DeepMind, una empresa líder en el campo de la IA, ha logrado un hito significativo con su modelo de lenguaje, FunSearch. Este modelo ha encontrado una solución innovadora al problema «cap set puzzle», un desafío matemático que ha intrigado a los científicos durante décadas.
El problema en cuestión en la geometría se refiere a un conjunto de puntos en un espacio afín sobre un campo de tres elementos, en el que ningún trío de puntos forma una línea recta. Este problema es un tema de investigación en combinatoria y teoría de Ramsey, y ha suscitado un gran interés debido a su complejidad y las aplicaciones en otros campos de las matemáticas. Se reduce esencialmente a cuántos puntos se pueden unir en una página mientras se dibujan líneas entre ellos, sin que tres de ellos formen una línea recta.
FunSearch, el modelo desarrollado por DeepMind, combina un modelo de lenguaje preentrenado (una versión de Google’s PaLM 2) con un evaluador automático que funciona como un verificador de hechos. Esta combinación es esencial para prevenir la generación de información falsa, un problema común en los modelos de lenguaje. El modelo no solo encuentra soluciones, sino que también explica cómo se construyen, proporcionando así una herramienta valiosa para los investigadores. El estudio lo comentan en nature.
El logro de FunSearch representa un avance significativo en el uso de la IA para resolver problemas complejos y hacer descubrimientos científicos. Muestra el potencial de los modelos de lenguaje para contribuir de manera significativa al conocimiento científico, abriendo así nuevas posibilidades en la investigación y el desarrollo tecnológico.
No e sla primera vez que nos sorprenden con algo así, recordad que Investigadores del MIT crearon un modelo de red neuronal que resuelve problemas matemáticos a nivel universitario en segundos, a un nivel comparable al humano. Este modelo también explica automáticamente las soluciones y genera rápidamente nuevos problemas en asignaturas matemáticas universitarias. Los estudiantes universitarios no pudieron diferenciar si las preguntas generadas por este modelo eran obra de un algoritmo o de un humano, lo que demuestra su sofisticación y utilidad potencial en la educación superior.
El propio DeepMind, de hecho, utilizando sistemas de IA, ya hizo descubrimientos en matemáticas puras, identificando patrones que no habían sido observados anteriormente. Por ejemplo, su IA avanzó en una prueba para los polinomios de Kazhdan-Lusztig, un problema matemático no resuelto durante 40 años. Además, la IA encontró una relación previamente desconocida entre dos tipos diferentes de nudos matemáticos, lo que llevó a un teorema completamente nuevo.