AlphaProof Nexus, la nueva IA capaz de resolver problemas matemáticos
Redacción Ciencia, 8 oct (EFE).- Un equipo de investigadores de Google DeepMind presenta este jueves AlphaProof Nexus, una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de resolver de forma autónoma problemas matemáticos complejos.
La herramienta busca demostraciones y utiliza un sistema de verificación para garantizar que las soluciones que ofrece sean sólidas desde el punto de vista de la lógica. Este jueves aparece descrita en un artículo en la revista Science y en el equipo que la ha ideado está el ingeniero español Francisco Ruiz.
En los últimos tiempos, los modelos de lenguaje a gran escala han demostrado una capacidad cada vez mayor para resolver problemas matemáticos difíciles, pero su tendencia a producir errores lógicos sutiles o «alucinaciones» los hacía poco fiables para la investigación sin una revisión exhaustiva por parte de expertos humanos.
Para subsanar esta carencia, los investigadores han desarrollado AlphaProof Nexus, un sistema que utiliza múltiples agentes de IA para buscar demostraciones matemáticas con la retroalimentación del gestor oficial del lenguaje de programación y asistente de demostración de teoremas Lean.
En las pruebas, la herramienta fue capaz de solucionar nueve de los 353 problemas que se plantearon, incluidos dos que llevaban más de 50 años sin resolverse.
También fue capaz de resolver 44 de las 492 conjeturas abiertas de la Enciclopedia On-Line de las Secuencias de Números Enteros, así como otros problemas de nivel de investigación en campos como la geometría algebraica, la optimización, la óptica cuántica y la teoría de grafos, informan los autores.
“Estos hallazgos sugieren que la inteligencia artificial (IA) podría convertirse en una herramienta útil para el descubrimiento y la investigación matemáticos automatizados”, concluyen.
Una nueva era en las matemáticas
«Desde principios de año hemos asistido a una sucesión de resultados cada vez más impresionantes obtenidos por la IA en matemáticas. La catarsis llegó en septiembre con el anuncio, no exento de polémica, de la resolución de uno de los ‘problemas del milenio’ (ecuaciones de Navier-Stokes)», señala Pablo Haya, investigador de Lingüística Informática de la Universidad Autónoma de Madrid.
“Quedan ya pocas dudas de que estamos asistiendo al nacimiento de una nueva forma de explorar y hacer matemáticas”, asegura el investigación en una reacción recogida por Science Media Centre (SMC España).
Más cauto es Josep Curto, investigador de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC): «Cuando leemos titulares sobre sistemas de inteligencia artificial resolviendo problemas abiertos de matemáticas que llevaban décadas estancados, es fácil dejarse llevar por la narrativa del progreso inevitable. Sin embargo, vemos inconsistencias metodológicas y un severo problema de sobreingeniería».
«La verdadera lección que nos deja este trabajo (aunque los autores intenten matizarla) es que el mercado y la investigación deben inclinarse hacia la simplicidad: bucles agénticos limpios, potentes modelos de lenguaje y entornos de retroalimentación estricta», apunta Curto.
«Todo lo demás, de momento, son fuegos artificiales evolutivos que aportan más complejidad arquitectónica que resultados tangibles», concluye en una reacción recogida en la misma plataforma.EFE
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