La compañía publicó 372 conjuntos de resultados generados por uno de sus modelos avanzados de inteligencia artificial. Los trabajos abarcan problemas abiertos de matemática y computación teórica, incluida una nueva aproximación a la hipótesis de Riemann.
Una avalancha de resultados matemáticos
OpenAI volvió a sacudir al mundo de las matemáticas con la publicación de cientos de resultados producidos por un modelo interno de inteligencia artificial que todavía no está disponible para el público.
La compañía presentó 372 conjuntos de resultados, reunidos en 722 manuscritos, que abordan problemas abiertos y cuestiones relevantes de distintas áreas de la matemática y las ciencias de la computación teórica.
El material fue publicado en un repositorio de GitHub y podría llevar meses de análisis por parte de especialistas. El objetivo será determinar cuáles de los resultados representan avances realmente novedosos y cuáles combinan o extienden técnicas matemáticas ya conocidas.
Entre los trabajos anunciados aparecen avances relacionados con la conjetura de Kakeya en cuatro dimensiones, mejoras en algunos algoritmos fundamentales y progresos vinculados con la hipótesis de Riemann, uno de los problemas más famosos de la matemática.
Un modelo que trabaja a una escala inédita
Uno de los aspectos que más llamó la atención es la cantidad de resultados obtenidos.
Según explicó OpenAI, el modelo fue utilizado sobre aproximadamente 4.000 problemas y el resultado promedio requirió una cantidad de cómputo equivalente a unas tres horas de razonamiento de ChatGPT Pro. La empresa también publicó diez resúmenes del razonamiento utilizado para algunos de los resultados.
La compañía destacó además que muchos de los trabajos cuentan con formalizaciones en Lean, un lenguaje utilizado para verificar matemáticamente las demostraciones mediante computadora.
Esto no significa que cada resultado pueda considerarse automáticamente un descubrimiento consolidado. Los matemáticos deberán estudiar los trabajos, comprobar sus argumentos y establecer su verdadera importancia dentro de cada área.
La inteligencia artificial entra en una nueva etapa de la matemática
El anuncio llega pocas semanas después de que OpenAI afirmara haber logrado avances importantes en el problema de Navier-Stokes, uno de los grandes problemas abiertos de la matemática.
En mayo, además, un modelo de OpenAI había presentado una solución al histórico problema de las distancias unitarias de Erdős, una cuestión que llevaba décadas sin resolverse. En aquella oportunidad, especialistas externos analizaron la demostración y destacaron el uso de herramientas de teoría algebraica de números para abordar el problema geométrico.
Ahora, la magnitud de la nueva publicación plantea una pregunta todavía más profunda: ¿puede la inteligencia artificial comenzar a producir conocimiento matemático original a una velocidad que supera la capacidad humana para analizarlo?
El debate entre entusiasmo y preocupación
El avance también generó inquietud dentro de la comunidad matemática.
OpenAI creó un grupo asesor independiente sobre matemática e inteligencia artificial, vinculado al Institute for Advanced Study, para recibir recomendaciones sobre la manera de comunicar y publicar este tipo de resultados.
El problema no es solamente comprobar si una demostración es correcta. También está en juego cómo se presentan los descubrimientos, quién recibe el crédito, cómo pueden ser reproducidos y qué papel tendrán los investigadores humanos frente a sistemas capaces de generar miles de resultados.
La propia OpenAI reconoce que algunos de los nuevos trabajos todavía no son comprendidos completamente por sus propios matemáticos. Al mismo tiempo, sostiene que las matemáticas constituyen una herramienta fundamental para evaluar hasta dónde pueden llegar sus modelos de inteligencia artificial.
La discusión recién comienza. Mientras los especialistas empiezan a revisar el enorme volumen de material publicado, una cosa parece cada vez más clara: la inteligencia artificial ya no solamente está aprendiendo matemática; comienza a intervenir en la frontera misma de la investigación matemática.
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