El mundo de las matemáticas está viviendo una especie de choque cultural. Por un lado, empresas como OpenAI acaban de publicar 722 manuscritos matemáticos generados por un modelo de inteligencia artificial que ni siquiera han lanzado al público, sin explicar a fondo cómo llegaron a esos resultados. Por otro, el matemático Thomas Bloom, de la Universidad de Manchester, en Inglaterra, decidió cerrar los comentarios de su sitio donde se rastrea el avance de más de mil problemas abiertos planteados por Paul Erdős (un famoso matemático húngaro del siglo XX), porque la gente empezó a “resolverlos” con pruebas de IA que ni siquiera entendía.
En contraste, un estudio de Google DeepMind, publicado en la revista científica Science, sí detalla su metodología: su sistema AlphaProof Nexus logró resolver nueve problemas de Erdős usando varios programas de IA que trabajaban en equipo y verificaban su propia lógica con un software llamado Lean. Lo más curioso es que una versión más sencilla del sistema, sin tanta colaboración entre máquinas, resolvió los mismos nueve problemas, lo que sugiere que no siempre se necesita tanta potencia de cómputo.
El verdadero debate no es si la IA puede resolver matemáticas, sino si puede ayudar a los humanos a comprenderlas y avanzar juntos. Si te late el tema, te invitamos a leer la nota completa en Science News.
Fuente: Can math stay human in the age of AI? (Science News).
Imagen: BryanAlexander, BY 2.0 (vía Openverse).