Modelos de inteligência artificial estão começando a demonstrar uma capacidade de resolver problemas matemáticos complexos, marcando uma potencial mudança nas capacidades desses sistemas. O engenheiro de software e fundador de startup Neel Somani descobriu isso inesperadamente enquanto testava o modelo mais recente da OpenAI.

Somani colou um problema de matemática de alto nível no ChatGPT e, após permitir que o modelo processasse por 15 minutos, encontrou uma solução completa. Ele então avaliou rigorosamente a prova usando a ferramenta Harmonic, confirmando sua validade. "Eu estava curioso para estabelecer uma linha de base para quando os LLMs são efetivamente capazes de resolver problemas matemáticos em aberto em comparação com onde eles têm dificuldades", disse Somani. "A surpresa foi que, usando o modelo mais recente, a fronteira começou a avançar um pouco."

A abordagem de resolução de problemas da IA envolveu uma cadeia de raciocínio, citando axiomas matemáticos como a fórmula de Legendre, o postulado de Bertrand e o teorema da Estrela de David. O modelo identificou uma postagem do Math Overflow de 2013, onde o matemático de Harvard Noam Elkies havia fornecido uma solução para um problema semelhante. No entanto, a prova final do ChatGPT divergiu do trabalho de Elkies, oferecendo uma solução mais abrangente para uma versão de um problema originalmente proposto pelo matemático Paul Erdős. Erdős é conhecido por sua coleção de problemas não resolvidos que se tornaram um benchmark para testar as capacidades da IA.

Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) como o ChatGPT são treinados em vastas quantidades de dados de texto, permitindo que eles identifiquem padrões e relacionamentos dentro da informação. Isso permite que eles gerem texto semelhante ao humano, traduzam idiomas e, como este exemplo demonstra, enfrentem desafios matemáticos complexos. A capacidade da IA de resolver esses problemas pode ter implicações para vários campos, incluindo pesquisa científica, engenharia e finanças, onde cálculos complexos e resolução de problemas são essenciais.

O desenvolvimento destaca os rápidos avanços na IA e seu potencial para contribuir com a pesquisa matemática. Embora a IA ainda não seja capaz de formular independentemente novas teorias matemáticas, sua capacidade de analisar problemas existentes e gerar soluções é um passo significativo. Mais pesquisas são necessárias para entender as limitações e os potenciais vieses da IA na resolução de problemas matemáticos. Os desenvolvimentos contínuos nas capacidades matemáticas da IA sugerem um futuro onde a IA pode se tornar uma ferramenta valiosa para matemáticos e pesquisadores.