OpenAI anuncia nuevos resultados científicos en matemáticas y ciencias de la computación y pospone materiales de física para revisión

OpenAI anunció un nuevo conjunto de resultados científicos alcanzados por sus modelos en los campos de las matemáticas, las ciencias de la computación y la física, tras semanas de publicar manuscritos científicos que superan las 700 páginas e incluyen soluciones y avances en 372 problemas matemáticos importantes.

La compañía adoptó un enfoque distinto esta vez para gestionar lo que sus modelos han producido: publicó los descubrimientos matemáticos para permitir que los investigadores los estudien e interpreten de forma independiente, mientras que recurrió a grupos externos de expertos para revisar y explicar los resultados de ciencias de la computación y de física.

En el área de ciencias de la computación, OpenAI pidió a un grupo de expertos que redacte artículos y materiales científicos que expliquen los resultados generados por sus modelos, y puso a disposición del público las salidas de inteligencia artificial, según reportes periodísticos.

En cuanto a los resultados relacionados con la física, la compañía pospuso la publicación de los materiales hasta que el equipo encargado de su revisión termine su trabajo, según reportes, y el grupo destinó una dirección de correo electrónico para recibir consultas sobre su labor: YANGMILLS4D[@]gmail.com.

OpenAI añadió dos nuevos manuscritos científicos a la plataforma GitHub y los puso a disposición de los investigadores. El primer manuscrito trata lo que se describió como la demostración de un principio conocido como Sogge's Local Smoothing, relacionado con el comportamiento de las soluciones de la ecuación de onda en distintas dimensiones espaciales.

El segundo manuscrito presenta una demostración que alega que la Hipótesis del Tiempo Exponencial (Exponential Time Hypothesis - ETH) es falsa. Dicha hipótesis es una asunción importante en la teoría de la computación que sostiene que ciertos problemas computacionales difíciles no pueden resolverse mediante algoritmos rápidos dentro de límites temporales determinados.

La hipótesis ETH goza de amplia aceptación entre los investigadores y ha servido de base para cientos de artículos científicos en áreas como bases de datos, biología computacional e ingeniería. Si se demostrara que la hipótesis es falsa, eso podría abrir la puerta al desarrollo de algoritmos más eficientes para problemas complejos, según lo señalado en el manuscrito.

Es notable que los científicos que propusieron la hipótesis ETH actualmente participan en el grupo de expertos que OpenAI contrató para revisar y explicar los resultados, según las informaciones publicadas.

En física, los resultados se relacionan con demostraciones sobre teorías de campo cuántico interactuantes que incluyen campos gauge y fermiones en cuatro dimensiones. El grupo encargado de revisar estos resultados no ha publicado todavía materiales científicos que los expliquen, según se informó.

OpenAI afirmó que no buscará acreditación académica ni reconocimiento científico para sus modelos por los descubrimientos, y señaló que los miembros de los grupos de investigación recibirán el crédito correspondiente por los artículos y materiales que elaboren para explicar los resultados, y que esos grupos se encargarán de asegurar una atribución adecuada a los investigadores y a los métodos que las máquinas hayan aprovechado.

La publicación de los resultados y su sometimiento a revisión especializada siguen siendo pasos esenciales para determinar su veracidad e importancia, y si conducirán a modificar supuestos dominantes o a abrir nuevas vías para la investigación científica.