Googles Doppelschlag: Mathe und Alltags-KI im Juni

Wenige Hundert Dollar Rechenzeit hat Googles AlphaProof Nexus pro Problem benötigt, um neun seit Jahrzehnten ungelöste Matheaufgaben zu lösen, zwei davon lagen 56 Jahre offen. Zeitgleich rollt Gemini Intelligence auf Samsung Galaxy S26 und Pixel 10 aus und bucht dort eigenständig Termine, generiert Widgets und bereinigt Spracheingaben. KI bewegt sich in diesem Sommer gleichzeitig an die Forschungsfront und in die Hosentasche.

Was beim Google I/O 2026 angekündigt wurde

Am 19. Mai präsentierte Sundar Pichai auf der Google I/O Android 17 als „Intelligenzsystem“ statt Betriebssystem. Der Kern ist Gemini Intelligence: ein Set von KI-Funktionen, das auf dem Gerät selbst läuft und sich durch alle Apps hindurchzieht. Chrome erhält ab Ende Juni einen autonomen Surfmodus namens Chrome Auto Browse, der eigenständig Termine bucht oder Parkplätze reserviert. Gboard bereinigt Spracheingaben automatisch, Widgets lassen sich per Textbeschreibung generieren.

Hinzu kommt Gemini Spark, ein persönlicher Agent, der Aktionen über mehrere Apps koordiniert. Für US-Abonnenten des Google AI Ultra-Tarifs, der nach einer Preissenkung bei 100 Dollar monatlich startet, ist Spark bereits verfügbar. Der Rollout beginnt gestaffelt: Samsung Galaxy S26, S26+ und S26 Ultra erhalten als erste Geräte Gemini Intelligence, gefolgt von Googles Pixel 10-Reihe. Das Galaxy Z Fold 8 soll im Juli folgen.

DeepMind-Chef Demis Hassabis sprach auf der Konferenz davon, die Menschheit stehe „am Fuß der Singularität“. AGI hält er für erreichbar „um 2030, plus oder minus ein Jahr“. Die Formel war kein Versprechen, sondern Kalibrierung: Google möchte verstanden werden als Unternehmen, das eine Zäsur erwartet, nicht nur Produktiterationen liefert.

AlphaProof Nexus: Neun Jahrzehnteprobleme für wenige Hundert Dollar

Einen Tag nach OpenAIs Ankündigung, die 80 Jahre alte Erdős-Einheitsdistanzvermutung widerlegt zu haben, veröffentlichte Google DeepMind am 21. Mai 2026 auf arXiv eigene Ergebnisse. AlphaProof Nexus kombiniert Gemini 3.1 Pro als Strategiegeber mit dem formalen Beweisprogramm Lean, das jeden Beweisschritt algorithmisch prüft. Das System löste neun offene Erdős-Probleme aus einer Liste von 353 sowie 44 Vermutungen der Online Encyclopedia of Integer Sequences. Zwei der neun Probleme waren seit 56 Jahren offen.

Der technische Unterschied zu OpenAIs Methode ist bedeutsam. OpenAI nutzt natürlichsprachliches Schlussfolgern mit anschließender menschlicher Verifikation; AlphaProof Nexus erzeugt maschinell prüfbare Beweise, bei denen jeder Schritt durch Lean überprüft wird. Kein menschlicher Mathematiker muss die Nachweise beurteilen können. Jedes gelöste Problem kostete nach Angaben von Google DeepMind wenige Hundert Dollar Rechenzeit, während manche dieser Fragen professionelle Mathematiker Monate oder Jahre beschäftigt hatten.

Führende Mathematiker, darunter Fields-Medaillengewinner Tim Gowers, haben beide Ergebnisse als echte Beiträge zur Mathematik eingestuft. Das ist ungewöhnlich: KI-Ergebnisse werden von der Fachgemeinschaft selten so vorbehaltlos anerkannt. Die von AlphaProof Nexus gelösten Erdős-Probleme betreffen kombinatorische Strukturen und Fragen zur Verteilung von Zahlenfolgen, die als Prüfsteine für mathematisches Strukturverständnis gelten. Dass ein KI-System mehrere solcher Aufgaben in Serie löst, verändert die Einschätzung darüber, was algorithmisches Denken leisten kann.

Warum Mathematik der leichteste Test war

Google DeepMind betonte in Statements explizit: AlphaProof Nexus ist kein AGI. Das System arbeitet in formalen Sprachen mit klar definierten Verifikationskriterien. Mathematik bietet den Vorteil, dass jede Lösung eindeutig prüfbar ist. Andere Wissenschaften, in denen offene Fragen mehrdeutig formuliert sind oder keine Lean-fähige Formalisierung existiert, bleiben vorerst außerhalb der Reichweite des Systems.

Der wirtschaftliche Wert der gelösten Erdős-Probleme ist begrenzt. Sie gehören zur reinen Kombinatorik und Geometrie, nicht zur angewandten Forschung. Die Frage, ob ähnliche Systeme einmal offene Probleme in Chemie, Pharmakologie oder Klimamodellierung lösen können, ist noch nicht beantwortet. Diese Disziplinen bieten kein geschlossenes Formalisierungssystem wie Lean.

Beim Rollout von Gemini Intelligence stellen sich Fragen anderer Art. Die Funktionen setzen voraus, dass das KI-System Kalendereinträge, E-Mail-Inhalte und Standort kennt. Google hat angekündigt, viele Verarbeitungsschritte auf dem Gerät selbst durchzuführen. Wie weit das in der Praxis gilt und welche Daten dennoch Google-Server erreichen, wird eine der zentralen Fragen für den europäischen Rollout sein.

Gemini in Chrome ab Ende Juni, Z Fold 8 im Juli

Die unmittelbaren nächsten Schritte sind konkret terminiert. Chrome Auto Browse startet nach Googles Angaben Ende Juni in den USA. Das Galaxy Z Fold 8 erhält Gemini Intelligence-Funktionen zum Marktstart im Juli. Ob und wann die Funktionen auf europäische Nutzer ausgeweitet werden, hat Google bisher offen gelassen.

Für AlphaProof Nexus hat Google eine „AI for Math Initiative“ eingerichtet, die das System auf weitere offene Probleme ansetzen soll. DeepMind betonte, das System sei noch nicht auf Probleme außerhalb formal verifizierbarer Mathematik ausgelegt. Der Wettbewerb mit OpenAI, das seinerseits ankündigte, weitere Matheprobleme anzugehen, dürfte sich im Sommer fortsetzen.