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Hay anuncios tecnológicos que suenan a mejora de producto y otros que entran en territorio mucho más incómodo. OpenAI aseguró el pasado martes que uno de sus modelos ha encontrado una solución para el problema de Navier-Stokes, una de las seis grandes preguntas matemáticas del Milenio que seguían abiertas.
Las ecuaciones de Navier-Stokes nacieron en el siglo XIX y describen cómo se mueven los fluidos.
Detrás de esa formulación hay una pregunta menos abstracta de lo que parece. El problema consiste en saber si un fluido en tres dimensiones puede desarrollar una singularidad en un tiempo finito, es decir, un punto en el que el comportamiento matemático deja de ser regular y se dispara.
OpenAI puso a 10.000 agentes a trabajar durante 88 horas
OpenAI sostiene esa conclusión en un documento de 165 páginas donde defiende que las ecuaciones sí pueden desarrollar esa singularidad en un tiempo finito. Para llegar ahí, 10.000 agentes de inteligencia artificial trabajaron de forma coordinada durante 88 horas.
No hablamos además de un sistema conocido. El hallazgo se atribuye a un modelo que la empresa no ha presentado públicamente y que define como significativamente más capaz que GPT-6 Astra.
El movimiento empezó el 1 de septiembre. Ese día OpenAI comenzó a probar su nuevo modelo con los problemas del Milenio después de detectar indicios de que dos de esas incógnitas estaban cerca de resolverse.
Una pista externa empujó el experimento hacia otra conjetura
Esos indicios conectaban con el trabajo de Levent Alpöge, investigador de Anthropic, y Tristan Buckmaster, matemático de la Universidad de Nueva York. Ambos habían avanzado sobre la conjetura de Euler usando modelos de Anthropic y OpenAI, una cercanía que ayuda a entender por qué la empresa decidió tantear también otros problemas de esa misma frontera matemática.
Ahí aparece una zona gris. OpenAI negó haber accedido al trabajo de Alpöge y Buckmaster, aunque reconoció que no puede descartar que las conversaciones de ambos con sistemas de inteligencia artificial contribuyeran al desarrollo de la herramienta.
Esa cautela importa porque las matemáticas no funcionan como una demostración de producto. Un resultado puede anunciarse en horas y, aun así, tardar años en ser aceptado si la comunidad encuentra grietas en la prueba.
El premio de un millón sigue ahí, pero OpenAI no quiere reclamarlo
En el año 2000, el Clay Mathematics Institute fijó siete Problemas del Milenio y ofreció un millón de dólares por cada solución. Desde entonces, solo uno cayó, cuando el matemático ruso Grigori Perelman resolvió la conjetura de Poincaré en 2006.
Quedan abiertos P versus NP, la conjetura de Hodge, la hipótesis de Riemann, la existencia de Yang-Mills y la brecha de masa, y la conjetura de Birch y Swinnerton-Dyer. Ese marco convierte a la IA en matemáticas en algo más que una curiosidad de laboratorio.
OpenAI ya ha aclarado que no pretende reclamar ese millón de dólares. Su objetivo al publicar el trabajo, dice la compañía, es mostrar el avance de sus modelos ante problemas que llevaban décadas resistiéndose.
También hay una lectura menos publicitaria y más terrenal. Si un sistema puede entrar en uno de los problemas más duros de la matemática contemporánea, la discusión deja de girar solo en torno a chatbots, buscadores o asistentes de oficina y roza preguntas sobre autoría, validación y confianza, como ya ocurría en el salto de ChatGPT al navegador.
El dato que mejor resume la tensión no está en la potencia de cálculo ni en las 165 páginas del documento, sino en la rareza del momento. Una empresa privada afirma haber resuelto un problema nacido en el siglo XIX con 10.000 agentes coordinados durante 88 horas, y aun así el verdadero examen empieza cuando otros matemáticos intenten romper la prueba.