Victor Bianchin
RedatorVictor Bianchin é jornalista.
Alguns matemáticos estão indignados. Outros estão preocupados. E muitos deles estão fascinados. Todos têm motivos de peso para se sentirem assim. A chegada dos modelos de inteligência artificial (IA) ao campo da pesquisa em matemática desencadeou uma tendência que não é exatamente fácil de entender.
Nas últimas semanas, a OpenAI protagonizou alguns dos grandes marcos desta década no campo da matemática. E, ontem mesmo, publicou no X uma postagem na qual antecipa que está preparando a publicação de mais resultados matemáticos produzidos por um modelo de ponta interno.
No início de setembro, um dos modelos de vanguarda que, por enquanto, está sendo utilizado apenas pelos pesquisadores da própria empresa, conseguiu encontrar uma solução para o problema de Navier-Stokes, um dos Problemas do Milênio que permaneciam sem solução.
O resultado ainda não foi validado de forma independente pela comunidade matemática, mas revela algo muito mais profundo: uma IA já é capaz de abordar problemas que, durante décadas, resistiram aos melhores matemáticos do mundo. Temos outro exemplo muito recente: em 30 de setembro, a OpenAI publicou um resultado sobre uma versão enfraquecida da hipótese de Riemann. Definitivamente, isso é apenas o começo.
A comunidade matemática mais crítica está preocupada
“A OpenAI, que atualmente se defende em processos judiciais por acusações de plágio ilegal, violação de direitos autorais e diluição de marca, publicou um repositório de manuscritos que supostamente contêm soluções para vários problemas importantes da matemática. Os matemáticos não pediram que esse trabalho fosse feito [...] A OpenAI demonstrou um desprezo total pelas normas da pesquisa científica, normas que garantem que a matemática continue sendo confiável, seja pesquisada de forma ética e sirva ao interesse público.”
Este texto é um trecho do comunicado emitido ontem pela Associação de Matemáticas Humanas em resposta ao lançamento de resultados matemáticos da OpenAI em 6 de outubro. Seu tom é muito crítico e chega ainda mais longe do que seria de esperar:
“[...] Instamos os matemáticos e o público a avaliar este modelo de publicação com o devido ceticismo. Publicar mais de 700 arquivos de uma só vez não é uma demonstração de rigor acadêmico, mas uma demonstração de poder. Instamos os matemáticos a deixar de colaborar com a OpenAI [...]”.
É evidente que os ânimos estão muito exaltados. Como acabamos de ver, alguns matemáticos não veem com bons olhos que um laboratório de IA publique de uma só vez uma enxurrada de resultados sem se submeter às normas de pesquisa majoritariamente aceitas. Em seu artigo de 6 de outubro, a OpenAI expõe sua visão sobre esse assunto:
“Para estabelecer um procedimento comum para compartilhar resultados com a comunidade matemática, consultamos o Grupo Consultivo sobre Matemática e Inteligência Artificial do Instituto de Estudos Avançados, uma organização independente, sobre o desenvolvimento de boas práticas. Estamos incorporando seus conselhos e recomendações públicas à nossa forma de publicar esses resultados [...]”.
“Para promover a transparência e a abertura na ciência, também publicamos no repositório mais detalhes sobre como obtivemos os resultados [...] Queremos que esses avanços ampliem os limites do conhecimento humano e promovam novos progressos na matemática [...] Queremos colocar capacidades de última geração diretamente nas mãos dos cientistas e estamos trabalhando para disponibilizar de forma responsável o modelo que produziu esses resultados [...]”.
Há outro problema de fundo
Na comunidade científica, existe um consenso quase unânime de que Terence Tao, que tem dupla nacionalidade australiana e estadunidense, é o verdadeiro “Mozart da matemática”. Seu prestígio foi conquistado com muito esforço. Ele ganhou a Medalha Fields, que costuma ser considerada o Nobel da matemática, em 2006, quando tinha 31 anos. E recebeu o prêmio por suas contribuições em três áreas fundamentais: a teoria dos números, as equações diferenciais parciais e a análise harmônica.
Tao não acredita que a IA acabará substituindo os pesquisadores; ele defende que, na realidade, ela é uma ferramenta muito valiosa que permite aos matemáticos deixar para trás a pesquisa individual e colaborar em projetos muito maiores e mais ambiciosos. E, comprovando seguir o que prega, ele incorporou o Lean ao seu fluxo de trabalho diário.
Essa ferramenta é um assistente de demonstrações e uma linguagem de programação projetada para verificar os raciocínios matemáticos e comprovar que estão totalmente corretos. Tao é atualmente um dos maiores incentivadores do Lean dentro da comunidade científica.
No contexto atual, não é razoável acusar Tao de ser um matemático contrário ao uso da IA. Apesar disso, em seu artigo “A matemática na era da IA”, ele colocou em discussão com muita lucidez alguns dos problemas decorrentes do uso dessa tecnologia no campo da pesquisa em matemática. Uma de suas preocupações diz respeito à matemática que estamos perdendo ao delegar a pesquisa a um modelo de IA:
“Para realmente resolver um problema matemático, fornecer apenas uma resposta (mesmo que seja formalmente certificada) não é suficiente. O que falta é uma demonstração inteligível que os matemáticos humanos possam compreender e utilizar para fazer avançar os objetivos da matemática.”
Além disso, Tao considera que, mesmo que um modelo de IA produza demonstrações corretas e compreensíveis, isso não significa que “tenha resolvido a matemática”, como defendem alguns partidários da IA. Segundo esse pesquisador, a matemática não consiste apenas em resolver problemas, mas também em desenvolver conceitos e teorias, formular novas perguntas, unificar áreas diferentes, educar novas gerações e construir conhecimento cumulativo.
Imagem | RF..studio
Este texto foi traduzido/adaptado do site Xataka Espanha.
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