IA y Matemáticas

Ayer conocimos que la OpenAI ha publicado en GitHub una plétora de pruebas, 377, sobre problemas matemáticos abiertos.  

https://www.quantamagazine.org/updates/transformation/?utm_source=Quanta+Magazine&utm_campaign=8bf343fa79-EMAIL_CAMPAIGN_2024_09_26_07_51_COPY_02&utm_medium=email&utm_term=0_-30d1e5b9c7-390957005&mc_cid=8bf343fa79&mc_eid=44b270b76d

Sigue esto a la prueba de hace unas semanas de la invalidez de las ecuaciones de Navier-Stokes para escalas inframoleculares,  que ya comenté aquí.

He escrito varias veces sobre el hecho de que las matemáticas no son una ciencia positiva, sino herramientas de lógica muy útiles para aquellas. Es claro que un sistema lógico, que puede probar miles de millones de combinaciones en muy cortos espacios de tiempo debe ser capaz de resolver esos problemas de lógica que un ser humano es incapaz de conseguir: Nos falta tiempo y capacidad mental, es decir, sitio para considerar millones de combinaciones. 

¿Quiere decir esto que la IA nos está ganando en inteligencia? 

No.

La inteligencia es la habilidad de conseguir nuevos resultados partiendo de indicios muy escasos. Los resultados de la IA no son nuevos: Están implícitos de las hipótesis de los teoremas.

Tuve un candidato a doctor que quería presentar una tesis matemática en física. Fui incapaz de saber qué quería conseguir (aparte del doctorado, claro), ni qué había conseguido: En el trabajo escrito planteaba unas hipótesis ya conocidas, y tras desarrollos secuenciales muy largos, llegaba a un cierto resultado derivado de las hipótesis. Cuando analizábamos su trabajo, le preguntaba una y otra vez: Y esto ¿adonde nos lleva?  No tenía respuesta, salvo que eso podía ser la hipótesis de otras futuras tesis. 

Así que contentos: OpenAI nos da herramientas para seguir buscando respuestas a los problemas de la ciencia, como siempre han hecho la lógica y las matemáticas.