OpenAI publica 719 trabajos matemáticos, algunos sin verificar
OpenAI ha fet un pas significatiu en el món de les matemàtiques en publicar centenars de treballs elaborats per un dels seus models d'intel·ligència artificial més avançats. En total, la companyia ha compartit 719 documents agrupats en 372 famílies de resultats, molts d'ells relacionats amb problemes que feia anys que no es resolien.
Aquests treballs, disponibles a GitHub, abasten camps com l'àlgebra, la teoria de nombres o la informàtica teòrica. Per obtenir-los, OpenAI va posar a prova el seu sistema amb uns 4.000 problemes oberts i va dedicar a cada resultat una capacitat de càlcul equivalent a unes tres hores de ChatGPT Pro. No obstant això, no totes les demostracions estan verificades, i la pròpia empresa reconeix que alguns documents poden contenir errors.
L'anunci arriba després de la presentació d'OpenAI al setembre d'una solució al problema de Navier-Stokes, un dels grans desafiaments de les matemàtiques. Aquella investigació va provocar crítiques del matemàtic Tristan Buckmaster, qui va qüestionar el paper dels treballs previs en el resultat obtingut per la IA. En aquesta ocasió, la companyia assegura haver consultat un grup independent d'experts per millorar la manera de compartir els seus descobriments.
El professor associat d'informàtica teòrica a la Universitat de Maastricht, Steven Kelk, va expressar la seva admiració per aquests resultats, assenyalant que la IA podria haver aconseguit avenços equivalents a deu o vint anys d'investigació. No obstant això, també va expressar la seva preocupació pel fet que utilitzar aquests sistemes per arribar ràpidament a una solució podria deixar de banda l'aprenentatge que es produeix durant el procés. Segons Kelk, aquesta situació li provoca "una gran sensació de buit", ja que investigar també consisteix a equivocar-se, col·laborar amb altres professionals i descobrir noves idees mentre s'intenta resoldre un problema.
El matemàtic Terence Tao també ha expressat les seves preocupacions pels investigadors que recorren a la IA sense comprendre suficientment els resultats obtinguts. El grup assessor independent AGMAI ha demanat que aquests avenços es comparteixin de manera transparent i permetin desenvolupar coneixement humà. Per la seva banda, OpenAI ha anunciat una aportació de cinc milions de dòlars a una iniciativa de la Fundació Simons per ajudar els matemàtics a estudiar i comprendre les demostracions generades per intel·ligència artificial.
OpenAI ha dado un paso significativo en el mundo de las matemáticas al publicar cientos de trabajos elaborados por uno de sus modelos de inteligencia artificial más avanzados. En total, la compañía ha compartido 719 documentos agrupados en 372 familias de resultados, muchos de ellos relacionados con problemas que llevaban años sin resolverse.
Estos trabajos, disponibles en GitHub, abarcan campos como el álgebra, la teoría de números o la informática teórica. Para obtenerlos, OpenAI puso a prueba su sistema con unos 4.000 problemas abiertos y dedicó a cada resultado una capacidad de cálculo equivalente a unas tres horas de ChatGPT Pro. Sin embargo, no todas las demostraciones están verificadas, y la propia empresa reconoce que algunos documentos pueden contener errores.
El anuncio llega tras la presentación de OpenAI en septiembre de una solución al problema de Navier-Stokes, uno de los grandes desafíos de las matemáticas. Aquella investigación provocó críticas del matemático Tristan Buckmaster, quien cuestionó el papel de los trabajos previos en el resultado obtenido por la IA. En esta ocasión, la compañía asegura haber consultado a un grupo independiente de expertos para mejorar la manera de compartir sus descubrimientos.
El profesor asociado de informática teórica en la Universidad de Maastricht, Steven Kelk, expresó su admiración por estos resultados, señalando que la IA podría haber conseguido avances equivalentes a diez o veinte años de investigación. Sin embargo, también expresó su preocupación por el hecho de que utilizar estos sistemas para llegar rápidamente a una solución podría dejar de lado el aprendizaje que se produce durante el proceso. Según Kelk, esta situación le provoca «una gran sensación de vacío», ya que investigar también consiste en equivocarse, colaborar con otros profesionales y descubrir nuevas ideas mientras se intenta resolver un problema.
El matemático Terence Tao también ha expresado sus preocupaciones por los investigadores que recurren a la IA sin comprender suficientemente los resultados obtenidos. El grupo asesor independiente AGMAI ha pedido que estos avances se compartan de manera transparente y permitan desarrollar conocimiento humano. Por su parte, OpenAI ha anunciado una aportación de cinco millones de dólares a una iniciativa de la Fundación Simons para ayudar a los matemáticos a estudiar y comprender las demostraciones generadas por inteligencia artificial.
OpenAI has taken a significant step in the world of mathematics by publishing hundreds of papers produced by one of its most advanced artificial intelligence models. In total, the company has shared 719 documents grouped into 372 families of results, many of them related to problems that have remained unsolved for years.
These papers, available on GitHub, cover fields such as algebra, number theory, and theoretical computer science. To obtain them, OpenAI tested its system with around 4,000 open problems and dedicated to each result a computing capacity equivalent to about three hours of ChatGPT Pro. However, not all demonstrations are verified, and the company itself acknowledges that some documents may contain errors.
The announcement comes after OpenAI's presentation in September of a solution to the Navier-Stokes problem, one of the great challenges in mathematics. That research prompted criticism from mathematician Tristan Buckmaster, who questioned the role of previous work in the result obtained by AI. On this occasion, the company claims to have consulted an independent group of experts to improve the way it shares its discoveries.
Associate Professor of Theoretical Computer Science at Maastricht University, Steven Kelk, expressed his admiration for these results, noting that AI might have achieved advances equivalent to ten or twenty years of research. However, he also expressed concern that using these systems to quickly reach a solution could overlook the learning that occurs during the process. According to Kelk, this situation gives him "a great sense of emptiness," as research also involves making mistakes, collaborating with other professionals, and discovering new ideas while attempting to solve a problem.
Mathematician Terence Tao has also expressed concerns about researchers resorting to AI without sufficiently understanding the results obtained. The independent advisory group AGMAI has called for these advances to be shared transparently and to allow for the development of human knowledge. For its part, OpenAI has announced a contribution of five million dollars to an initiative by the Simons Foundation to help mathematicians study and understand the demonstrations generated by artificial intelligence.
¿Te ha interesado esta noticia?
Recibe cada mañana el resumen de IA y sociedad directo en tu email.
Suscríbete gratis →