Anthropic anunció que uno de sus modelos de inteligencia artificial todavía no lanzados al público consiguió un avance significativo relacionado con la hipótesis de Riemann, considerada uno de los problemas matemáticos sin resolver más importantes de la historia.
El resultado no supone que la inteligencia artificial haya demostrado la célebre hipótesis formulada por Bernhard Riemann en 1859, pero sí habría conseguido mejorar de manera considerable uno de los resultados parciales conocidos sobre el problema.
Según informó Anthropic, el modelo aumentó la cota inferior conocida de los ceros de la función zeta de Riemann que satisfacen la hipótesis, pasando del 41,6% al 67,2%. Esto representa un salto de 25,6 puntos porcentuales.
Qué es la hipótesis de Riemann
La hipótesis intenta explicar una de las estructuras más profundas de las matemáticas: la distribución de los números primos, aquellos que únicamente pueden dividirse exactamente por uno y por sí mismos.
Riemann propuso en el siglo XIX que detrás de esa distribución aparentemente irregular existe una estructura precisa vinculada a los ceros de una función matemática conocida como función zeta de Riemann.
Resolver definitivamente la hipótesis tendría profundas consecuencias para distintas ramas de las matemáticas.
Su importancia es tal que integra los siete Problemas del Milenio seleccionados por el Instituto Clay de Matemáticas. Quien consiga presentar una demostración válida puede obtener un premio de un millón de dólares.
Claude trabajó durante 36 horas
El experimento de Anthropic comenzó cuando un integrante de la compañía, que no contaba con formación matemática especializada, planteó al modelo la posibilidad de trabajar sobre uno de los problemas más famosos de la disciplina.
La IA inició entonces una sesión de trabajo autónomo que se extendió durante 36 horas consecutivas.
Durante ese período probó alrededor de 650 ideas diferentes, consumió aproximadamente 31 millones de tokens y desplegó una red de unos 60 subagentes especializados para dividir el problema.
Dos de esos agentes se concentraron en generar ideas matemáticas, 13 brindaron apoyo conceptual, otros 30 exploraron nuevas vías de resolución y 13 se dedicaron específicamente a verificar los argumentos producidos durante el proceso.
La mayoría de los caminos explorados no condujeron a resultados, pero el sistema fue descartándolos hasta llegar al avance finalmente presentado por Anthropic.
Matemáticos verificaron el resultado
Uno de los aspectos centrales del experimento fue la verificación del hallazgo.
Anthropic aseguró que el resultado fue revisado internamente por dos matemáticos de la compañía y posteriormente formalizado mediante Lean, un asistente de demostración de código abierto que permite comprobar computacionalmente la validez de razonamientos y teoremas matemáticos.
La utilización de este tipo de sistemas resulta especialmente relevante cuando una IA genera demostraciones complejas, ya que permite comprobar formalmente cada paso y reducir la posibilidad de que un argumento aparentemente convincente contenga errores.
Con información de Europa Press.