A OpenAI anunciou que um novo modelo de inteligência artificial levou 88 horas para solucionar a questão das equações de Navier-Stokes, um dos históricos e complexos "problemas do milênio" da Matemática. Usando agentes de IA guiados por pesquisadores, o feito comprova situações teóricas de colapso das equações físicas de fluidos. O avanço divide a comunidade científica entre o entusiasmo pela evolução tecnológica e o receio de que a automação enfraqueça o aprendizado humano na área.
A OpenAI anunciou nesta terça-feira, 8, que sua mais recente tecnologia de inteligência artificial resolveu um dos chamados "problemas do milênio" - uma coleção de importantes questões matemáticas não respondidas.
O anúncio é mais um sinal claro de que a IA está mudando fundamentalmente os níveis mais altos da Matemática, que há muito tempo eram vistos como o ápice da conquista humana. A mudança entusiasmou alguns matemáticos, enquanto despertou a preocupação de outros.
Ao longo do último ano, sistemas de IA resolveram com sucesso uma ampla variedade de problemas que desafiaram os matemáticos por décadas. No entanto, esses problemas não eram tão complexos, nem tão acompanhados de perto, quanto o que a tecnologia da OpenAI resolveu nos últimos dias. Os "problemas do milênio" estão entre os mais pesquisados na área.
"Este é um ápice espetacular do arco que vimos nos últimos doze meses", disse o pesquisador da OpenAI, Sébastien Bubeck, sobre a nova solução da empresa.
A empresa anunciou que um de seus modelos mais recentes, que ainda não foi lançado ao público, precisou de apenas 88 horas para resolver o que os matemáticos chamam de "o problema da existência e suavidade das equações de Navier-Stokes".
Esse problema envolve uma série de equações frequentemente usadas para prever o tempo, descrevendo o movimento da água e de outros fluidos. A questão de Navier-Stokes — que não possui um valor prático claro — pergunta se essas equações colapsam completamente em certas situações. A demonstração da OpenAI afirma ter definido justamente uma situação como essa.
Isso implicaria, ao menos teoricamente, que as próprias leis da física entrariam em colapso sob certas condições: que, por exemplo, a água poderia explodir espontaneamente. Contudo, matemáticos e físicos não acreditam que esse colapso matemático possa realmente levar a tal resultado no mundo físico.
O problema de Navier-Stokes foi um dos sete "problemas do milênio" selecionados pelo Clay Mathematics Institute no ano 2000 como uma forma de acompanhar o progresso da Matemática no novo milênio.
O instituto, fundado pelo empresário americano Landon T. Clay, ofereceu US$ 1 milhão (cerca de R$ 5 milhões) pela primeira solução correta para cada problema. Antes do anúncio da OpenAI, apenas um dos problemas havia sido resolvido.
"Essas questões são como faróis", disse Terence Tao, professor da UCLA, considerado por muitos o maior matemático de sua geração. "São grandes pontos de foco que atraem os esforços dos cientistas humanos."
Tao está entre os muitos matemáticos que alertaram publicamente que os sistemas de IA mais recentes podem acabar prejudicando o campo da Matemática. Se as tecnologias de IA puderem resolver os problemas mais difíceis com pouca contribuição dos matemáticos humanos, segundo ele, os sistemas poderão enfraquecer a compreensão humana sobre a área.
"O esforço necessário para resolver problemas costuma ser muito instrutivo. Ele te ensina algo. É como ir à academia e ter o objetivo de levantar um peso cem vezes", explicou ele. "Agora, a IA pode resolver questões sem realmente tirar nenhum valor disso. É como ter máquinas que podem levantar os pesos por você na academia."
Mas, como ele e outros apontam, os matemáticos ainda dão uma ajuda enquanto os sistemas de IA trabalham nesses problemas. A OpenAI disse que implantou vastas equipes de "agentes de IA" para resolver o problema de Navier-Stokes e que seus pesquisadores repassavam ideias-chave entre essas equipes.
"Nosso papel foi como o de uma abelha fazendo a polinização cruzada entre diferentes grupos e entregando diferentes fragmentos de informação", disse o pesquisador da OpenAI, Dan Roberts.
