OpenAI afirma haber protagonizado uno de los mayores hitos de la Inteligencia Artificial aplicada a la ciencia: ¿de qué se trata?
OpenAI anunció un resultado que, si supera la revisión de la comunidad matemática, podría convertirse en uno de los mayores logros de la Inteligencia Artificial en el ámbito científico. La empresa asegura que un sistema interno logró resolver el problema de existencia y suavidad de las ecuaciones de Navier-Stokes, una de las siete grandes preguntas incluidas en los Problemas del Milenio del Clay Mathematics Institute. La incógnita permanece abierta desde hace casi 90 años y tiene asociado un premio de un millón de dólares.
La empresa publicó el 8 de septiembre una demostración de 165 páginas, junto con una formalización en Lean, un lenguaje que se usa para verificar matemáticamente que cada paso de una prueba cumple las reglas establecidas. El anuncio todavía no equivale a una aceptación definitiva por parte de los matemáticos.
La prueba necesita ser examinada de manera independiente y, además, el resultado quedó envuelto en una disputa con dos investigadores que trabajaban en problemas relacionados y que cuestionaron cómo OpenAI llegó a su demostración.
Qué son las ecuaciones de Navier-Stokes y por qué son tan difíciles
Las ecuaciones de Navier-Stokes se utilizan para describir el movimiento de fluidos como el agua y el aire. Están presentes en problemas de dinámica de fluidos que aparecen en disciplinas tan distintas como la ingeniería aeronáutica, la meteorología y la física.
El desafío planteado por el Clay Mathematics Institute es mucho más específico. En tres dimensiones, los matemáticos buscan determinar si, partiendo de ciertas condiciones iniciales suaves, las ecuaciones siempre producen soluciones que permanecen suaves y físicamente razonables, o si pueden aparecer singularidades en un tiempo finito. El problema fue incluido en el listado de siete Problemas del Milenio en 2000.
Una singularidad significa que una magnitud matemática asociada al flujo deja de mantenerse acotada. OpenAI afirma haber demostrado precisamente un escenario de ese tipo. Según la empresa, su sistema encontró un flujo tridimensional que comienza de manera suave y desarrolla una singularidad en un tiempo finito, manteniendo finita la energía durante el proceso.
Cómo trabajó la Inteligencia Artificial
OpenAI no usó simplemente un chatbot al que le pidió resolver el ejercicio. La empresa puso a trabajar un sistema interno compuesto por agentes especializados que podían comunicarse entre sí, ejecutar código y consultar una versión almacenada de internet. El grupo dedicado a Navier-Stokes llegó a reunir alrededor de 10.000 agentes funcionando de manera simultánea.
La investigación empezó después de que el 1 de septiembre la compañía recibiera rumores sobre posibles avances en dos Problemas del Milenio. OpenAI decidió entonces evaluar su sistema interno frente a todos los problemas todavía abiertos y otras cuestiones matemáticas.
Los agentes recibieron distintas formulaciones del problema. Algunos grupos fueron orientados hacia las alternativas que podían conducir a una demostración de existencia y suavidad, mientras que otros trabajaron sobre las opciones que podían demostrar una ruptura. Después, OpenAI usó Codex para reunir los resultados más útiles y trasladar las ideas entre los distintos grupos.
El resultado llegó el 5 de septiembre, unas 88 horas después de que empezó del experimento. La formalización y comprobación mediante Lean requirió 17 horas y fue hecha con GPT-6 Astra. En total, los agentes que trabajaron específicamente en Navier-Stokes intercambiaron unos 2,7 millones de mensajes y usaron aproximadamente 130.000 millones de tokens de salida.
La escala del experimento muestra la cantidad de recursos computacionales necesarios. El objetivo no fue únicamente obtener una respuesta, sino encontrar una demostración que pudiera transformarse en una prueba formalizada y revisable por una computadora.
Polémica tecnológica: la acusación que puso en duda el anuncio de OpenAI
El impactante resultado apareció acompañado por una controversia. El matemático Tristan Buckmaster, profesor de la Universidad de Nueva York, y Levent Alpöge, investigador de Anthropic, habían trabajado durante meses en cuestiones relacionadas con la aparición de singularidades en ecuaciones de dinámica de fluidos.
Buckmaster afirmó que ambos habían utilizado Claude y Codex durante su investigación y que habían introducido borradores de su trabajo en sesiones privadas. Según su relato, OpenAI se enteró de sus avances antes de publicar su propia demostración y posteriormente le ofreció diferentes alternativas para reconocer su trabajo. También preguntó expresamente si sus sesiones de Codex habían sido usadas para entrenar el modelo que produjo la solución.
OpenAI negó haber accedido a datos de los usuarios para desarrollar la prueba. Sin embargo, dio una precisión importante: la empresa dijo que no podía descartar completamente que datos desidentificados derivados del uso de sus productos hubieran contribuido a mejorar sus modelos. También sostuvo que los investigadores y los agentes que desarrollaron la solución no vieron el trabajo de Buckmaster y Alpöge antes de que fuera publicado.
OpenAI sostiene que las demostraciones son diferentes y que su resultado no depende del trabajo de los investigadores. Pero la disputa todavía no se resolvió y agrega una cuestión que va más allá de la capacidad matemática de la Inteligencia Artificial: quién debe recibir el reconocimiento cuando una máquina encuentra una demostración a partir de herramientas creadas por investigadores humanos.
