Stephen Wolfram ha pasado cuatro décadas creando software que automatiza las matemáticas y ahora se encuentra rechazando la idea de que la inteligencia artificial terminará el trabajo. En un extenso ensayo titulado "¿Cuál es el futuro de la investigación en matemáticas puras en la era de la IA?", publicado en su blog Writings y que reavivó el debate en Hacker News este fin de semana, el físico y fundador de Wolfram Research sostiene que los llamados a entregar las matemáticas puras a la IA se basan, en sus palabras, en "malentendidos fundamentales" sobre qué son las matemáticas y qué hace la IA.
"Los titulares siguen llegando: tal o cual sistema de IA ha resuelto tal o cual problema matemático", escribe Wolfram al comienzo del ensayo. Lo que sigue a esos titulares, dice, es una conclusión familiar (que los matemáticos humanos tal vez ya no sean necesarios) y una impaciencia de su parte ante los argumentos que ignoran la historia de su propio campo. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra últimos avances en IA.
El precedente de Mathematica
El contraargumento de Wolfram comienza con la historia personal. Cuando se lanzó Mathematica en 1988, recuerda, se habló de manera similar de que las matemáticas estaban a punto de automatizarse hasta convertirse en inútiles. No fue así como se desarrolló. El software reemplazó ciertas tareas mecánicas: "si lo que uno cree que es resolver integrales simbólicas es lo que realmente se trata de hacer matemáticas, entonces, sí, Mathematica esencialmente las ha reemplazado", escribe, pero el núcleo de las matemáticas puras, la parte que define la disciplina, permaneció intacto. En cambio, la automatización elevó el nivel que podían alcanzar los profesionales de las matemáticas.
La distinción importa porque, en la explicación de Wolfram, la aplicación de la técnica matemática no es lo mismo que la investigación matemática. Los cálculos que alguna vez consumieron carreras se convirtieron en llamadas de una sola línea, y los matemáticos ascendieron en la escala de la abstracción en lugar de quedarse sin trabajo.
Para qué sirve realmente la IA en matemáticas
El ensayo está lejos de desdeñar la IA moderna. Wolfram lo llama "incuestionablemente útil, a veces muy útil" e identifica su mayor contribución a las matemáticas como la capacidad de extraer el conocimiento acumulado en el campo. Mientras que un investigador de la década de 1970 se basaba en búsquedas de palabras clave en la literatura, los sistemas modernos pueden sacar a la luz conexiones entre cuerpos de trabajo que ningún ser humano podría tener en mente.
"Los humanos también hacen eso habitualmente", escribe sobre cómo reunir los resultados en nuevas conclusiones. "Pero tienden a haber leído sólo cientos de artículos; las IA han leído efectivamente millones". La asimetría convierte a la IA en un poderoso colaborador para encontrar combinaciones sorprendentes de resultados conocidos.
Pero la recuperación y la recombinación, sostiene, topan con un límite estricto en la frontera. "Las buenas matemáticas se definen, más que cualquier otra cosa, por las preguntas que plantean". Y las preguntas, a su juicio, surgen de la imaginación humana. Una IA puede automatizar lo que antes los matemáticos tenían que hacer ellos mismos; todavía no puede decidir qué vale la pena hacer.
La computación genera teoremas, no significado
La parte más clara del ensayo distingue la IA moderna de la computación en bruto, una distinción que Wolfram ha estado desarrollando desde su trabajo sobre autómatas celulares en la década de 1980. La computación pura, señala, puede generar infinitamente nuevos teoremas: una secuencia infinita de hechos matemáticos, completa con sorpresa y originalidad, sin necesidad de IA. Su propio concepto de irreductibilidad computacional implica que reglas simples pueden producir resultados que ningún atajo puede predecir.
Sin embargo, los teoremas producidos de esa manera son, como él dice, simplemente "resultados extraídos del universo computacional". Lo que eleva un resultado a las matemáticas es su lugar en una estructura que los humanos encuentran significativa: un juicio sobre la importancia que ningún proceso generacional proporciona.
Por qué existe la matemática pura
Detrás del argumento se encuentra una visión de las matemáticas como una institución humana y no como un montón de afirmaciones verdaderas. Desde Platón y Euclides en adelante, escribe Wolfram, las matemáticas puras han sido el ejemplo definitorio del pensamiento abstracto que construye una estructura cada vez más grande: "el edificio intelectual más grande que nuestra civilización haya construido". Su giro decimonónico hacia la abstracción lo separó de la intuición cotidiana, y su valor siempre ha dependido de que los profesionales decidan qué partes de un espacio de posibilidades infinitas merecen atención.
La propia investigación de Wolfram ha girado en torno a esta cuestión durante años, desde el espacio de todos los sistemas de axiomas posibles hasta la estructura limitante de la red de teoremas y el papel que desempeñan los humanos en la definición de la disciplina. El nuevo ensayo aplica ese trasfondo al momento presente: la IA cambia dramáticamente la economía del trabajo matemático, pero la dirección de la empresa (qué demostrar, qué interesar, qué se considera central en lugar de periférico) sigue siendo una herencia humana.
Nada de esto convierte a Wolfram en un escéptico de la IA; Su empresa incorpora el aprendizaje automático en toda su línea de productos. Eso lo convierte en alguien preciso. Su conclusión no es que la IA dejará intactas las matemáticas, sino que el futuro interesante es la colaboración: las máquinas manejan la escala, la recuperación y la verificación, mientras los humanos mantienen la custodia de las preguntas. El ensayo sugiere que mientras la importancia matemática sea una cuestión de juicio más que de cálculo, la descripción del trabajo del matemático sobrevive a la transición, incluso cuando casi todo lo demás relacionado con el trabajo cambia.
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