Una nueva investigación muestra cómo la IA podría transformar las matemáticas, la física, la investigación del cáncer y más

Una nueva investigación muestra cómo la IA podría transformar las matemáticas, la física, la investigación del cáncer y más

Por Deni Ellis Béchard editado por Clara Moskowitz

Un nuevo informe de OpenAI y un grupo de científicos externos muestra cómo GPT-5, el último modelo de lenguaje grande (LLM) de IA de la compañía, puede ayudar con la investigación desde agujeros negros hasta células que combaten el cáncer y acertijos matemáticos.

Cada capítulo del artículo ofrece estudios de casos: un matemático o un físico atrapado en un dilema, un médico que intenta confirmar un resultado de laboratorio. Todos le piden ayuda a GPT-5. A veces el LLM se equivoca. A veces encuentra una ruta más rápida hacia un resultado ya conocido. Pero otras veces, con una cuidadosa guía humana, ayuda a ampliar los límites de lo que se conocía anteriormente.

En un experimento sobre cómo se comportan las ondas alrededor de los agujeros negros, GPT-5 trabajó a través de las matemáticas para producir de forma independiente resultados que previamente se había demostrado que eran correctos, demostrando que era capaz de realizar este nivel de cálculo científico. En otro proyecto de fusión nuclear, GPT-5 desarrolló un modelo que aceleró la investigación. “La capacidad de la IA para reducir drásticamente el tiempo necesario para la codificación (comprimiendo lo que tradicionalmente le llevaría días al autor) tiene implicaciones monumentales para las prácticas de investigación”, dice Floor Broekgaarden, astrónomo de la Universidad de California en San Diego, que no participó en el estudio.

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En otro caso, los investigadores que estudiaban células inmunes utilizaron GPT-5 para interpretar sus datos y su explicación coincidía con los resultados que el laboratorio ya había confirmado. “GPT-5 Pro puede funcionar como un verdadero co-investigador mecanicista en la investigación biomédica, comprimiendo meses de razonamiento en minutos, descubriendo hipótesis no obvias y dando forma directamente a estrategias experimentalmente comprobables”, escribió en el artículo Derya Unutmaz, el médico que dirige el proyecto.

El documento también anuncia varios descubrimientos matemáticos nuevos respaldados por GPT-5. Guiado por expertos humanos, resolvió un viejo problema planteado en 1992 por el matemático Paul Erdős. También produjo una regla más clara que muestra las limitaciones de cómo los sistemas informáticos toman decisiones; descubrió otra regla sobre cómo aparecen ciertos patrones pequeños dentro de diagramas de ramificación; y encontró una manera de detectar estructuras secretas en una red a medida que crece. Los descubrimientos son modestos pero parecen genuinos, y cada uno de ellos fue verificado por matemáticos humanos.

“No había visto nada tan impresionante [in math] “Sospecho que los LLM van a alterar la forma en que se crean, examinan y mejoran las teorías”. Advierte, sin embargo, que las herramientas de IA todavía requieren un estímulo importante: “Los humanos son creativos; La IA responde. Sin embargo, la tasa de descubrimiento debería aumentar rápidamente”.

Prithviraj Ammanabrolu, científico informático de la Universidad de California en San Diego, que no participó en la investigación, señala que el trabajo publicado es más una serie de estudios de casos que un artículo científico porque no proporciona suficientes detalles para repetir los experimentos y no ofrece un análisis contrafactual que implique diferentes enfoques. A pesar de estas limitaciones, la capacidad de la IA para ayudar con la investigación “todavía está muy por delante de lo que era posible hace incluso un año, por lo que la tasa de progreso es bastante alta”, afirma. “Muestra el potencial futuro al permitir a los científicos combinar con precisión resultados anteriores relevantes y extraer nuevos conocimientos de formas novedosas”.

Uno de los puntos fuertes de GPT-5 es su capacidad para buscar grandes cantidades de literatura científica. Para un problema matemático catalogado como no resuelto en línea, identificó una solución en un artículo de la década de 1980. En otro caso, encontró unas líneas en un periódico alemán de los años 1960 que resolvían un problema. Superó fácilmente la barrera del idioma y las diferencias de estilo entre la escritura matemática de mediados de siglo y los enfoques contemporáneos.

Todo esto puede hacer que GPT-5 parezca un genio científico, pero los autores del artículo tienen claro que no lo es. Más bien, en las manos adecuadas, es un asistente rápido e incansable que ha leído una cantidad imposible de artículos y no le importa volver a hacer un cálculo. Pero el juicio humano no es opcional, subrayan. Los investigadores también descubrieron que estaba claramente equivocado y que puede tergiversar referencias, alucinar artículos inexistentes o no acreditar a los autores de artículos reales.

“La experiencia humana sigue siendo crucial”, afirma Broekgaarden. Pero la IA “puede asumir innumerables tareas (recopilar datos, resumir artículos de investigación e incluso realizar cálculos complejos) que antes exigían mucho tiempo y esfuerzo por parte de los investigadores”.

Quedan por ver numerosas formas en que la IA dará forma a la investigación. Cada pocos meses se lanzan nuevos modelos de IA. Si los chatbots de propósito general que hace dos años tenían problemas con las matemáticas en la escuela secundaria ahora pueden detectar estructuras ocultas en las ondas de los agujeros negros y sugerir nuevos enfoques para la terapia celular, ¿quién sabe qué lograrán sus sucesores?

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