"Estamos cerca que la IA resuelva un problema y los humanos no puedan explicarlo": los matemáticos opinan sobre la IA
Los modelos de inteligencia artificial (IA) han comenzado a resolver problemas matemáticos que han dejado perplejos a los humanos durante décadas. Sin embargo, surge una inquietante posibilidad: ¿qué sucede si ningún matemático humano puede realmente entender cómo la IA ha llegado a una solución? Esta cuestión fue planteada por Terence Tao en una reciente conferencia en Filadelfia. Según Tao, «Estamos muy, muy cerca de que un resultado matemático importante quede demostrado y verificado sin que ningún humano pueda comprenderlo y explicarlo». Este planteamiento ha generado un intenso debate entre los matemáticos.
Hace apenas tres años, la IA era vista como una herramienta que podría acabar con los deberes escolares, pero también como una tecnología que fallaba en operaciones aritméticas básicas. Sin embargo, la evolución ha sido rápida. La IA no solo ha superado a sus contrincantes en olimpiadas matemáticas, sino que ahora resuelve problemas complejos que han desafiado a los matemáticos durante años. Esta trayectoria sugiere un futuro en el que la IA podría dominar las matemáticas de la misma manera que lo hizo con el ajedrez.
En una entrevista realizada por el periodista especializado en IA, Kai Williams, durante la conferencia de Filadelfia, varios matemáticos compartieron sus impresiones. Jacob Tsimerman, ganador de la Medalla Fields y nuevo miembro de OpenAI, afirmó que la IA pronto será «robustamente sobrehumana» en matemáticas. Por otro lado, Yu Deng, otra medallista, se mostró más optimista, sugiriendo que los humanos seguirán creando teorías mientras las máquinas se encargan de los detalles técnicos.
Actualmente, el uso cotidiano de la IA por parte de los matemáticos es menos apocalíptico. Se utiliza para consultar bibliografía poco conocida, buscar ejemplos difíciles de construir o revisar borradores. Terence Tao y Tanya Klowden defienden que la IA debe asistir y ampliar el pensamiento humano, no sustituirlo.
Existen lenguajes como Lean que convierten argumentos matemáticos en objetos que un ordenador puede validar, permitiendo saber si se produce una conclusión determinada a partir de unas premisas, aunque la prueba sea extensa o compleja. Sin embargo, Lean no explica por qué una solución es válida, solo valida su funcionamiento.
Recientemente, OpenAI publicó que sus modelos avanzados habían resuelto diez complejos problemas matemáticos. Sin embargo, una revisión reveló que al menos una de las demostraciones era errónea, dejando claro que crear una demostración convincente no es lo mismo que establecer su validez.
La preocupación por el futuro de las matemáticas es palpable. Si la IA asume el trabajo intermedio en matemáticas, podría cambiar la forma en que se forman los matemáticos, afectando el apoyo a universidades y grupos de investigación. Timothy Gowers advierte que podríamos tener una vasta literatura matemática sin expertos humanos que comprendan su significado. Por el contrario, Daniel Litt sugiere que la IA podría ayudar a explicar cada solución encontrada, convirtiéndola en un nuevo objeto de estudio.
La Declaración Leiden intenta articular una respuesta humana al impacto de la IA en las matemáticas, preservando valores como la autonomía intelectual y la diversidad de métodos. El debate sobre el futuro de las matemáticas sigue abierto.