OpenAI anuncia su papel central en uno de los avances más significativos de la IA aplicada a la investigación científica: ¿en qué consiste?
OpenAI reveló un hallazgo que, de ser validado por la comunidad de matemáticos, podría constituir uno de los logros más sobresalientes de la Inteligencia Artificial en el campo científico. La compañía afirma que su propio sistema consiguió demostrar la existencia y regularidad de las ecuaciones de Navier‑Stokes, una de las siete interrogantes incluidas en los Problemas del Milenio del Clay Mathematics Institute. Esta cuestión permanece sin respuesta desde hace casi noventa años y está asociada a un premio de un millón de dólares.
El 8 de septiembre la empresa difundió una exposición de 165 páginas, acompañada de una formalización en Lean, un lenguaje empleado para certificar matemáticamente que cada paso de una prueba respeta las normas establecidas. Dicho anuncio, sin embargo, no equivale a una aprobación final por parte de los especialistas.
La demostración debe ser inspeccionada de forma independiente y, además, el resultado quedó envuelto en una controversia con dos investigadores que trabajaban en temas afines y que pusieron en tela de juicio el origen de la prueba presentada por OpenAI.
Naturaleza de las ecuaciones de Navier‑Stokes y su complejidad
Las ecuaciones de Navier‑Stokes describen el comportamiento de fluidos como el agua y el aire. Aparecen en problemas de dinámica de fluidos que surgen en áreas tan diversas como la ingeniería aeroespacial, la meteorología y la física.
El reto planteado por el Clay Mathematics Institute es mucho más concreto. En tres dimensiones, los matemáticos buscan determinar si, a partir de ciertas condiciones iniciales suaves, las ecuaciones siempre generan soluciones que permanecen regulares y físicamente plausibles, o si pueden desarrollar singularidades en un intervalo de tiempo finito. Este desafío fue incorporado al listado de siete Problemas del Milenio en el año 2000.
Una singularidad indica que una magnitud matemática asociada al flujo deja de estar limitada. OpenAI asegura haber demostrado exactamente un caso de esa naturaleza. Según la compañía, su sistema identificó un flujo tridimensional que parte de forma suave y genera una singularidad en un tiempo finito, manteniendo la energía total finita durante el proceso.
Método empleado por la Inteligencia Artificial
OpenAI no se limitó a emplear un simple chatbot para que resolviera el ejercicio. La compañía activó un sistema interno formado por agentes especializados capaces de intercambiar información, ejecutar código y consultar una copia almacenada de internet. El equipo dedicado a Navier‑Stokes llegó a congregar alrededor de 10 000 agentes operando simultáneamente.
La iniciativa comenzó después de que, el 1 de septiembre, la empresa recibiera rumores sobre posibles avances en dos Problemas del Milenio. OpenAI decidió entonces someter su arquitectura interna a todos los problemas aún sin resolver y a otras cuestiones matemáticas.
A los agentes se les presentaron variadas formulaciones del desafío. Algunos grupos se orientaron hacia versiones que podrían conducir a una prueba de existencia y regularidad, mientras que otros exploraron alternativas que pudieran demostrar una ruptura. Posteriormente, OpenAI utilizó Codex para compilar los resultados más relevantes y transferir ideas entre los distintos equipos.
El hallazgo se obtuvo el 5 de septiembre, apenas 88 horas después de iniciar el experimento. La formalización y verificación mediante Lean requirió 17 horas y se realizó con GPT‑6 Astra. En conjunto, los agentes centrados en Navier‑Stokes intercambiaron unos 2,7 millones de mensajes y emplearon aproximadamente 130 mil millones de tokens de salida.
La magnitud del experimento evidencia la cantidad de recursos computacionales involucrados. El objetivo no se limitó a obtener una respuesta, sino a construir una demostración que pudiera convertirse en una prueba formalizada y verificable por una máquina.
Controversia tecnológica: la objeción que puso en tela de juicio el anuncio de OpenAI
El impactante descubrimiento estuvo acompañado de una disputa. El matemático Tristan Buckmaster, de la Universidad de Nueva York, y Levent Alpöge, investigador de Anthropic, habían dedicado varios meses a estudiar la aparición de singularidades en ecuaciones de dinámica de fluidos.
Buckmaster sostuvo que ambos habían utilizado Claude y Codex durante su investigación y que habían introducido borradores de su trabajo en sesiones privadas. Según su versión, OpenAI se enteró de sus progresos antes de publicar su propia prueba y luego le propuso diversas opciones para reconocer su contribución. Además, preguntó explícitamente si sus sesiones de Codex habían sido empleadas para entrenar el modelo que generó la solución.
OpenAI negó haber accedido a datos de usuarios para elaborar la prueba. No obstante, aclaró que no podía descartar totalmente que información anonimizada derivada del uso de sus productos hubiera contribuido a mejorar sus modelos. También afirmó que los investigadores y los agentes que produjeron la solución no habían revisado el trabajo de Buckmaster y Alpöge antes de su publicación.
OpenAI mantiene que las demostraciones son distintas y que su resultado no depende del aporte de los investigadores. Sin embargo, la controversia sigue sin resolverse y plantea una cuestión que trasciende la capacidad matemática de la IA: ¿quién debe recibir el crédito cuando una máquina genera una prueba a partir de herramientas creadas por científicos humanos?
Fuente: Ambito.com
