La IA de Google que encuentra soluciones a problemas matemáticos abiertos durante décadas
AlphaProof Nexus combina modelos de lenguaje con verificación formal y ya ha logrado demostrar decenas de problemas que seguían sin resolverse.
Google DeepMind desarrolló AlphaProof Nexus, una herramienta de inteligencia artificial capaz de explorar de manera autónoma problemas matemáticos aún abiertos y verificar formalmente si las demostraciones obtenidas son correctas. La Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS) dio a conocer los resultados de este trabajo, descritos en un estudio publicado en Science.
La investigación muestra cómo una combinación de modelos de lenguaje avanzados y mecanismos de comprobación lógica puede abordar cuestiones que llevaban años sin respuesta en diferentes especialidades matemáticas.
Cómo trabaja el sistema
AlphaProof Nexus utiliza varios agentes de IA para proponer demostraciones. Sus intentos reciben información del compilador de Lean, un lenguaje formal que comprueba cada paso del razonamiento e identifica posibles errores.
Los investigadores también crearon un agente más avanzado que organiza la actividad de distintos subagentes mediante un algoritmo evolutivo y recurre a AlphaProof como herramienta especializada para las pruebas matemáticas. Así, a diferencia de los chatbots que pueden elaborar explicaciones convincentes pero equivocadas, el sistema somete sus conclusiones a una validación formal.
Qué consiguió demostrar
Resultados comunicados para los dos conjuntos de problemas evaluados.
Problemas abiertos relacionados con el matemático Paul Erdős que el sistema consiguió resolver.
Fracción visual proporcional a 9 / 353
Conjeturas abiertas de la Enciclopedia en Línea de Secuencias de Enteros demostradas.
Fracción visual proporcional a 44 / 492
de los problemas de Erdős resueltos llevaban más de 50 años sin solución.
Más allá de las cifras
Además de esos resultados, AlphaProof Nexus logró resolver otras cuestiones de investigación en geometría algebraica, optimización, óptica cuántica y teoría de grafos.
Google DeepMind indicó que matemáticos expertos revisaron si los enunciados originales de los problemas de Erdős correspondían con las afirmaciones que el sistema había conseguido verificar formalmente.
Para Pablo Haya Coll, de la Universidad Autónoma de Madrid, la aportación más relevante no se limita a las soluciones obtenidas, sino que está en unametodología capaz de generar descubrimientos matemáticos potentes de forma sistemática. Se trata de una capacidad antes casimonopolizada por los laboratorios de frontera.
Pablo Haya Coll · Universidad Autónoma de Madrid · Valoración en Science Media Centre España