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En el año 2000, el Instituto Clay declaró los siete problemas del milenio, siete problemas matemáticos no resueltos por los que pagaría un millón de dólares, y con eso les dio fama y estatus a la hipótesis de Riemann, a P versus NP, a la conjetura de Poincaré y a las ecuaciones de Navier-Stokes, entre otros.
Yo, ingeniero matemático (matemático de Temu), no puedo ni aspiro a decir que los entienda del todo. Pero sí entiendo el placer incomunicable de dar un paso hacia una demostración: el microbrote de creatividad de saltar al vacío, de intentar algo distinto y de ver cómo las piezas del rompecabezas encajan. Y la frustración de lo contrario: quedarse patinando en algo que parece básico.
Porque las matemáticas, por abstractas que parezcan, tienen algo que las distingue de las ciencias empíricas: la demostración es su base, una verdad irrefutable que se construye sobre la anterior, bloque por bloque, de generación en generación, desde la geometría euclidiana hasta las cimas donde aguardan problemas como los de Clay.
Por muchos años, el único resultado fue la conjetura de Poincaré, demostrada por el ruso Grigori Perelman, un ermitaño que publicó la prueba en internet en 2002 y luego rechazó el millón de dólares, cimentando aún más el aura del matemático como genio solitario.
Pues veinte años después, estos problemas vuelven a ser noticia, por algo opuesto al caso Perelman. En un cuarto de siglo los humanos resolvieron uno. En pocos meses de invasión de la inteligencia artificial, OpenAI afirma haber resuelto otro: las ecuaciones de Navier-Stokes, que desde el siglo XIX describen el movimiento de los fluidos, pero de las que nadie había logrado demostrar si sus soluciones se mantienen siempre suaves o pueden “explotar”. Según OpenAI, unos 10.000 agentes de su modelo más avanzado demostraron en 88 horas lo que generaciones de matemáticos no habían logrado.
A gran parte del mundo matemático no le gustó el método de “fuerza bruta”, falta ver si la prueba se confirma como solución, y ya hay pelea por el crédito: Tristan Buckmaster, de NYU, y Levent Alpöge, de Anthropic, llevaban meses por una ruta similar y sospechan que OpenAI, tras oír rumores de su avance, se apoyó en ella.
Pero más allá de si sí o si no, la tendencia es irreversible: en pocos años pasamos de que los modelos de IA no supieran sumar a que las matemáticas, la ciencia “más pura”, antes intocable, empiecen a ser dominadas por laboratorios de IA.
Desde que Garry Kasparov perdió contra Deep Blue en 1997, cuando yo ni había nacido, se habla de que la IA está a punto de superar la inteligencia humana. Y, sin embargo, la vida ha seguido casi igual, con menos Excels y más redes sociales, pero con un ritmo de vida y de avance del conocimiento parecido al del mundo desarrollado desde la posguerra.
Pero lo que vimos esta semana creo que abre un camino distinto: poco a poco iremos aprendiendo que nuestra creatividad, nuestro razonamiento abstracto y nuestra facilidad para adaptarnos al cambio, límites que, de pronto por puro deseo, hemos justificado como exclusivos de la mente humana, no eran ni tan especiales ni tan únicos.
Quizás la singularidad sea precisamente esto: constatar que nuestra especie ya no es la más inteligente ni la más capaz, y ni cuenta nos dimos. Pero nos iremos dando. Y vamos a sentirlo: encontrar sosiego en lo que nos hace distintos, defender las imperfecciones que llamamos auténticas, como errar en una demostración, será tarde o temprano un problema de todos, y atemoriza pensar cómo vamos a reaccionar. Será el problema del milenio.
