A OpenAI abalou o tranquilo mundo da matemática ao usar inteligência artificial para resolver um importante problema centenário, levantando a questão de qual será o papel dos matemáticos na pesquisa científica daqui para a frente.

No início deste mês, milhares de seus agentes de IA trabalharam em conjunto para resolver as equações de Navier-Stokes —que gerações de matemáticos tentaram enfrentar— em apenas quatro dias.

“Neste momento, estou completamente tomado por uma crise existencial em minha área”, disse à AFP Terence Tao, professor da UCLA e vencedor da prestigiosa Medalha Fields, que reconhece os matemáticos mais renomados do mundo.

A recente reviravolta no campo é o mais novo de uma série de avanços matemáticos alcançados pela IA neste ano.

“Se optassem por estudar as questões que consideramos interessantes na pesquisa, elas seriam muito fáceis. Poderiam resolver esses problemas com facilidade”, afirmou Steven Strogatz, professor da Universidade Cornell dedicado à divulgação da ciência e da matemática.

Antonio Auffinger, professor de matemática da Universidade Northwestern, disse que, apenas um ano atrás, “as alucinações aconteciam o tempo todo”, mas hoje “a IA consegue produzir longas cadeias de argumentos” sem sair do rumo.

Em janeiro, Elon Musk —a pessoa mais rica do mundo e também líder no setor de IA por meio da SpaceXAI— disse, em um podcast, que a matemática seria “esmagada”, afirmando que “a matemática será extremamente trivial para a IA”.

Ainda assim, embora Benjamin Antieau, professor de matemática da Universidade Northwestern, tenha afirmado que o feito provoca assombro e admiração, “neste caso específico, eles seguiram os passos de outros matemáticos que vinham desenvolvendo essa abordagem programática para essa classe específica de problemas havia muitos e muitos anos”.

Nesse caso, a IA seguiu principalmente o trabalho de dois pesquisadores espanhóis, que também serviram de inspiração para os matemáticos Tristan Buckmaster e Levent Alpoge —que afirmam ter chegado perto da solução antes do avanço da OpenAI e agora questionam se seu trabalho foi plagiado, acusação negada pela gigante da tecnologia de IA.

Saltos de criatividade

Esse não é o único problema envolvendo os cálculos da OpenAI.

“A bandeira foi capturada, o gol foi marcado e o problema foi resolvido, mas ao custo de lições aprendidas, percepções adquiridas, colaborações formadas e novos objetivos identificados”, escreveu Tao no Mastodon.

Tao estava entre os 25 vencedores da Medalha Fields que assinaram, na última sexta-feira (11), uma carta para alertar sobre um possível efeito destrutivo da IA no campo da matemática.

Além disso, Mohammed Abouzaid, professor da Universidade Stanford, afirmou que a falta de imaginação da tecnologia é evidente.

“Ainda não estamos vendo o tipo de salto criativo que realmente envolve a criação de uma nova matemática. Talvez os laboratórios façam disso seu próximo objetivo, e seria muito interessante acompanhar”, disse Abouzaid.

Anima Anandkumar, professora do Caltech que trabalha na interseção entre matemática e IA, conseguiu, junto com sua equipe, resolver uma forma simplificada das equações de Navier-Stokes (conhecida como equações de Euler) usando um modelo de IA que não se baseava em trabalhos anteriores de pesquisadores.

Essa IA não era como as que alimentam o ChatGPT ou o Claude, mas sim um modelo de rede neural informada pela física (PINN), que combina dados com as leis da física.

“Assim, pode-se dizer que a OpenAI depende mais dos seres humanos do que nós, em certo sentido”, afirmou.

No entanto, Anandkumar observa que o modelo ainda precisou ser projetado e testado.

Auffinger disse não prever um momento em que as ferramentas de IA “seriam capazes de fornecer respostas para qualquer pergunta feita” e afirmou que os matemáticos humanos continuarão a “desempenhar um papel enorme, porque não se trata de como ir do ponto A ao ponto B”.

“Trata-se de formular as perguntas que ajudarão a sociedade como um todo”, explicou.