OpenAI publica 377 resultados matemáticos y profundiza la discusión sobre el rol de la IA

OpenAI difundió esta semana 377 resultados matemáticos nuevos que abarcan álgebra, teoría de números, informática teórica, lógica matemática y topología.

La cifra sorprendió a la comunidad de matemáticos , que en los últimos meses ha visto cómo los modelos de inteligencia artificial resuelven problemas abiertos que hasta hace poco parecían inalcanzables para las máquinas.

La publicación llega apenas un mes después de que la empresa anunciara que había logrado descifrar la ecuación de Navier-Stokes, uno de los llamados Problemas del Milenio, cuya solución tenía ofrecida una recompensa de un millón de dólares.

Ese antecedente ya había abierto un debate sobre los límites del razonamiento artificial en matemáticas , y la nueva tanda de resultados lo profundiza.

Qué significan los 377 resultados matemáticos de OpenAI Los 377 hallazgos publicados utilizaron un modelo de inteligencia artificial más avanzado que no se ha lanzado públicamente, el mismo tipo de sistema que había resuelto el problema de Navier-Stokes .

Muchas de las demostraciones fueron comprobadas con Lean, un lenguaje informático que verifica la lógica matemática subyacente a cada solución.

Para apenas diez de esas soluciones, la empresa ofreció además resúmenes explicativos de cómo el modelo llegó a su resultado.

Según indicó OpenAI , cada demostración promedio demandó cerca de tres horas de cómputo.

El origen de estos problemas también llama la atención.

Las empresas de inteligencia artificial venían probando sus modelos con ejercicios ya existentes, como los que se plantean en la Olimpiada Internacional de Matemática para estudiantes de secundaria.

Cuando los sistemas comenzaron a resolverlos sin dificultad, el equipo de OpenAI diseñó nuevos parámetros basados en problemas matemáticos sin resolver, ubicados en la frontera de la investigación actual.

Una parte de esos problemas inéditos es la que se dio a conocer esta semana.

Dan Roberts, líder de investigación de OpenAI, explicó que probar los modelos de manera interna resulta necesario para desarrollar mejores herramientas, y que las demostraciones matemáticas surgieron como un subproducto de ese proceso de prueba.

El debate sobre si la inteligencia artificial razona o copia en matemáticas El logro con Navier-Stokes había dejado abierta una pregunta que todavía no se resolvió: si los modelos de OpenAI despliegan un pensamiento creativo propio o si simplemente completan los pasos finales de una demostración después de apoyarse en ideas ya desarrolladas por matemáticos humanos.