Per primera vegada, una màquina ha pujat al podi de l’Olimpíada Internacional de Matemàtiques (IMO). El sistema AlphaProof, desenvolupat per Google DeepMind, ha aconseguit una puntuació equivalent a la d’un medallista de plata en l’edició del 2024, segons un article publicat a Nature.
AlphaProof aprèn generant milions de problemes per si mateixa i trobant-ne demostracions vàlides dins d’un sistema formal anomenat Lean. A diferència dels grans models de llenguatge (com els que redacten textos o programen codi), no inventa ni “al·lucina” resultats: cada pas és verificablement i lògicament correcte. Com explica Carles Sierra, director de l’Institut d’Investigació en intel·ligència artificial del CSIC a Science Media Center (SMC), “AlphaProof representa un avanç conceptual fonamental: dona garanties formals de les proves i elimina el risc d’“al·lucinacions” que afecta altres sistemes d’IA”. Tot i això, adverteix que “si el sistema formal té axiomes inconsistents, pot produir veritats formals però matemàticament falses”. En resum, la màquina és tan fiable com el marc lògic on treballa.
A la competició, AlphaProof va resoldre tres dels sis problemes proposats —tots d’àlgebra i teoria de nombres—, mentre que el model AlphaGeometry 2 va resoldre el de geometria. Els dos problemes restants, de combinatòria, van quedar sense resposta. I, a diferència dels participants humans, la màquina va necessitar dies de càlcul intensiu per arribar als resultats.
Segons Marta Macho-Stadler en declaracions a SMC, professora de Matemàtiques a la UPV/EHU, “aquest sistema combina aprenentatge i verificació: aprèn per assaig i error i perfecciona les seves solucions, però encara està lluny de la creativitat necessària per a la recerca matemàtica més profunda”. També Ramón López de Mántaras, pioner de la IA al CSIC, posa l’èxit en context: “És un resultat excel·lent, però no vol dir que la IA sigui comparable a un matemàtic. AlphaProof no entén els conceptes ni pot crear teories noves; només opera dins d’un conjunt tancat de coneixements”. A més, recorda que aquest rendiment requereix una enorme potència computacional i molta feina humana prèvia. “El seu valor és ampliar les eines dels investigadors, no substituir-los.”
El futur del pensament matemàtic
El progrés d’AlphaProof obre un nou escenari en què les màquines poden ajudar els humans a explorar els límits del coneixement, però també obliga a repensar com ensenyem i com plantegem els reptes intel·lectuals. Per Clara Grima a SMC, professora de la Universitat de Sevilla i divulgadora matemàtica, aquest avanç és un nou pas dins d’un moviment inevitable: “La IA va ocupant cada cop més parcel·les del coneixement humà. Fa dècades ens va superar en càlcul o memòria; ara comença a pujar les muntanyes del raonament abstracte.” Grima recorda la metàfora de l’investigador Hans Moravec: el progrés de la IA és com una marea que cobreix lentament les valls de les habilitats humanes i s’acosta a les muntanyes de la creativitat i la intuïció.
AlphaProof no “entén” les matemàtiques, però les sap demostrar. I això potser ja és prou revolucionari. En un futur no gaire llunyà, els descobriments podrien sorgir de la col·laboració entre ments humanes i artificials: la precisió de la màquina i la imaginació de la persona, treballant plegades per respondre —i, sobretot, per reformular— les preguntes més profundes de la ciència.
Dra. Núria Coll Bonfill, divulgadora científica i directora de 7Ciències
Deixa un comentari