OpenAI dice que un sistema de IA no lanzado y experimental resolvió uno de los problemas no resueltos más famosos de las matemáticas después de que aproximadamente 10,000 agentes trabajaran juntos durante solo 88 horas.
La empresa publicó una solución propuesta al problema de existencia y suavidad de Navier-Stokes, uno de los siete problemas del Premio Millennium con un premio de 1 millón de dólares. Las ecuaciones describen cómo se mueven fluidos como el agua y el aire, mientras que la pregunta sin resolver plantea si un flujo perfectamente suave puede eventualmente romperse y producir velocidades que crezcan sin límite.
El sistema de OpenAI dice que puede. Su prueba describió un vórtice fluido que se estira y concentra cada vez más hasta que su velocidad se dispara en tiempo finito, aunque la energía total del sistema permanezca finita.
Los fluidos reales no pueden moverse a velocidad infinita según el entendimiento actual de la física. A escalas suficientemente extremas, el supuesto detrás de Navier-Stokes de que un fluido puede tratarse como una sustancia continua dejaría de coincidir con la realidad física.
El resultado provino de un modelo interno que OpenAI dice que es significativamente más capaz que GPT-6 Astra (su modelo públicamente disponible más avanzado). Alrededor de 10,000 agentes intercambiaron 2.7 millones de mensajes y generaron aproximadamente 130 mil millones de tokens mientras trabajaban en Navier-Stokes, antes de que Astra dedicara otros 17 horas a formalizar y verificar la demostración.
El impacto práctico de la demostración en sí tomará tiempo, sin embargo. Las ecuaciones de Navier-Stokes se utilizan en áreas como el diseño de aeronaves, la predicción del tiempo y la investigación del flujo sanguíneo, por lo que una mejor comprensión de dónde pueden fallar las ecuaciones podría mejorar eventualmente cómo los científicos modelan flujos extremos y turbulentos.
La implicación más grande podría ser el sistema que lo encontró. Si miles de agentes de IA pueden atacar un problema matemático de 90 años en cuestión de días, el mismo enfoque podría eventualmente aplicarse a problemas difíciles en ciencia de materiales, energía, aeroespacial, medicina y otros campos.
Ya existe controversia sobre cómo se llegó independientemente al resultado.
El matemático de la NYU Tristan Buckmaster y el investigador de Anthropic Levent Alpöge trabajaban por separado en un problema de dinámica de fluidos estrechamente relacionado y habían utilizado herramientas de IA durante su investigación. Buckmaster ha cuestionado si trabajos no publicados introducidos en productos de OpenAI podrían haber influido en el modelo de la empresa, en una serie de publicaciones en la red social Mastodon.
Buckmaster dijo que él y Alpöge habían pasado aproximadamente un año buscando una ruta inusual hacia el problema que involucraba una fuerza externa suave, con Codex entre las herramientas de IA utilizadas extensivamente durante su trabajo.
Él agregó casi a nadie más que sabía que estaba siguiendo el mismo enfoque y se preguntó cómo OpenAI llegó a ello en cuestión de días tras enterarse de que el par había avanzado.
Buckmaster dijo que durante las discusiones con OpenAI, inicialmente le mostraron una solicitud y le dijeron que el esfuerzo de investigación interno de la empresa había comenzado sin entrada humana más allá de la declaración del problema.
Esa cuenta cambió durante el transcurso de la conversación, según Buckmaster, con OpenAI reconociendo finalmente que el primer mensaje había sido enviado solo en los días anteriores, después de que la información sobre el trabajo de Buckmaster y Alpöge llegara a la empresa.
OpenAI respondió diciendo que ni sus investigadores ni sus agentes vieron su trabajo antes de la publicación y que no se accedió a datos de usuarios específicos. La empresa añadió que no podía descartar que los datos desidentificados derivados de su uso de los productos de OpenAI hubieran ayudado a mejorar sus modelos, mientras afirmaba que las pruebas en sí difieren significativamente.
Por lo tanto, la prueba aún no es una solución oficialmente reconocida. El Instituto de Matemáticas Clay requiere que las soluciones propuestas superen un escrutinio prolongado y obtengan una amplia aceptación entre los matemáticos antes de considerar otorgar el premio de $1 millón.
Mientras tanto, OpenAI dice que no tiene la intención de reclamar el premio, describiendo el resultado en cambio como evidencia de la rapidez con la que están mejorando sus sistemas de investigación.