A OpenAI afirmou ter conseguido um avanço em um problema matemático proposto por Paul Erdős em 1946. O resultado envolve o problema das distâncias unitárias no plano e reforça o debate sobre o uso de IA em pesquisa científica.
O feito não resolve toda a questão. Ainda assim, ele mostra que modelos de raciocínio podem explorar caminhos que humanos talvez descartassem cedo demais.
O problema parece simples, mas enganou gerações
A pergunta de Erdős começa de forma visual. Imagine uma folha de papel com vários pontos desenhados. O desafio é descobrir quantos pares desses pontos podem ficar exatamente à mesma distância.
Erdős sugeriu que esse número cresceria apenas um pouco mais rápido que a quantidade de pontos. Durante quase 80 anos, muitos matemáticos acreditaram que as melhores soluções teriam uma estrutura parecida com grades quadradas.
A OpenAI afirma que seu modelo encontrou outra família de arranjos. Essa construção supera o limite previsto pela conjectura original de Erdős.
Na prática, a IA não calculou a resposta final do problema. Ela mostrou que uma crença antiga sobre o limite mais baixo não se sustentava.
Por que isso importa para a IA
O ponto central está menos no problema isolado e mais no tipo de raciocínio usado. A OpenAI afirma que o resultado veio de um modelo de raciocínio de uso geral.
Esse tipo de sistema divide problemas complexos em etapas menores. Ele não teria treinamento exclusivo para matemática, conforme a própria empresa.
Isso interessa porque a matemática exige precisão, não apenas fluência verbal. Uma resposta bonita não vale nada se o argumento falha em um detalhe.
A OpenAI já havia enfrentado críticas em uma tentativa anterior envolvendo problemas de Erdős. Na ocasião, a empresa celebrou um avanço que já aparecia na literatura existente absorvida pelo modelo.
Humanos ainda tiveram papel decisivo
Desta vez, matemáticos analisaram o resultado e participaram do aprimoramento da prova. Thomas Bloom, responsável por um site dedicado aos problemas de Erdős, coassinou um artigo complementar ao anúncio.
Bloom escreveu que o sistema chegou ao resultado ao insistir em caminhos que um humano talvez não julgasse promissores. Ele também destacou a participação humana no processo.
“A prova original produzida pela IA era completamente válida, mas recebeu melhorias significativas dos pesquisadores humanos da OpenAI e de muitos outros matemáticos envolvidos”, afirmou Bloom ao The Guardian.
Tim Gowers, também matemático, chamou o resultado de “um marco na matemática com IA”.
Uma ferramenta nova para pesquisa científica
O avanço ajuda a explicar por que a IA começa a entrar em áreas de pensamento criativo. Ela não substitui a validação humana, mas pode ampliar o espaço de busca.
Andrew Rogoyski, da Universidade de Surrey, na Inglaterra, afirmou que sistemas de IA dão aos humanos novas formas de observar problemas.
Para pesquisadores, esse pode ser o ponto mais relevante. Isso porque a IA não entregou uma resposta definitiva para Erdős. Ela encontrou uma rota inesperada dentro de um problema que resistia desde 1946.
O resultado sugere um futuro em que cientistas usam modelos de IA como parceiros de exploração. O valor não estará apenas em obter respostas rápidas, mas em testar caminhos improváveis.
É editor-chefe, repórter e copywriter, escrevendo sobre espaço, tecnologia e, às vezes, sobre outros temas da cultura nerd. Grande entusiasta da astronomia, também é interessado em exploração espacial e fã de Star Trek.
