AlphaProof, la IA de Google, ganaría una medalla en la Olimpiada Matemática compitiendo contra humanos

AlphaProo, el sistema de Inteligencia Artificial desarrollado por Google DeepMind para entrenarse con millones de problemas matemáticos autoformulados y aprender a realizar demostraciones, obtendría resultados que le permitirían ganar una medalla en la Olimpiada Internacional de Matemáticas 2024 (IMO) para estudiantes de secundaria si compitiera contra humanos.

El rendimiento alcanzado por este modelo tras varios días de computación resultó en "una puntuación equivalente a la de un medallista de plata, marcando la primera vez que un sistema de IA alcanza un rendimiento de nivel de medalla", escriben los autores en el artículo que se publican en la revista Nature. Para colarse en el podio olímpico, AlphaProof tuvo que ser capaz de resolver cuatro de cada seis problemas.

"Se trata de un resultado excelente", celebra el informático y físico Ramón López de Mántaras en declaraciones a Science Media Centre. "Demuestra que aquellos problemas matemáticos formalizables mediante aprendizaje por refuerzo combinado con otras técnicas empiezan a ser accesibles para la IA, aunque requieren considerable pericia humana para su formalización y una enorme potencia computacional".

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No obstante, López de Mántaras, pionero de la IA en España, aclara que esto no hace a la IA "comparable a un matemático". A día de hoy, AlphaProof "no 'entiende' en absoluto los conceptos matemáticos ni puede crear soluciones para problemas completamente nuevos", apunta. Sus éxitos se han dado en matemáticas de nivel avanzado de secundaria y pregrado, que "operan dentro de un conjunto conocido y relativamente fijo de conceptos".

La investigación matemática avanzada, por otra parte, implica "la creación de teoría y la incorporación de nuevos conceptos", algo fuera del alcance de la IA en estos momentos. "Lo que AlphaProof demuestra es una notable ampliación de las herramientas automáticas que pueden asistir a los matemáticos humanos, pero nunca sustituirlos", concluye el experto.

Los especialistas subrayan que AlphaProof resolvió correctamente tres problemas de álgebra y teoría de números, pero no consiguió solucionar los dos de combinatoria. Asistido por el sistema AlphaGeometry 2, resolvió el problema de geometría, pero requirió un tiempo muy superior -de dos o tres días- al que le llevaría a un participante humano.

Todo ello sin contar los recursos invertidos previamente para entrenar a la IA. En este caso, la principal "mejora" que aporta frente a otros modelos es la capacidad de "perfeccionar sus resultados mediante un sistema de ensayo y error que ayuda a optimizar las soluciones", explica Marta Macho-Stadler, profesora del departamento de Matemáticas de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU).

No obstante, aunque es previsible que estos sistemas aumenten rápidamente su velocidad y capacidad de resolución matemática, "existen problemas matemáticos complejos que requieren no solo de ‘entrenamiento’ a base de estudio y ensayo para llegar a solucionarlos, sino de grandes dosis de creatividad", matiza Macho-Stadler. "Y la creatividad es una capacidad humana".

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No obstante, la profesora, investigadora y divulgadora Clara Grima sí aprecia un avance de la IA en competencias que hasta ahora se consideraban exclusivas de los seres humanos. "Las Olimpiadas Matemáticas están enfocadas a un tipo de problemas muy especiales que requieren relativamente poco bagaje matemático, pero gran uso de dichos conocimientos y mucho ingenio".

"Supongo que adquirir mayor cantidad de conocimiento matemático debe de ser relativamente sencillo para una máquina y lo que siempre se ha considerado más humano, que es el ingenio, es lo que ha demostrado este trabajo: que una IA puede alcanzarlo", concluye.