A resolução das equações de Navier-Stokes por sistemas de inteligência artificial colocou em debate o papel dos matemáticos na pesquisa científica. No início deste mês, milhares de agentes da OpenAI atuaram em conjunto e chegaram a uma solução em quatro dias para um problema enfrentado por gerações de pesquisadores.
O resultado foi questionado por matemáticos que afirmam que a tecnologia avançou apoiada em trabalhos anteriores. Tristan Buckmaster e Levent Alpoge disseram ter chegado perto da solução e levantaram a possibilidade de que seu trabalho tenha sido plagiado. A OpenAI negou a acusação. A abordagem também teria seguido principalmente pesquisas de dois pesquisadores espanhóis.
A autoria do avanço
Benjamin Antieau, professor de matemática da Universidade Northwestern, afirmou que o desempenho causa assombro, mas observou que a IA percorreu uma linha de investigação programática desenvolvida por outros matemáticos durante muitos anos. Para ele, o episódio não representa necessariamente a criação independente de uma solução.
Terence Tao, professor da UCLA e vencedor da Medalha Fields, disse estar vivendo “uma crise existencial em minha área”. Ele foi um dos 25 vencedores da premiação que assinaram, na última sexta-feira (11), uma carta de alerta sobre um possível efeito destrutivo da IA na matemática.
Tao também escreveu no Mastodon que o problema foi resolvido, mas que o processo deixou de lado aprendizados, percepções, colaborações e novos objetivos. A preocupação é que a obtenção da resposta não produza o mesmo conhecimento gerado pelo caminho percorrido por pesquisadores humanos.
O limite da imaginação
Mohammed Abouzaid, professor da Universidade Stanford, afirmou que a tecnologia ainda não demonstra o salto criativo associado à criação de uma nova matemática. Steven Strogatz, professor da Universidade Cornell, disse que, se os sistemas fossem direcionados às questões consideradas interessantes pelos pesquisadores, poderiam resolvê-las com facilidade.
Antonio Auffinger, da Universidade Northwestern, avaliou que, em comparação com um ano atrás, a IA passou a produzir cadeias longas de argumentos sem perder a coerência. Em janeiro, Elon Musk, líder da SpaceXAI, declarou em um podcast que a matemática seria “extremamente trivial para a IA”.
Anima Anandkumar, professora do Caltech, e sua equipe resolveram uma versão simplificada das equações de Navier-Stokes, as equações de Euler, com uma rede neural informada pela física. O modelo combina dados e leis físicas, não funciona como os sistemas que alimentam o ChatGPT ou o Claude e não se baseou em trabalhos anteriores de pesquisadores. Ainda assim, precisou ser projetado e testado.
Auffinger não prevê que a IA consiga responder a qualquer pergunta. Para ele, matemáticos humanos continuarão essenciais porque a pesquisa envolve formular questões capazes de ajudar a sociedade, e não apenas encontrar o caminho entre um ponto de partida e outro.
