menekankan bahwa hype harus diimbangi dengan transparansi dan utilitas praktis. Michael Wooldridge dari Universitas Oxford juga menyebut bahwa pencapaian ini mengesankan, tetapi kita perlu tahu seberapa besar komputasi yang digunakan.

Kesimpulan

Gemini 2.5 oleh Google DeepMind telah membuktikan bahwa kecerdasan buatan bisa melampaui batas-batas yang selama ini dianggap sulit oleh manusia. Dengan kecepatan dan akurasi, AI ini mendekati visi AGI — meskipun jalan ke sana masih panjang.