OpenAI anuncia tres importantes avances científicos en matemáticas, informática y física
Los modelos de inteligencia artificial de OpenAI habrían producido resultados que podrían cambiar la investigación científica. La comunidad académica deberá examinar y verificar las demostraciones.
La empresa OpenAI anunció tres resultados científicos que, según sostiene, podrían representar avances significativos en matemáticas, ciencias de la computación y física teórica. El anuncio se produce pocas semanas después de que la compañía publicara cientos de manuscritos matemáticos generados mediante inteligencia artificial. En esta ocasión, OpenAI busca incorporar a especialistas externos para analizar los resultados, explicar sus implicaciones y determinar su validez. La empresa también experimenta con distintas formas de compartir sus descubrimientos con la comunidad científica.
El primer resultado corresponde al campo de las matemáticas. Según OpenAI, sus modelos desarrollaron una demostración de la conjetura de suavizado local para la ecuación de ondas euclidiana en todas las dimensiones espaciales iguales o superiores a dos. La compañía afirma que este resultado también tendría implicaciones para la conjetura de Kakeya y las estimaciones de restricción esférica de Stein. OpenAI publicó el material producido por sus modelos para que investigadores de todo el mundo puedan examinarlo y desarrollar sus propias explicaciones.
El segundo anuncio se refiere a las ciencias de la computación y a la denominada Hipótesis del Tiempo Exponencial (ETH, por sus siglas en inglés). Esta hipótesis, ampliamente aceptada en la informática teórica, plantea límites sobre la rapidez con la que pueden resolverse determinados problemas computacionales complejos. OpenAI sostiene que sus modelos encontraron un algoritmo determinista capaz de contar exactamente las asignaciones satisfactorias de ciertas fórmulas booleanas en tiempo subexponencial. De confirmarse la demostración, el resultado refutaría la hipótesis en cuestión y podría tener consecuencias importantes para la investigación de algoritmos.
La verificación científica y el papel de los investigadores
Para evaluar el resultado relacionado con la informática, OpenAI convocó a un grupo de especialistas que incluye a Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi y Ryan Williams. Los dos primeros participaron en la formulación original de la hipótesis en 1999, mientras que Williams es un investigador destacado en complejidad computacional. El equipo examinará la demostración y elaborará explicaciones que permitan comprender mejor sus alcances. OpenAI también puso a disposición pública materiales en GitHub, incluida una formalización mediante Lean, un sistema informático utilizado para expresar y verificar demostraciones matemáticas.
El tercer resultado corresponde a la física teórica. OpenAI afirma que sus modelos desarrollaron una demostración rigurosa de existencia para determinadas teorías cuánticas de campos que incluyen campos gauge y fermiones en cuatro dimensiones. Entre los temas involucrados se encuentran la cromodinámica cuántica (QCD) y aspectos relacionados con el Modelo Estándar de la física de partículas. El físico David Gross, ganador del Premio Nobel, encabezará un grupo de expertos encargado de examinar este trabajo. A diferencia de los resultados matemáticos y computacionales, los materiales completos de esta investigación no fueron publicados inmediatamente, ya que el grupo decidió trabajar primero en su explicación científica.
La estrategia de OpenAI generó un debate sobre la transparencia científica, el acceso equitativo a los descubrimientos y el reconocimiento del trabajo académico. Algunos especialistas consideran problemático que determinadas personas reciban acceso privilegiado a resultados generados por inteligencia artificial antes que el resto de la comunidad. Por eso, se ha planteado la necesidad de publicar los materiales de manera abierta, facilitar la verificación independiente y reconocer también el trabajo de quienes revisan, corrigen y explican las demostraciones. Por el momento, los anuncios deben entenderse como resultados propuestos por OpenAI que requieren un examen independiente: su importancia definitiva dependerá de que la comunidad científica pueda verificar las pruebas y establecer su alcance real.
Vía – The Verge
