Modelo da OpenAI resolve problema matemático com 80 anos

Um novo modelo da OpenAI - que se assume ser o futuro GPT-5.6 - fez um avanço importante na área da matemática, superando um problema com quase 80 anos.

A OpenAI alcançou um marco histórico na inteligência artificial ao anunciar que um dos seus modelos internos de raciocínio conseguiu resolver autonomamente um problema matemático aberto há quase 80 anos, contrariando uma famosa conjectura proposta por Paul Erdős em 1946. O resultado representa a primeira vez que um modelo AI resolve sozinho um problema de investigação matemática relevante e central para uma área científica.

O problema em causa é conhecido como o "unit distance problem", uma questão clássica de geometria discreta que procura maximizar a disposição de pares de pontos a uma distância unitária quando se distribuem n pontos num plano. Durante décadas, a comunidade matemática acreditou que as construções baseadas em grelhas quadradas eram a melhor solução possível, como defendido pelo próprio Erdős. No entanto, o modelo da OpenAI conseguiu demonstrar que essa suposição estava errada, encontrando uma nova família de construções matemáticas que melhora os resultados conhecidos por uma margem significativa.

O mais surpreendente foi a forma como a descoberta aconteceu - a OpenAI disponibiliza um resumo da linha de raciocínio do modelo (link PDF), que se estente por mais de 100 páginas. Em vez de recorrer a abordagens tradicionais da geometria combinatória, o modelo ligou o problema a áreas diferentes da matemática, incluindo teoria algébrica dos números e outras, ferramentas que os especialistas não consideravam relevantes para este desafio. A prova produzida pela AI foi depois verificada por matemáticos independentes, incluindo especialistas de topo da área. O medalhado Fields Tim Gowers classificou o resultado como sendo um marco na matemática feita com AI.

A OpenAI sublinha que o modelo não escolheu o problema sozinho - a empresa definiu previamente os desafios matemáticos usados nos testes. Ainda assim, a própria prova e a estratégia surgiram de forma autónoma dentro do sistema de raciocínio do modelo, com o ponto adicional de se tratar de um modelo genérico que não foi criado especificamente para matemática nem treinado apenas para este problema. Este caso vem reacender as discussões sobre os críticos que acusam os modelos AI de serem simplesmente modelos "auto-complete" melhorados que apenas podem produzir coisas que já constam nos seus dados de treino, e aqueles que defendem que os modelos AI conseguem raciocinar coisas completamente novas.