Matemático y autor Steven Strogatz empieza a llorar cuando habla de los avances impulsados por la inteligencia artificial en su campo durante la semana pasada.
“La ciencia es emocionante”, dice el profesor de la Universidad de Cornell, “pero conlleva muchas molestias humanas”.
El martes, OpenAI dijo que había utilizado decenas de miles de agentes para resolver un problema matemático de hace 90 años, que tenía un premio de 1 millón de dólares. La solución, que aún debe ser verificada de forma independiente, se basa en una estrategia desarrollada por los matemáticos españoles Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa. El anuncio se vio empañado por afirmaciones de otro matemático, Tristan Buckmaster, quien dice que OpenAI se apresuró a resolver el problema después de enterarse de su trabajo junto al investigador antrópico Levent Alpöge. Buckmaster afirma que OpenAI también intentó influir en quién recibió el crédito por el trabajo.
La ruptura es un síntoma de los rápidos cambios que se están produciendo en el campo debido a los avances de la IA y lo que Strogatz, coautor de Big Math, un libro sobre cómo las matemáticas se están alejando de la comprensión humana que se publicará en noviembre, describe como la carrera de los laboratorios corporativos para ocupar los titulares antes de las exitosas OPI.
La semana pasada, Anthropic dijo que Claude había demostrado 29.500 pequeños teoremas mientras formalizaba una prueba existente del infame último teorema de Fermat, un proyecto en el que otros matemáticos habían estado trabajando durante años. En agosto, OpenAI anunció que había logrado avances en otros 10 problemas matemáticos de larga data. La IA está acelerando los avances matemáticos, afirma Strogatz, pero lo que esto significa para los expertos que han dedicado sus vidas a este campo es decididamente menos claro.
“Creo que el año 2026 será recordado como un annus mirabilis o un annus horribilis para las matemáticas porque han sucedido muchas cosas”, le dice Strogatz a WIRED, sentado frente a una pared cubierta de honores universitarios enmarcados. “No podrás competir sin IA en el futuro si quieres hacer matemáticas innovadoras”, añade.
Su colaborador en el libro, Alex Townsend, ya ha estado utilizando la tecnología para acelerar su investigación. Recientemente utilizó ChatGPT para ayudar a resolver un problema de álgebra lineal numérica de décadas de antigüedad. Hacia el final de la entrevista, Townsend entra al ático de Strogatz. Townsend y su coautor dijeron que sin la tecnología, el volumen de trabajo requerido y la relación costo-recompensa habrían sido inviablemente altos. Pero si bien la IA ha ayudado en su trabajo, también está cambiando la forma en que Townsend ve el campo y su papel en él.
“De hecho, me siento un poco molesto por haber dedicado 15 años de mi vida a la investigación de las matemáticas, y en un punto de mi carrera en el que soy muy productivo y en mi punto máximo como matemático, esa habilidad máxima ya no existe. Algo puede superarme”, dice. “Antes, era muy emocionante porque eres de clase mundial, haces una gran investigación, haces retroceder la frontera del conocimiento, y ahora no me siento como si fuera yo el que está en la frontera del conocimiento. Soy yo el que tiene un agente de IA, lo que en realidad se siente muy diferente. Y me siento totalmente amenazado por ello”.
Por su parte, Strogratz compara el momento actual de las matemáticas con una película de terror, ya que la IA, impulsada por sistemas que no se comprenden bien, se acerca cada vez más. “Pero todavía no hemos llegado al final de la película”, dice Strogratz. “Instintivamente, estoy realmente aterrorizado”.
Aquí, reflexiona sobre lo que significarán los avances de la IA en 2026 para las matemáticas, los matemáticos y la humanidad. Sus respuestas han sido ligeramente editadas por motivos de brevedad.
Fotografía: Sheryl Sinkow