ChatGPT resolvió uno de los problemas más difíciles de las matemáticas, pero enfrenta disputa por el mérito

OpenAI aseguró haber resuelto uno de los problemas matemáticos más difíciles del mundo: el llamado problema de Navier-Stokes, que lleva sin solución desde el año 2000. La compañía afirma que uno de sus modelos de inteligencia artificial —que todavía no está disponible al público— encontró la respuesta en 88 horas, usando miles de sistemas trabajando en conjunto. El anuncio, sin embargo, generó una disputa inmediata con matemáticos de universidades rivales, que cuestionan si el mérito es realmente de OpenAI.

El problema de Navier-Stokes se refiere a un conjunto de ecuaciones que describen el movimiento de fluidos como el agua y el aire, usadas habitualmente en el diseño de aeronaves, la predicción meteorológica y el estudio del flujo sanguíneo. Según explicó OpenAI, su solución demuestra que esas ecuaciones dejarían de ser válidas bajo ciertas condiciones específicas, lo que en teoría implicaría que las leyes físicas se romperían en esos casos —por ejemplo, que el agua podría explotar espontáneamente—, aunque la propia compañía y matemáticos consultados por el Times aclaran que no creen que esa ruptura matemática pueda ocurrir realmente en el mundo físico.

De acuerdo con la empresa, el modelo utilizado —que no ha sido lanzado públicamente— tardó 88 horas en llegar a la solución, tras movilizar hasta 10.000 “agentes de inteligencia artificial” trabajando en conjunto, un proceso que habría costado varios millones de dólares en potencia de cómputo. Mark Chen, director de investigación de OpenAI, dijo a periodistas que se trata de «un hito importante para la investigación en IA», según recogió la AFP. La compañía indicó además que empezó a entrenar el modelo a finales de agosto y que no reclamará el millón de dólares que el Clay Mathematics Institute ofrece por cada Problema del Milenio resuelto, en caso de que el hallazgo se confirme.

Antes de este anuncio, de los siete Problemas del Milenio solo se había resuelto uno, la conjetura de Poincaré, demostrada por el matemático ruso Grigori Perelman a comienzos de este siglo. El resto, incluido Navier-Stokes, permanecía sin solución verificada, lo que explica la magnitud del anuncio de OpenAI dentro de la comunidad matemática, incluso si su validación formal por parte de otros especialistas está todavía pendiente.

El anuncio generó de inmediato una disputa por el crédito del hallazgo. Horas antes de que OpenAI diera a conocer sus resultados, el matemático de la Universidad de Nueva York Tristan Buckmaster y Levent Alpoge, investigador de Anthropic —la principal competidora de OpenAI—, publicaron sus propios trabajos, asistidos también por inteligencia artificial, sobre tres ecuaciones relacionadas con el mismo problema. En una declaración publicada junto a esos artículos, Buckmaster afirmó, según la AFP, que OpenAI solo se interesó por el problema después de conocerse la noticia de su investigación, y que la compañía habría recurrido a un enfoque similar al que él y Alpoge llevaban tiempo desarrollando.

OpenAI reconoció, en una publicación de blog citada por el Times, que concentró sus recursos en Navier-Stokes tras enterarse de que otros matemáticos exploraban líneas de trabajo parecidas, pero sostuvo que no tuvo acceso al material de ese equipo rival. Según la AFP, los investigadores de la compañía negaron haber usado ese trabajo y dijeron haber propuesto compartir el mérito del hallazgo.

El episodio se suma a un debate más amplio dentro de las matemáticas sobre el papel que está tomando la inteligencia artificial en la disciplina. Terence Tao, profesor de la Universidad de California en Los Ángeles y considerado por muchos el matemático más destacado de su generación, ha advertido públicamente que estas tecnologías podrían terminar perjudicando el campo si resuelven los problemas más difíciles con poca intervención humana. «Estas preguntas son faros», dijo Tao al Times, en referencia al papel que cumplen los Problemas del Milenio como puntos de referencia para toda la disciplina.

Tao ha cuestionado además la profundidad real de estas soluciones automatizadas. En enero pasado, cuando OpenAI y la empresa emergente Harmonic anunciaron que sus sistemas habían resuelto uno de los llamados “problemas de Erdős”, el matemático comparó el resultado con el de un estudiante que memoriza las respuestas de un examen sin comprender del todo el concepto de fondo. Sobre el caso de Navier-Stokes, Tao comparó a OpenAI con un guía de montaña que revela el camino hacia una cascada oculta: una vez que alguien muestra la ruta, dijo, la gente deja de buscar otros caminos posibles.

OpenAI, por su parte, ha insistido en que la intervención de matemáticos humanos sigue siendo parte del proceso. La compañía afirmó haber desplegado equipos de agentes de inteligencia artificial que compartieron ideas clave entre sí durante la resolución del problema, en lo que uno de sus investigadores, Dan Roberts, describió como un papel similar al de «un abejorro que poliniza» entre distintos grupos de trabajo, de acuerdo con el Times.

La compañía publicó el martes un documento con su demostración, incluida una verificación escrita en el lenguaje de programación Lean, que permite a otros matemáticos revisar de forma independiente cómo sus sistemas llegaron a la solución. Esa revisión externa, sin embargo, apenas comienza, por lo que la comunidad matemática aún no ha confirmado de manera definitiva el resultado presentado por OpenAI.

Detrás de este tipo de resultados está una técnica conocida como aprendizaje por refuerzo, que los laboratorios de inteligencia artificial comenzaron a perfeccionar hace cerca de dos años. A través de ese método, los sistemas aprenden mediante ensayo y error qué caminos llevan a una respuesta correcta al resolver miles de problemas matemáticos, algo que resulta mucho más difícil de aplicar en terrenos como la escritura creativa o la ética, donde no siempre hay una respuesta objetivamente correcta. Noam Brown, científico investigador de OpenAI, calificó el uso de miles de agentes de IA para resolver Navier-Stokes como «un proceso muy costoso», aunque señaló, según el Times, que ese tipo de operaciones tiende a abaratarse a medida que las compañías mejoran la eficiencia de sus sistemas.

El propio Times señaló, en el marco de su cobertura, que mantiene una demanda contra OpenAI y Microsoft por presunta infracción de derechos de autor sobre contenido periodístico usado para entrenar sistemas de inteligencia artificial, señalamiento que ambas compañías han negado.