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OpenAI afirma que su IA resolvió en días uno de los problemas matemáticos más difíciles
La empresa creadora de ChatGPT anunció que uno de sus modelos de inteligencia artificial aún no publicados había resuelto un problema matemático que había desafiado a generaciones de investigadores, un avance que desató además una disputa con científicos rivales por el mérito del hallazgo
Investigadores de OpenAI afirmaron que solo les tomó unos días y millones de dólares en capacidad de procesamiento resolver lo que se conoce como el problema de Navier-Stokes, considerado uno de los siete Problemas del Premio del Milenio.
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Se trata de ecuaciones que describen cómo se mueven los fluidos, como el aire y el agua, y que se utilizan en el diseño de aeronaves, la predicción meteorológica y el estudio del flujo sanguíneo.
OpenAI afirmó que su trabajo demuestra que estas ecuaciones pueden dejar de ser válidas con el tiempo, lo que respondería a la pregunta planteada por el Problema del Milenio. “Este es un hito importante para la investigación en IA, y su promesa para el mundo es que aún más de nuestras preguntas más difíciles podrán ser respondidas”, dijo Mark Chen, director de investigación de OpenAI, a periodistas.
Cada uno de los Problemas del Premio del Milenio tiene una recompensa de un millón de dólares, y solo uno ha sido resuelto desde que la lista fue publicada en 2000. OpenAI afirmó que no reclamará el premio si su descubrimiento es confirmado.
Según las reglas del premio, una solución debe ser publicada en una revista científica con revisión por pares y mantenerse vigente durante dos años después de su aceptación por la comunidad matemática. Recién entonces el instituto convocará a un comité para evaluar el trabajo. “El proceso de evaluación se está llevando a cabo con calma y nos aseguraremos de que sea absolutamente riguroso”, declaró a la AFP el profesor Martin Bridson, presidente del Instituto Clay de Matemáticas.
La inteligencia artificial, en particular los modelos del tipo ChatGPT, está revolucionando las matemáticas avanzadas al resolver rápidamente problemas famosos que permanecieron sin respuesta durante décadas y desconcertaron a los expertos.
Pero estos avances también han abierto un debate sobre si las respuestas generadas por máquinas pueden considerarse realmente una forma de comprensión matemática comparable a la humana.
“Millones de dólares”
En una publicación en su blog en la que describió el avance, OpenAI afirmó que comenzó a entrenar un nuevo modelo a finales de agosto, más capaz que cualquiera de los que había lanzado públicamente hasta entonces.
Días después, al enterarse de rumores en internet sobre un competidor que habría resuelto problemas del Milenio, OpenAI puso en marcha el sistema para abordar los seis problemas que aún permanecen abiertos.
El trabajo con las ecuaciones de Navier-Stokes resultó ser inesperadamente prometedor y la empresa decidió destinar toda su capacidad informática al problema.
En la fase final, según explicó el investigador de OpenAI Sebastien Bubeck, 10.000 agentes de IA —programas capaces de operar de forma autónoma— trabajaban simultáneamente en el problema e intercambiaban mensajes entre sí.
Chen afirmó que los costos de procesamiento ascendieron “enfáticamente a millones de dólares”. Bubeck añadió que la cifra representaba aproximadamente 1.000 veces lo que la empresa había gastado en resultados matemáticos anteriores.
Según OpenAI, los agentes llegaron a una solución el sábado, unas 88 horas después de que comenzara el proyecto. La afirmación se produjo horas después de que Tristan Buckmaster, matemático de la Universidad de Nueva York, y Levent Alpoge, investigador de Anthropic, competidora de OpenAI, publicaran su propio trabajo asistido por IA sobre tres ecuaciones relacionadas.
En un comunicado publicado junto con sus artículos, Buckmaster afirmó que OpenAI solo había comenzado a trabajar en el problema después de que se difundiera la noticia de su investigación y que había seguido el mismo enfoque inusual que él y Alpoge habían desarrollado durante meses.
Los investigadores de OpenAI negaron haber tenido acceso al trabajo del equipo rival y afirmaron que propusieron compartir el mérito antes de darse cuenta de que Buckmaster y Alpoge no habían logrado resolver el problema. “Para que quede claro, no utilizamos sus indicaciones ni pruebas para guiar a nuestros modelos ni para dar instrucciones a nuestros agentes”, dijo Bubeck.
Sin embargo, en una publicación posterior en X, OpenAI señaló: “Aunque es poco probable, no podemos descartar que los datos anonimizados derivados del uso que hacen de nuestros productos hayan ayudado a mejorar nuestros modelos”.
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