Staff/Letras Prohibidas
SAN FRANCISCO, Estados Unidos. –OpenAI presentó Astra, un modelo interno que resolvió o avanzó en diez problemas matemáticos sin solución durante al menos una década, con un costo menor a 2 mil dólares en tokens. El anuncio reabre el debate sobre hasta dónde puede llegar la inteligencia artificial en la ciencia.
En mayo de 1997, Gari Kaspárov sufrió la derrota definitiva frente a Deep Blue. El considerado hasta entonces mejor ajedrecista de la historia no solo quedó triste y avergonzado, también picado: en la rueda de prensa posterior aseguró que nadie debía interpretar aquello como una derrota definitiva del hombre ante la máquina, pues la competencia apenas comenzaba. Pero fue la derrota definitiva del hombre ante la máquina, al menos la primera. Ahora parece que hay otra cerca, y ya no va de ajedrez, sino de matemáticas.
OpenAI presentó Astra, una versión interna de su nuevo modelo de inteligencia artificial generativa, y lo hizo a lo grande: afirmó que el modelo logró resolver o avanzar en la resolución de diez problemas matemáticos que llevaban sin solución durante al menos una década, “y en la mayoría de los casos mucho más tiempo”.
Los problemas abarcan desde el empaquetamiento de esferas en alta dimensión hasta la criptografía basada en retículos, y todos fueron resueltos por una versión interna de Astra con un costo total de menos de 2 mil dólares en tokens, a precio de la API de GPT-5.6 Sol.
La inteligencia artificial está transformando las matemáticas en 2026. En abril, GPT-5.4 ya había resuelto uno de los célebres problemas de Erdös en apenas 80 minutos, y hace dos semanas el modelo Fable 5, de Anthropic, ayudó a resolver una conjetura de casi un siglo de antigüedad. Terence Tao, considerado hoy “el Mozart de las matemáticas”, ha convertido a la IA en su principal aliada para buscar soluciones a nuevos problemas.
Según describieron responsables de OpenAI, Astra se combinó con supervisión humana en distintas fases: mientras el modelo generaba argumentos matemáticos, expertos los convirtieron en manuscritos y después formalizaron cada argumento en un certificado Lean, un sistema que permite verificar automáticamente que una demostración es correcta. La compañía también publicó un documento adicional, generado por su propia IA, que reconstruye todo el proceso de razonamiento seguido en cada prueba.
Entre los diez resultados destaca la refutación de las llamadas cotas exponenciales, el problema 21 de la teoría de Ramsey y también el problema 183 de Erdös. El matemático Thomas Bloom, responsable del sitio erdosproblems.com, señaló en redes sociales que este fue el resultado que más le sorprendió de toda la lista publicada por OpenAI.
No todas las reacciones fueron celebratorias. El matemático Bharath Ramsundar advirtió que se está construyendo con rapidez “una torre de resultados de IA ‘quizás verdaderos'” y pidió no dar por buenos estos hallazgos hasta que matemáticos humanos los revisen y alcancen un consenso sobre su validez real. El investigador Itai Sher fue más allá y propuso que también debería ser obligatorio publicar la lista completa de problemas que se intentaron y no se resolvieron, no solo los éxitos, para evaluar de forma adecuada la capacidad real del sistema. Por su parte, la investigadora Jenny Lorraine Nielsen afirmó que al menos una de esas demostraciones contiene un error.
El anuncio de OpenAI llega apenas días después de que Anthropic diera a conocer que su modelo Mythos Preview encontró nuevas debilidades criptográficas tras gastar 100 mil dólares en tokens. Esa carrera por demostrar qué modelo detecta más fallos de seguridad se suma ahora a esta otra, que desafía directamente la capacidad humana para resolver problemas matemáticos.
