{"id":19219,"date":"2026-09-23T14:53:10","date_gmt":"2026-09-23T17:53:10","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=19219"},"modified":"2026-09-23T14:53:10","modified_gmt":"2026-09-23T17:53:10","slug":"openai-dice-que-una-ia-resolvio-mas-de-100-problemas-matematicos-abiertos-en-solo-24-dias-nueve-grandes-matematicos-ahora-asesoraran-sobre-como-contar-lo-que-venga-despues","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=19219","title":{"rendered":"OpenAI dice que una IA resolvi\u00f3 m\u00e1s de 100 problemas matem\u00e1ticos abiertos en solo 24 d\u00edas. Nueve grandes matem\u00e1ticos ahora asesorar\u00e1n sobre c\u00f3mo contar lo que venga despu\u00e9s"},"content":{"rendered":"
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El 28 de agosto, OpenAI comenz\u00f3 a entrenar un modelo interno que todav\u00eda no est\u00e1 disponible p\u00fablicamente. Apenas 24 d\u00edas despu\u00e9s, la compa\u00f1\u00eda hizo una afirmaci\u00f3n extraordinaria: el sistema habr\u00eda conseguido resolver m\u00e1s de 100 problemas abiertos de larga duraci\u00f3n repartidos por buena parte de las matem\u00e1ticas.<\/p>\n

Ni siquiera los matem\u00e1ticos de OpenAI esperaban semejante ritmo, seg\u00fan reconoce la propia empresa. Entre esos resultados est\u00e1 adem\u00e1s uno particularmente dif\u00edcil de ignorar: la compa\u00f1\u00eda sostiene que el sistema produjo una soluci\u00f3n al problema de existencia y regularidad de Navier\u2013Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio planteados por el Clay Mathematics Institute.<\/p>\n

Hay, sin embargo, una diferencia fundamental entre ambas afirmaciones. OpenAI ya public\u00f3 el manuscrito y una formalizaci\u00f3n en Lean para Navier\u2013Stokes. De los otros m\u00e1s de 100 problemas, su anuncio no incluye todav\u00eda una lista completa ni las correspondientes demostraciones p\u00fablicas. Por ahora, por tanto, esa cifra es una afirmaci\u00f3n de la compa\u00f1\u00eda y no 100 resultados que la comunidad pueda revisar independientemente.<\/p>\n

Navier\u2013Stokes fue el punto donde todo explot\u00f3<\/h2>\n
\"OpenAI
\u00a9 Getty Images \/ andresr.<\/figcaption><\/figure>\n

La cuesti\u00f3n de Navier\u2013Stokes lleva casi 90 a\u00f1os abierta. Dicho de forma muy simplificada, pregunta si las ecuaciones que utilizamos para describir fluidos tridimensionales pueden desarrollar en determinadas condiciones una singularidad en tiempo finito. El sistema de OpenAI concluy\u00f3 que s\u00ed y produjo una demostraci\u00f3n formalizada en Lean, un asistente capaz de comprobar mec\u00e1nicamente los pasos l\u00f3gicos de una prueba.<\/p>\n

Eso no significa que el problema ya pueda darse administrativamente por cerrado. El propio Clay Mathematics Institute dijo el 11 de septiembre que el problema \u201caparentemente\u201d hab\u00eda sido resuelto, pero record\u00f3 que su proceso es deliberadamente lento. Para considerar oficialmente una soluci\u00f3n, esta debe publicarse en un medio aceptado, esperar al menos dos a\u00f1os y alcanzar aceptaci\u00f3n general entre la comunidad matem\u00e1tica. Y entonces apareci\u00f3 un problema diferente: no matem\u00e1tico, sino humano.<\/p>\n

Veinticinco ganadores de la Medalla Fields publicaron una declaraci\u00f3n titulada A Severe Misalignment of AI in Mathematics. Entre ellos estaban Terence Tao, Peter Scholze, Maryna Viazovska, Manjul Bhargava y Martin Hairer. Su cr\u00edtica no consiste en negar que la IA pueda producir resultados. Lo que cuestionan es utilizar problemas abiertos como si fueran simplemente benchmarks con los que los laboratorios compiten entre s\u00ed.<\/p>\n

Para los firmantes, resolver una pregunta es solo una parte del trabajo. Tambi\u00e9n importan las nuevas ideas que aparecen durante el proceso, explicar por qu\u00e9 funciona una demostraci\u00f3n, reconocer correctamente los trabajos anteriores y formar a los investigadores que continuar\u00e1n desarrollando esas herramientas.<\/p>\n

OpenAI respondi\u00f3 creando un grupo independiente de nueve matem\u00e1ticos<\/h2>\n
\"OpenAI
\u00a9 Eric Sucar \/ University of Pennsylvania.<\/figcaption><\/figure>\n

El 21 de septiembre, OpenAI anunci\u00f3 un Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence, alojado en el Institute for Advanced Study de Princeton. Sus nueve miembros son Fran\u00e7ois Charles, Camillo De Lellis, Timothy Gowers, Martin Hairer, Nikhil Srivastava, Ulrike Tillmann, Ravi Vakil, Edward Witten y Melanie Matchett Wood. Hay ganadores de la Fields y algunas de las figuras m\u00e1s reconocidas de la matem\u00e1tica contempor\u00e1nea.<\/p>\n

El grupo podr\u00e1 asesorar sobre c\u00f3mo revisar, valorar y comunicar los nuevos resultados, recomendar est\u00e1ndares acad\u00e9micos e incluso criticar p\u00fablicamente a OpenAI. Sus miembros no recibir\u00e1n dinero de la compa\u00f1\u00eda y podr\u00e1n cambiar su propia composici\u00f3n. Pero existe un l\u00edmite bastante importante: no podr\u00e1n decidir cu\u00e1nto debe ralentizar OpenAI su investigaci\u00f3n interna ni tendr\u00e1n poder de veto sobre la empresa. El IAS describe su funci\u00f3n como la de un canal entre los laboratorios de IA y la comunidad matem\u00e1tica, no como un organismo regulador.<\/p>\n

OpenAI ya hab\u00eda mostrado hacia d\u00f3nde pod\u00eda ir este camino. En agosto public\u00f3 diez avances en matem\u00e1ticas y ciencias de la computaci\u00f3n te\u00f3rica, acompa\u00f1ados de trabajos t\u00e9cnicos, y ahora afirma que el volumen de descubrimientos potenciales ha aumentado dr\u00e1sticamente.<\/p>\n

La pregunta, por tanto, ya no parece ser \u00fanicamente si una IA puede resolver matem\u00e1ticas que los humanos todav\u00eda no han resuelto. El verdadero problema acaba de trasladarse un paso m\u00e1s adelante: qu\u00e9 hacemos cuando puede producir nuevos resultados m\u00e1s r\u00e1pido de lo que los propios matem\u00e1ticos pueden leerlos, comprenderlos y convertirlos en conocimiento humano.<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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