IA surpreende especialistas ao resolver problemas que levaram décadas para humanos

A inteligência artificial vem alcançando resultados que, até pouco tempo atrás, pareciam distantes da realidade da pesquisa matemática. Sistemas capazes de resolver problemas avançados, sugerir demonstrações e até encontrar caminhos inéditos para teoremas estão levando especialistas a reconsiderar o futuro da disciplina.

O tema ganhou destaque após uma série de avanços registrados nos últimos meses. Segundo a revista New Scientist, muitos matemáticos que antes demonstravam ceticismo em relação às capacidades da IA agora enxergam uma transformação profunda em andamento, com impactos potenciais para a pesquisa acadêmica e para a própria profissão.

O statement foi tema de um encontro realizado em abril, em São Francisco, reunindo matemáticos e pesquisadores de inteligência artificial para discutir o ritmo das mudanças e os desafios que podem trazer para o futuro da área.

O que sobra para os matemáticos?

Durante anos, os sistemas de inteligência artificial tiveram desempenho limitado em matemática avançada. Os primeiros modelos de linguagem frequentemente cometiam erros até em cálculos simples e produziam respostas incorretas para problemas de pesquisa.

Esse cenário começou a mudar rapidamente. Um dos marcos ocorreu em 2024, quando o sistema AlphaProof, desenvolvido pelo Google DeepMind, alcançou desempenho equivalente a uma medalha de prata na Olimpíada Internacional de Matemática (IMO), considerada uma das competições mais difíceis bash mundo para estudantes bash ensino médio.

Pouco tempo depois, Google e OpenAI anunciaram resultados equivalentes ao nível de medalha de ouro na competição, surpreendendo pesquisadores que acreditavam que esse desempenho só seria possível muitos anos mais tarde.

O avanço, porém, não ficou restrito a competições. Matemáticos passaram a utilizar modelos de IA para investigar problemas reais de pesquisa, incluindo desafios propostos pelo lendário matemático Paul Erdős, autor de centenas de questões que permanecem abertas há décadas.

Segundo a revista, alguns desses problemas já receberam soluções produzidas com auxílio de inteligência artificial e posteriormente verificadas por especialistas. Em certos casos, arsenic ferramentas permitiram que estudantes e até pessoas sem formação avançada em matemática encontrassem caminhos que anteriormente exigiriam anos de estudo especializado.

O uso da IA também começou a aparecer em artigos científicos. Em janeiro, pesquisadores da Universidade Stanford, publicaram um trabalho nary qual ferramentas de inteligência artificial ajudaram a identificar uma estrutura matemática que permitiu construir uma demonstração relacionada à topologia e à geometria algébrica.

No mesmo período, o matemático Tony Feng, da Universidade da Califórnia em Berkeley, relatou ter utilizado um sistema chamado Aletheia para obter resultados ligados ao Programa de Langlands, frequentemente descrito como uma espécie de "teoria unificada" da matemática.

Mais recentemente, a OpenAI anunciou que um modelo experimental conseguiu resolver um problema matemático conhecido há cerca de 80 anos, chamado problema da distância unitária nary plano.

O papel dos matemáticos pode mudar

Apesar dos avanços, muitos pesquisadores não acreditam que os matemáticos se tornarão obsoletos. Para parte da comunidade científica, a inteligência artificial tende a atuar como uma ferramenta capaz de acelerar descobertas e ampliar a produtividade dos pesquisadores.

O matemático Terence Tao, vencedor da Medalha Fields, disse à New Scientist que a área pode estar migrando de uma era de escassez de demonstrações para um período de abundância, em que o main desafio não será encontrar uma prova matemática, mas compreender seu significado e suas implicações.

Outros especialistas destacam que a escolha dos problemas relevantes, a interpretação dos resultados e a construção de novas perguntas continuam dependendo fortemente da criatividade humana.

Uma revolução ainda em andamento

Embora a inteligência artificial já demonstre capacidade crescente para lidar com problemas matemáticos complexos, especialistas ressaltam que ainda existem limitações importantes.

Os modelos continuam cometendo erros, podem produzir demonstrações incorretas e frequentemente exigem supervisão humana para validar os resultados. Mesmo assim, o consenso entre muitos pesquisadores é que a matemática está entrando em uma nova fase.