El fundador de Cardano, Charles Hoskinson, dijo el 9 de septiembre que la inteligencia artificial había avanzado más en matemáticas formales de lo que esperaba.
Sus comentarios siguieron a la afirmación de OpenAI de que un sistema interno produjo una solución al Problema del Premio del Milenio de Navier-Stokes.
Durante una transmisión, Hoskinson calificó las capacidades reportadas como "bastante notables". Sin embargo, también abordó preguntas sin resolver sobre la procedencia del trabajo y la privacidad de las investigaciones enviadas a los servicios de IA basados en la nube.
Hoskinson dijo que originalmente esperaba que los sistemas formales ayudaran a equipos más grandes de matemáticos a colaborar y verificar pruebas escritas por humanos. No esperaba que los grandes modelos de lenguaje generaran pruebas completas tan pronto.
“Nunca anticipamos hasta qué punto la IA intervendría”, dijo Hoskinson. Añadió que la idea de que la IA escribiera una prueba completa había parecido anteriormente “bastante descabellada”.
Hoskinson tiene una conexión directa con la investigación en matemáticas formales. En 2021, donó 20 millones de dólares a la Universidad Carnegie Mellon para establecer el Centro Hoskinson de Matemáticas Formales, según el anuncio de la universidad.
Sus últimos comentarios también encajan con la experimentación más amplia de Cardano con la inteligencia artificial. Como informó anteriormente crypto.news, Hoskinson ha defendido los experimentos de agentes de IA de Cardano que involucran comunicaciones, actividad comunitaria y el ecosistema Midnight centrado en la privacidad.
OpenAI publicó su investigación el 8 de septiembre. La compañía dijo que un modelo interno coordinó aproximadamente 10.000 agentes y produjo una solución propuesta después de 88 horas. GPT-6 Astra luego pasó otras 17 horas formalizando y verificando el argumento en Lean.
La prueba intenta establecer que un fluido inicialmente suave y estacionario puede desarrollar una singularidad en un tiempo finito cuando se somete a una fuerza externa suave. OpenAI dijo que esto satisface las declaraciones C y D en la formulación oficial del Premio del Milenio.
La compañía también lanzó un artículo analítico y código Lean. Una formalización Lean proporciona una verificación que puede ser comprobada por máquina de que los pasos codificados se derivan de las suposiciones establecidas. No establece de forma independiente que cada definición y suposición represente con precisión el problema matemático deseado.
OpenAI dijo que no planea buscar el premio asociado de 1 millón de dólares. La compañía, sin embargo, describió su trabajo como una resolución del problema.
El Instituto de Matemáticas Clay todavía etiqueta el problema de Navier-Stokes como “sin resolver”. Su sitio web no había reconocido la prueba propuesta por OpenAI como una solución aceptada al momento de este informe.
Clay no acepta soluciones propuestas a través de envíos directos. Según sus reglas, una solución debe aparecer en una publicación calificada. Deben transcurrir al menos dos años, y el trabajo debe obtener la aceptación general de la comunidad matemática global.
Ese proceso significa que el anuncio y la prueba formal de OpenAI no constituyen un reconocimiento institucional inmediato. Los matemáticos deben examinar si la construcción satisface el enunciado preciso del problema y si su uso de forzamiento externo responde a la pregunta tal como se entiende comúnmente.
El anuncio también atrajo el escrutinio que involucra al matemático de la Universidad de Nueva York, Tristan Buckmaster, y al investigador de Anthropic, Levent Alpöge. Los investigadores habían estado trabajando en un resultado relacionado con la ecuación de Euler utilizando un enfoque de forzamiento.
Buckmaster cuestionó si el trabajo privado introducido en el sistema Codex de OpenAI pudo haber contribuido al resultado de la compañía. Se abstuvo de alegar mala conducta probada, diciendo: “No sé si se utilizaron nuestros datos”.
OpenAI negó haber accedido a su trabajo específico. Sin embargo, la compañía dijo que no podía descartar por completo la posibilidad de que datos desidentificados de su uso de productos hubieran ayudado a mejorar sus modelos. OpenAI sostuvo que su prueba fue desarrollada de forma independiente y difería del trabajo de los investigadores.
Hoskinson argumentó que la disputa debería preocupar a los investigadores que manejan ideas no publicadas. Dijo que los académicos que utilizan servicios de IA centralizados deberían considerar si las indicaciones, notas y registros de investigación permanecen confidenciales.
La siguiente fase implicará el examen público del artículo de OpenAI y la formalización Lean. Hasta que los especialistas revisen las suposiciones y se cumplan las condiciones formales de Clay, el trabajo sigue siendo una solución alegada en lugar de una resolución reconocida.
ADA