Durante setenta años, una serie de problemas matemáticos sin resolver planteados por el fallecido académico Paul Erdos han desafiado a las mentes más brillantes. Este mes, la startup de inteligencia artificial Harmonic anunció que su sistema Aristóteles, en colaboración con GPT-5.2 Pro de OpenAI, había resuelto uno de esos “problemas de Erdos”.
El avance ha provocado un debate entre los científicos: ¿Se trata de una innovación genuina de la IA o simplemente de un reconocimiento avanzado de patrones? Mientras que algunos lo aclaman como prueba de que la inteligencia artificial ahora puede realizar investigaciones académicas originales, otros se mantienen escépticos.
Terence Tao, un matemático muy respetado de UCLA, lo expresó sin rodeos: “Se siente como un estudiante que ha memorizado todo para el examen pero no tiene una comprensión profunda del concepto”. La solución de la IA, sostiene, se basa en un vasto conocimiento existente para simular una visión verdadera.
Por qué esto es importante
El debate no se trata simplemente de una ecuación resuelta. Apunta a la cuestión central de si la IA puede generar ideas verdaderamente nuevas. Actualmente, la mayor parte de la IA sobresale en identificar y remezclar información existente. Pero si no puede ir más allá de eso, su valor para la ciencia puede limitarse a acelerar el trabajo que los humanos aún conciben.
Esta distinción es fundamental porque:
- El progreso científico se basa en conceptos fundamentalmente nuevos, no sólo en cálculos más rápidos.
- La exageración en torno al potencial creativo de la IA debe basarse en la realidad. Exagerar sus capacidades corre el riesgo de una mala asignación de recursos y expectativas poco realistas.
- La naturaleza de la inteligencia en sí es objeto de debate. Si la IA sólo imita la comprensión, plantea preguntas sobre qué significa realmente la inteligencia.
La IA como herramienta, no como reemplazo
A pesar del escepticismo, el trabajo de Harmonic demuestra que la IA ya es una herramienta poderosa. Cuando se combina con la experiencia humana, puede acelerar la investigación y descubrir soluciones más rápido que nunca. Esto sugiere que el futuro de la ciencia puede no ser que la IA reemplace a los investigadores, sino más bien que la IA aumente sus capacidades.
Ya sea que la IA esté generando nuevas ideas o no, se está convirtiendo en una herramienta indispensable en manos de científicos capacitados.
La cuestión de la verdadera creatividad de la IA sigue abierta. Pero una cosa está clara: el rápido ritmo del desarrollo nos obliga a reexaminar lo que significa “pensar” para una máquina.
