IA da OpenAI avança em centenas de problemas matemáticos complexos

IA da OpenAI avança em centenas de problemas matemáticos complexos

A OpenAI disponibilizou centenas de novos resultados matemáticos produzidos por um modelo interno de fronteira, ou seja, uma tecnologia que está entre as mais avançadas desenvolvidas pela empresa. Ao todo, a empresa publicou 722 manuscritos no GitHub, reunindo 372 grupos de resultados para problemas que desafiam matemáticos há décadas.

A divulgação ocorre em meio à crescente discussão sobre o uso de inteligência artificial na ciência. A empresa consultou um grupo independente de matemáticos para definir boas práticas de publicação, mas não seguiu todas as recomendações.

Professor feliz segura ponteiro e aponta para uma lousa, enquanto duas mãos humanas e uma de robô estão erguidas
A divulgação amplia o debate sobre como a inteligência artificial pode participar da pesquisa matemática. – Imagem: Roman Samborskyi/Shutterstock

Centenas de resultados de uma só vez

A coleção reúne trabalhos em áreas como teoria dos números e geometria algébrica. Entre os destaques estão uma solução para a conjectura de Kakeya em quatro dimensões, melhorias em algoritmos computacionais e avanços relacionados à chamada “quasi-hipótese de Riemann”.

Os resultados também abrangem três dos cinco Problemas do Prêmio do Milênio que ainda permanecem sem solução. Para chegar até eles, o modelo tentou resolver cerca de 4 mil problemas.

A escala da divulgação chamou a atenção de matemáticos. Alex Kontorovich, professor da Universidade Rutgers, afirmou no X que, se um humano tivesse produzido a demonstração relacionada à “quasi-hipótese de Riemann”, ela renderia uma Medalha Fields instantânea.

O material, porém, ainda precisa passar pelo crivo de especialistas. A validade das demonstrações e a importância matemática de cada resultado dependem de análises independentes.

Como a OpenAI divulgou os resultados

Para organizar a publicação, a OpenAI consultou o Grupo Consultivo sobre Matemática e Inteligência Artificial (AGMAI), formado por especialistas independentes. A empresa afirma ter seguido as orientações do grupo sobre a divulgação dos resultados, mas não adotou uma recomendação para interromper testes de problemas matemáticos avançados em modelos proprietários.

O repositório inclui formalizações de demonstrações em Lean, linguagem de programação que permite verificar provas matemáticas por computador. Também foram publicados resumos do raciocínio do modelo, estimativas de recursos computacionais e estatísticas sobre os problemas testados.

A OpenAI informou que a publicação no GitHub inclui protocolos para revisão dos artigos e para a realização de citações.

Segundo a empresa, cada resultado consumiu, em média, recursos computacionais equivalentes a cerca de três horas de uso do ChatGPT Pro.

A empresa também pretende financiar workshops, conferências e programas voltados à análise das descobertas produzidas por IA. O repositório deverá receber novas formalizações conforme elas forem obtidas.

Robô na frente de um computador e um quadro-negro resolvendo um problema de matemática
A próxima etapa é verificar as demonstrações e determinar quais resultados representam avanços relevantes para a matemática. – Imagem: Summit Art Creations / Shutterstock

O ceticismo continua

A divulgação acontece depois de uma série de debates sobre o uso de IA para resolver problemas matemáticos. A controvérsia anterior envolvendo a OpenAI aumentou a cobrança por transparência e replicação dos resultados.

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O grupo consultivo havia recomendado que laboratórios parassem de testar problemas matemáticos avançados em modelos proprietários. A OpenAI não seguiu essa orientação e afirmou que considera importante continuar avaliando seus modelos internos de fronteira em matemática e outras ciências.

A empresa também não divulgou os tempos computacionais específicos de cada problema nem os prompts utilizados. Para a comunidade matemática, essa ausência reforça a necessidade de examinar cuidadosamente as provas antes de atribuir a elas um impacto definitivo.

O próximo passo está nas mãos dos pesquisadores. Eles terão de verificar as demonstrações, reproduzir os resultados quando possível e determinar quais deles representam avanços relevantes para a matemática.

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