La IA llegó por las matemáticas. Ahora persigue el resto de la ciencia
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El investigador del MIT Neil Thompson sostiene que la inteligencia artificial está preparada para alterar las ciencias teóricas más allá de las matemáticas, incluyendo la economía, la física de altas energías y la cosmología. Un estudio reciente realizado por Thompson y sus colegas demuestra que los principales modelos de IA mejoraron su capacidad para resolver problemas teóricos en estos campos, pasando aproximadamente del 2 % al 35 % entre mediados de 2024 y mediados de 2026. Los investigadores probaron varios modelos de OpenAI contra problemas publicados después de los cortes de entrenamiento de dichos modelos, asegurándose de que los sistemas generaran soluciones de forma independiente en lugar de recordar datos memorizados. Este rápido avance refleja la agitación actual en las matemáticas, donde la IA ha resuelto desafíos de larga data como las ecuaciones de Navier-Stokes, lo que ha generado controversia y llamados a la regulación entre los matemáticos. Si bien algunos expertos advierten que depender de la IA podría socavar el valioso proceso de resolución de problemas, otros sugieren que la generación automatizada de teorías podría acelerar los descubrimientos científicos prácticos. A pesar de estas capacidades, los investigadores humanos siguen siendo esenciales para verificar las pruebas generadas por la IA, conectar puntos conceptuales y garantizar la solidez de los resultados complejos. En consecuencia, los principales laboratorios de IA están ampliando su enfoque hacia la integración del análisis teórico con la validación experimental del mundo real.
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