A OpenAI informou nesta terça-feira, 8, que um modelo de inteligência artificial ainda não lançado ao público produziu, em 88 horas, uma demonstração relacionada ao problema da existência e suavidade das equações de Navier-Stokes.
A tecnologia foi aplicada a uma questão formada por equações usadas para prever o tempo e descrever o movimento da água e de outros fluidos. O problema investiga se essas equações podem colapsar completamente em determinadas situações. A demonstração apresentada pela empresa afirma ter definido uma situação desse tipo.
Em teoria, esse colapso faria as próprias leis da física entrarem em crise sob certas condições. Um exemplo seria a água explodir espontaneamente. Matemáticos e físicos, porém, não acreditam que o colapso matemático possa produzir esse resultado no mundo físico.
Uma das questões mais acompanhadas
Navier-Stokes é um dos sete problemas do milênio escolhidos pelo Clay Mathematics Institute no ano 2000 para acompanhar o avanço da Matemática. O instituto foi fundado pelo empresário americano Landon T. Clay e oferece US$ 1 milhão, cerca de R$ 5 milhões, pela primeira solução correta de cada problema. Antes do anúncio da OpenAI, apenas um deles havia sido resolvido.
Sébastien Bubeck, pesquisador da empresa, chamou a demonstração de “um ápice espetacular do arco que vimos nos últimos doze meses”. Ao longo desse período, sistemas de IA também resolveram outros problemas que desafiaram matemáticos por décadas, mas eles eram considerados menos complexos e menos acompanhados do que a questão de Navier-Stokes.
Debate entre matemáticos
Terence Tao, professor da UCLA, afirmou que essas questões funcionam como pontos de foco para os esforços de cientistas humanos. Ele também está entre os matemáticos que alertaram para o risco de a inteligência artificial enfraquecer a compreensão humana sobre a área.
Para Tao, o esforço de resolver problemas ensina algo aos pesquisadores. Ele comparou a situação a ter máquinas levantando pesos no lugar de uma pessoa na academia.
A OpenAI afirmou que usou equipes de “agentes de IA” no trabalho. Seus pesquisadores repassavam ideias-chave entre os grupos. Dan Roberts, também pesquisador da empresa, disse que a função dos humanos foi fazer a polinização cruzada entre diferentes equipes e entregar fragmentos de informação.
