OpenAI asegura haber resuelto un problema matemático de 80 años de antigüedad
OpenAI sostiene que su modelo de razonamiento ha demostrado una conjetura geométrica no resuelta desde 1946, con el respaldo de matemáticos que apoyaron su afirmación.
FOTO: OpenAI resuelve un problema matemático de 80 años
OpenAI aseguró que su nuevo modelo de razonamiento produjo una prueba matemática original que refuta una famosa conjetura no resuelta en geometría, planteada por Paul Erdos en 1946.
Este anuncio puede sonar familiar, ya que no es la primera vez que OpenAI hace una afirmación tan audaz. Hace siete meses, el ex vicepresidente de la empresa, Kevin Weil, publicó en X: "GPT-5 encontró soluciones a 10 (!) problemas de Erdos no resueltos y avanzó en 11 más."
Resulta que GPT-5 en realidad no resolvió esos problemas; simplemente encontró soluciones ya existentes en la literatura.
Tras esto, las burlas de rivales como Yann LeCun y el CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, no tardaron en llegar, y Weil rápidamente eliminó su publicación prematura. Sin embargo, hoy, parece que OpenAI no cometió el mismo error dos veces. Junto con el anuncio, OpenAI publicó observaciones complementarias respaldadas por matemáticos como Noga Alon, Melanie Wood y Thomas Bloom, quien mantiene el sitio web de los problemas de Erdos, y anteriormente calificó la publicación de Weil como "una representación dramática errónea".
"Durante casi 80 años, los matemáticos creyeron que las mejores soluciones se asemejaban a cuadrículas", OpenAI publicó en X. "Un modelo de OpenAI ha refutado esa creencia, descubriendo una nueva familia de construcciones que rinden mejor".
La compañía afirmó que esto marca "la primera vez que la IA ha resuelto de manera autónoma un problema abierto prominente central en un campo de las matemáticas". La prueba, según OpenAI, provino de un nuevo modelo de razonamiento de propósito general, no de un sistema diseñado específicamente para resolver problemas matemáticos o este problema en particular.
OpenAI considera que esto es significativo porque implica que los sistemas de IA ahora son más capaces de mantener cadenas de razonamiento largas y difíciles y de conectar ideas en diferentes campos de maneras que los investigadores pueden no haber explorado anteriormente. Esto tiene implicaciones para la biología, la física, la ingeniería y la medicina.
"La IA nos está ayudando a explorar más plenamente la catedral de las matemáticas que hemos construido a lo largo de los siglos", afirmó Bloom en un comunicado. "¿Qué otras maravillas invisibles están esperando en las alas?"
