Gazeta Lodz - Si la IA resuelve por sí sola problemas complejos, ¿para qué servirán los matemáticos?

Me siento "completamente trastornado por una crisis existencial en mi campo", dice a la AFP Terence Tao, medalla Fields (equivalente al Nobel en matemáticas) en 2006 y una de las voces más influyentes del campo.

En menos de cuatro días, a comienzos de septiembre, una IA de vanguardia de OpenAI resolvió la llamada ecuación de Navier-Stokes, formulada en 1845, a la que se habían enfrentado generaciones de matemáticos.

Desde principios de año, las principales figuras de la inteligencia artificial ya habían logrado invalidar varias proposiciones matemáticas célebres, pero este avance removió todos los cimientos.

"Si deciden estudiar las cuestiones que nos interesan para nuestras investigaciones, podrían resolver estos problemas fácilmente", estima Steven Strogatz, profesor en la Universidad Cornell.

Antonio Auffinger, profesor de Matemáticas de la Universidad Northwestern, recuerda que hace apenas un año los modelos de IA, incluso los más avanzados, alucinaban todo el tiempo en sus razonamientos.

"Hoy la IA puede elaborar largas cadenas de argumentos" sin divagar, añade.

Aunque los investigadores emplean desde hace tiempo esta tecnología, el enfoque de OpenAI se diferencia porque le entrega el control a la IA.

En enero, Elon Musk anticipó que las matemáticas serían "aplastadas" por la inteligencia artificial en el plazo de un año.

"Las matemáticas se convertirán en algo extremadamente banal para la IA", afirmó el jefe de xAI, que pasó a llamarse SpaceXAI.

Benjamin Antieau, profesor de matemáticas en la Universidad Northwestern, se declara "impactado y atónito". Sin embargo, subraya que la IA de OpenAI no partió de una hoja en blanco, sino que "siguió los pasos de otros matemáticos que desarrollaban este enfoque del problema desde hacía años".

Se trata de españoles que también inspiraron a Tristan Buckmaster y Levent Alpöge, matemáticos que aseguran haberse aproximado a la solución de la ecuación de Navier-Stokes antes que OpenAI.

Incluso han planteado un posible plagio de sus trabajos, lo que la start-up californiana desmiente.

- Creatividad humana -

Mohammed Abouzaid, profesor en la Universidad Stanford, considera que la IA "amplía el espectro" de lo que se puede demostrar.

"Pero no aumenta la amplitud de las ideas que podemos explorar", sostiene. "No se aprecia un salto de creatividad que aporte novedades a las matemáticas".

Anima Anandkumar, profesora de Caltech, logró junto con su equipo resolver una forma simplificada de Navier-Stokes —denominada Euler— mediante un modelo de IA que no se apoyaba en trabajos previos.

Este modelo se diferencia del de ChatGPT o Claude. Llamado PINN (physics informed neural network), mezcla datos con leyes de la física.

"Podría decirse que OpenAI se apoyó más en los humanos que nosotros", explica Anandkumar.

Con todo, "hubo que diseñar" el modelo, "hacer que funcionara (...) Eso requiere mucha creatividad humana", matiza.

En el futuro, añade, "la IA podría ganar en matices, pero los humanos seguirán teniendo un campo de posibilidades al que la inteligencia artificial no podría acceder...".

El viernes, 25 laureados con la medalla Fields alertaron sobre un posible "efecto destructivo" de la IA en la investigación en matemáticas.

En la red social Mastodon, Terence Tao abogó por una IA al servicio de los matemáticos, en vez de intentar sustituir a estos por la tecnología de vanguardia.

Para un modelo solo importa el objetivo, escribió.

"La meta se alcanza; el problema se resuelve, pero faltan las enseñanzas, las nuevas perspectivas, las colaboraciones y la identificación de nuevos objetivos", añadió Tao.

Antonio Auffinger cree que los matemáticos seguirán "teniendo un papel importante" incluso si la "IA pudiera responder a todas las preguntas".

"Porque no se trata de saber cómo ir del punto A al punto B, sino de formular las preguntas que van a ayudar a toda la sociedad", enfatiza.

M.Stefanski--GL