OpenAI afirma que su IA ha descifrado más de 100 problemas matemáticos clásicos: implicaciones para la ciencia
OpenAI reavivó la discusión acerca del progreso de la Inteligencia Artificial. La compañía sostuvo que una reciente arquitectura interna consiguió solucionar más de cien retos históricos sin respuesta en varios campos de la matemática, sumado al hallazgo divulgado semanas atrás relativo a las ecuaciones de Navier‑Stokes, considerado uno de los Problemas del Milenio.
La comunicación se emitió el 21 de septiembre, simultáneamente con la conformación de un panel consultivo compuesto por investigadores de distintas universidades y centros de estudio. La noticia resulta sobresaltante debido a la rapidez de los logros. OpenAI inició el entrenamiento de la arquitectura el 28 de agosto y el ritmo de avance asombró incluso a sus propios especialistas en matemáticas.
Surge una cuestión esencial. La compañía aún no ha divulgado el inventario íntegro de esos más de cien enigmas ni las pruebas correspondientes, de modo que la magnitud de la aseveración debe ser examinada por académicos ajenos.
Problemas matemáticos que OpenAI asegura haber solucionado
Hasta el momento la compañía no ha publicado un relato pormenorizado de los más de 100 retos que acredita al nuevo mecanismo. Señaló, sin embargo, que provienen de diversas ramas de la matemática y corresponden a preguntas abiertas que llevaban prolongado período sin respuesta.
La comunicación se dio después de que OpenAI divulgara el 8 de septiembre una prueba vinculada a Navier‑Stokes. Dicha cuestión figura entre las siete interrogantes elegidas por el Clay Mathematics Institute como Problemas del Milenio y había permanecido sin solución durante aproximadamente 90 años.
Según la empresa, el logro se alcanzó mediante un marco constituido por numerosos agentes. Cerca de 100 agentes colaboraron durante unas 50 horas en una cuestión vinculada a las ecuaciones de Euler. Posteriormente, otros equipos se dirigieron al desafío de Navier‑Stokes.
OpenAI indica que los agentes alcanzaron la solución el 5 de septiembre, aproximadamente 88 horas después de haber comenzado la tarea. La formalización y validación con Lean demandaron otras 17 horas.
OpenAI comunicó que, en conjunto, los agentes intercambiaron 4,9 millones de mensajes y consumieron cerca de 300.000 millones de tokens generados. En el caso de Navier‑Stokes, se emplearon aproximadamente 130.000 millones de tokens y se produjeron 2,7 millones de mensajes.
Motivos de escepticismo entre la comunidad matemática
La controversia ya no se limita a si una máquina es capaz de obtener una respuesta, sino a la interpretación de una solución matemática cuando el procedimiento ha sido llevado a cabo por sistemas de Inteligencia Artificial. OpenAI instauró un comité asesor autónomo para supervisar la difusión y valoración de dichos hallazgos.
El ente se encuentra radicado en el Institute for Advanced Study de Princeton y, en una primera fase, reúne a nueve matemáticos, entre los que se incluyen Timothy Gowers, Martin Hairer, Ravi Vakil y Edward Witten. La firma aseguró que el comité será capaz de sopesar la relevancia de los descubrimientos, sugerir la forma de divulgarlos y orientar respecto a normas académicas y profesionales.
La inquietud también surge fuera de OpenAI. En septiembre, 25 laureados con la Medalla Fields suscribieron una manifestación donde criticaron la forma en que las corporaciones de IA compiten por dar solución a problemas matemáticos. Entre sus observaciones expresaron preocupación por una investigación orientada a generar respuestas sin salvaguardar el proceso de entendimiento y difusión del saber.
Perspectivas
Fuente: Ambito.com
