Nesta terça-feira (8), a OpenAI revelou que sua mais recente tecnologia de inteligência artificial solucionou um dos chamados “problemas do milênio” da Matemática — um conjunto de desafios não respondidos que mobilizam especialistas em todo o mundo há décadas. A conquista evidencia a capacidade da IA de atuar em patamares avançados da disciplina, historicamente vistos como o auge da habilidade humana.

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Ao longo do último ano, diferentes sistemas de IA já haviam solucionado problemas matemáticos que intrigavam pesquisadores por muito tempo, mas nenhum com a mesma complexidade ou notoriedade do desafio vencido agora pela OpenAI. “Este é um ápice espetacular do arco que vimos nos últimos doze meses”, afirmou o pesquisador Sébastien Bubeck, um dos responsáveis pelo projeto.

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Segundo a empresa, um de seus novos modelos — ainda não disponível ao público — levou apenas 88 horas para resolver o problema de existência e suavidade das equações de Navier-Stokes. Essas fórmulas são usadas para descrever o movimento de fluidos, como água e ar, e questionam se podem entrar em “colapso” sob certas condições, deixando as equações sem solução ou com singularidades.

Na prática, uma eventual falha nessas equações implicaria, ao menos teoricamente, que leis da física pudessem se romper em determinados cenários, fazendo com que, por exemplo, a água “explodisse” de forma espontânea. No entanto, matemáticos e físicos consideram improvável que esse colapso, embora demonstrado em termos abstratos, se manifeste no mundo real.

O problema de Navier-Stokes foi um dos sete “problemas do milênio” propostos pelo Clay Mathematics Institute em 2000, com prêmio de US$ 1 milhão para cada questão devidamente comprovada. Até o anúncio da OpenAI, apenas um desses desafios havia sido resolvido desde a criação da lista.

Para Terence Tao, professor da UCLA e um dos maiores matemáticos de sua geração, essas perguntas funcionam como “faróis” que guiam o esforço coletivo na área. Ele alerta, porém, que a capacidade das máquinas de resolver problemas complexos sem a participação humana ativa pode enfraquecer o entendimento dos próprios pesquisadores. “É como ter um equipamento na academia que levanta pesos por você: você não aprende nada”, comparou Tao.

Apesar dessas preocupações, a OpenAI afirma que o processo foi colaborativo. Seus pesquisadores coordenaram vastas equipes de “agentes de IA” e atuaram como “abelhas”, realizando uma polinização cruzada de ideias entre os times. “Nosso papel foi entregar diferentes fragmentos de informação e conectá-los”, explicou o pesquisador Dan Roberts.