Mientras la comunidad matemática debate los alcances de la automatización en su disciplina, un nuevo estudio realizado por investigadores del MIT apunta a que la inteligencia artificial está a punto de transformar radicalmente otros campos del conocimiento científico y teórico.
Según una conferencia impartida por el investigador Neil Thompson, especialista en informática e IA, los modelos avanzados pasaron de resolver apenas un 2% de los problemas teóricos complejos a alcanzar cerca del 35% entre mediados de 2024 y mediados de 2026.
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Los campos señalados en la investigación —desarrollada junto al estudiante de doctorado Gabriel Manso y el investigador Claudio Mayrink Verdun— incluyen la teoría estadística, la probabilidad, la teoría económica, la física cuántica, la gravitación, la cosmología y la física de alta energía.
Metodología y pruebas sin conexión a internet
Para evaluar las capacidades reales de los modelos de vanguardia (como versiones avanzadas de OpenAI y variantes de GPT), el equipo analizó problemas planteados en artículos de investigación publicados entre diciembre de 2025 y mayo de 2026.
Para evitar sesgos, las soluciones a estos desafíos se encontraron en publicaciones posteriores a las fechas límite de entrenamiento de los sistemas evaluados.
Además, se bloqueó el acceso a internet de los modelos para impedir que buscaran las respuestas en línea, obligándolos a deducirlas de manera autónoma.
Aunque el estudio se limitó inicialmente a áreas que no exigen simulaciones o experimentos prácticos, los resultados anticipan una expansión de este enfoque hacia otros dominios científicos de fuerte base matemática.
Entre los avances teóricos y la verificación humana
Este fenómeno se produce tras hitos recientes en el ámbito matemático, como la resolución de complejos desafíos vinculados a las ecuaciones de Navier-Stokes, lo cual ha generado tanto entusiasmo como debate ético y metodológico entre académicos de todo el mundo.
Si bien la IA promete acelerar el ritmo de los descubrimientos y propiciar aplicaciones prácticas en tiempo récord, los científicos enfatizan que la supervisión humana continuará siendo indispensable.
«Seguiremos necesitando personas que generen buenas ideas para atar cabos», señaló Manso, quien también advirtió sobre el riesgo de alucinaciones o errores lógicos complejos que los modelos pueden presentar al enfrentarse a problemas de alta complejidad, haciendo vital la implementación de métodos rigurosos de verificación.
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Fuente: Wired
Ciudad Valencia/ ER / MG
Foto: Archivo
