A OpenAI afirmou na terça-feira (8) que um modelo de inteligência artificial ainda não disponibilizado ao público encontrou uma solução para o problema da existência e suavidade de Navier-Stokes, um dos sete Problemas do Milênio da matemática. A empresa disse que o sistema chegou ao resultado em 88 horas.
A demonstração foi divulgada em um artigo com uma versão formalizada na linguagem de programação Lean. Isso permite que matemáticos externos examinem como os agentes de IA chegaram à solução. A afirmação, no entanto, ainda é apresentada como um anúncio da empresa, e o problema está entre as questões matemáticas mais acompanhadas da área.
O que está em discussão
As equações de Navier-Stokes são usadas para descrever o movimento da água e de outros fluidos e aparecem com frequência em previsões meteorológicas. O problema questiona se essas equações deixam de funcionar completamente em determinadas situações. A OpenAI afirma ter demonstrado a existência de uma situação desse tipo.
Em teoria, isso poderia sugerir que as leis físicas deixariam de funcionar sob certas condições, como uma explosão espontânea da água. Matemáticos e físicos, porém, não consideram que esse colapso matemático produziria necessariamente esse resultado no mundo físico.
O Clay Mathematics Institute selecionou os sete Problemas do Milênio no ano 2000 e ofereceu US$ 1 milhão pela primeira solução correta de cada um. Antes do anúncio da OpenAI, apenas um havia sido solucionado. O instituto foi fundado pelo empresário americano Landon T. Clay.
A empresa afirmou ter usado até 10 mil agentes de IA trabalhando em conjunto. Sébastien Bubeck, pesquisador da OpenAI, descreveu o resultado como "o desfecho espetacular da trajetória que vimos ao longo dos últimos 12 meses". Dan Roberts, também pesquisador da empresa, disse que os pesquisadores atuaram como uma abelha que fazia a polinização cruzada entre grupos e transportava fragmentos de informação.
Participação humana e custos
Embora a OpenAI tenha mobilizado vastas equipes de agentes, seus pesquisadores transmitiram ideias entre os diferentes grupos. A empresa também reconheceu que concentrou recursos no problema depois de saber que outros matemáticos exploravam uma linha de pesquisa semelhante. A OpenAI afirmou que não teve acesso ao trabalho desses pesquisadores.
Na noite anterior ao anúncio, Tristan Buckmaster, professor de matemática da Universidade de Nova York, disse que explorava uma linha parecida com outro matemático ligado à Anthropic, principal rival da OpenAI. A existência de pesquisas paralelas reforça a necessidade de examinar o caminho usado pela empresa para chegar ao resultado.
Terence Tao, professor da UCLA, está entre os matemáticos que alertam para possíveis efeitos negativos da IA sobre a área. Para ele, se os sistemas resolverem os problemas mais difíceis com pouca participação humana, poderão reduzir a compreensão dos próprios matemáticos. Tao afirmou que o esforço para solucionar uma questão costuma ser instrutivo, porque ensina algo durante o processo.
A OpenAI e a startup Harmonic já haviam afirmado, em janeiro, que duas tecnologias desenvolvidas pelas empresas tinham solucionado um dos problemas de Erdős. Alguns matemáticos avaliaram que aquela resposta não se afastava muito de trabalhos anteriores feitos sem IA. Desde então, sistemas da OpenAI e de outras empresas continuaram apresentando soluções para problemas adicionais.
O método depende de redes neurais treinadas com grandes volumes de dados digitais e de aprendizado por reforço, técnica que aperfeiçoa comportamentos por meio de tentativas e erros. Em matemática, os sistemas podem receber indicações objetivas sobre quais caminhos levam à resposta correta. Eles também podem produzir demonstrações em Lean, linguagem criada originalmente para matemáticos humanos.
A operação de até 10 mil agentes provavelmente custou milhões de dólares, devido à energia necessária para alimentar os chips especializados. Noam Brown, cientista pesquisador da OpenAI, classificou o processo como muito caro, mas afirmou que os custos tendem a cair conforme a empresa aumenta sua eficiência.
Para Tao, a publicação da demonstração ainda não substitui uma resolução produzida pelos próprios seres humanos. Ele comparou o resultado a um guia que encontra uma trilha até uma cachoeira escondida: o caminho tem valor, mas, depois que é mostrado, as pessoas deixam de procurar outras rotas.
