{"id":1381,"date":"2026-09-21T05:16:53","date_gmt":"2026-09-21T03:16:53","guid":{"rendered":"https:\/\/plazapublica.online\/?p=1381"},"modified":"2026-09-21T05:16:53","modified_gmt":"2026-09-21T03:16:53","slug":"debe-dar-miedo-que-una-ia-resuelva-en-horas-uno-de-los-problemas-del-milenio-especialista-ibero-analiza-caso-de-openai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/plazapublica.online\/?p=1381","title":{"rendered":"\u00bfDebe dar miedo que una IA resuelva en horas uno de los problemas del milenio?: Especialista IBERO analiza caso de OpenAI"},"content":{"rendered":"

Al anuncio de OpenAI <\/strong>del 8 de septiembre coloc\u00f3 nuevamente a la inteligencia artificial (IA) frente a uno de los grandes desaf\u00edos de las matem\u00e1ticas. La empresa present\u00f3 una demostraci\u00f3n generada por uno de sus sistemas <\/strong>para el problema de existencia y regularidad de las ecuaciones de Navier\u2013Stokes, uno de los siete problemas del Milenio del <\/strong>Clay Mathematics Institute<\/strong><\/em>.<\/p>\n

El problema llevaba cerca de 90 a\u00f1os sin resolverse. OpenAI sostiene que su sistema produjo una demostraci\u00f3n anal\u00edtica y una formalizaci\u00f3n en Lean que muestran que una soluci\u00f3n inicialmente regular puede desarrollar una singularidad en tiempo finito. Seg\u00fan la empresa, sus agentes llegaron al resultado en 88 horas y la formalizaci\u00f3n y verificaci\u00f3n en Lean requiri\u00f3 otras 17 horas<\/strong>.<\/p>\n

Pero hay una diferencia importante entre anunciar una soluci\u00f3n y que \u00e9sta sea aceptada por la comunidad matem\u00e1tica<\/strong>. El Clay Mathematics Institute<\/em> se\u00f1al\u00f3 que el problema \u201caparentemente\u201d ha sido resuelto y explic\u00f3 que el proceso para evaluar los resultados y asignar cr\u00e9dito es deliberadamente pausado.<\/p>\n

Para Jos\u00e9 Antonio Pardo Olaguez, Acad\u00e9mico del <\/strong>Departamento de Filosof\u00eda<\/strong> de la Universidad Iberoamericana (IBERO)<\/strong> esa cautela es fundamental. Una herramienta de IA puede acelerar un proceso, pero sus resultados todav\u00eda necesitan pasar por un filtro humano.<\/p>\n

\u201cSi fuera el caso que s\u00ed\u201d, plantea el acad\u00e9mico, el hecho de que una IA encuentre una soluci\u00f3n ser\u00eda una buena noticia porque permitir\u00eda acelerar procesos de investigaci\u00f3n<\/strong>. El punto, explica, es primero comprobar que la demostraci\u00f3n sea correcta.<\/p>\n

Cuando el conocimiento llega antes que la comprensi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n

El desaf\u00edo filos\u00f3fico es todav\u00eda m\u00e1s profundo. \u00bfQu\u00e9 ocurre si una m\u00e1quina obtiene una demostraci\u00f3n correcta pero las personas necesitan tiempo para entenderla?<\/strong><\/p>\n

Para el Dr. Pardo Olaguez, esto no constituye una ruptura con la historia de las matem\u00e1ticas<\/strong>. Durante siglos ha existido una discusi\u00f3n sobre qu\u00e9 significa que una proposici\u00f3n matem\u00e1tica tenga significado y sobre la relaci\u00f3n entre demostrar algo y comprenderlo.<\/p>\n

Por ello, se\u00f1ala, que una IA produzca una demostraci\u00f3n que todav\u00eda no comprendemos completamente no significa que haya aparecido de pronto un problema completamente nuevo porque la cuesti\u00f3n de qu\u00e9 significa una verdad matem\u00e1tica ya forma parte de una discusi\u00f3n filos\u00f3fica mucho m\u00e1s antigua<\/strong>.<\/p>\n

Indica que lo novedoso es qui\u00e9n produce ahora el resultado y a qu\u00e9 velocidad. La IA puede explorar caminos que una investigaci\u00f3n no habr\u00eda recorrido<\/strong>, encontrar relaciones inesperadas y presentar una demostraci\u00f3n que tendr\u00e1 que ser analizada. En ese escenario, dice, el trabajo cient\u00edfico no desaparece, solo cambia de lugar.<\/p>\n

La m\u00e1quina puede producir una respuesta, pero las personas deben determinar qu\u00e9 significa, c\u00f3mo se sostiene y qu\u00e9 consecuencias tiene<\/strong>.<\/p>\n

De la calculadora a la IA<\/strong><\/h2>\n

El Dr. Pardo Olaguez compara este momento con la aparici\u00f3n de tecnolog\u00edas que modificaron capacidades humanas anteriores. La escritura redujo la necesidad de memorizar informaci\u00f3n; las calculadoras disminuyeron la importancia del c\u00e1lculo mental<\/strong>.<\/p>\n

Eso no significa, sostiene, que esas herramientas hayan empobrecido necesariamente a la humanidad. Tambi\u00e9n permitieron dedicar capacidades a otras tareas y la IA puede representar una transformaci\u00f3n semejante<\/strong>.<\/p>\n

El problema, se\u00f1ala, no consiste en fingir que estas herramientas no existen. Para el acad\u00e9mico, ya forman parte del ecosistema educativo y de investigaci\u00f3n<\/strong>. El reto de las y los docentes es encontrar formas de utilizarlas sin eliminar los esfuerzos intelectuales que siguen siendo necesarios para aprender.<\/p>\n

Esto implica cambiar la forma de evaluar a las y los estudiantes. Si una herramienta puede realizar determinadas tareas en segundos, la educaci\u00f3n tendr\u00e1 que concentrarse <\/strong>cada vez m\u00e1s en aquello que permita comprobar que el estudiante comprende, cuestiona, interpreta <\/strong>y puede utilizar lo obtenido mediante la tecnolog\u00eda.<\/p>\n

\u00bfQui\u00e9n descubri\u00f3 una soluci\u00f3n creada con IA?<\/strong><\/h2>\n

El caso Navier\u2013Stokes tambi\u00e9n coloca sobre la mesa otra pregunta: \u00bfa qui\u00e9n corresponde el cr\u00e9dito cuando una m\u00e1quina produce un resultado construido sobre d\u00e9cadas de conocimiento acumulado?<\/strong><\/p>\n

El Dr. Pardo Olaguez considera que no existe una respuesta sencilla. La ciencia es acumulativa y pr\u00e1cticamente ning\u00fan descubrimiento aparece aislado de los trabajos anteriores<\/strong>. La discusi\u00f3n sobre autor\u00eda y reconocimiento responde a sistemas de incentivos que buscan estimular la investigaci\u00f3n y la innovaci\u00f3n.<\/p>\n

La IA vuelve m\u00e1s visible esa tensi\u00f3n porque puede utilizar grandes cantidades de conocimiento previo <\/strong>para producir algo que no estaba expresamente contenido en una sola fuente.<\/p>\n

En matem\u00e1ticas, refiere, aparece una cuesti\u00f3n todav\u00eda m\u00e1s b\u00e1sica: si una demostraci\u00f3n constituye la creaci\u00f3n de un objeto matem\u00e1tico o el descubrimiento de algo que ya exist\u00eda<\/strong>.<\/p>\n

El trabajo humano no desaparece: cambia<\/strong><\/h2>\n

Asimismo, rechaza la idea de que el principal problema sea que las m\u00e1quinas comiencen a hacer tareas que antes realizaban las personas. La historia de la automatizaci\u00f3n muestra que algunas actividades desaparecen mientras aparecen otras<\/strong>.<\/p>\n

En su propia experiencia, dice, la IA ya le permite trabajar con mayor productividad y profundidad. Tambi\u00e9n imagina lo que habr\u00eda significado durante su etapa como estudiante disponer de herramientas capaces de explicar una demostraci\u00f3n o localizar informaci\u00f3n en segundos. M\u00e1s que prohibir estas tecnolog\u00edas, propone aprender a utilizarlas<\/strong>.<\/p>\n

El caso Navier\u2013Stokes, menciona, no es \u00fanicamente si una IA puede resolver un problema matem\u00e1tico que la humanidad no hab\u00eda resuelto durante d\u00e9cadas. Es tambi\u00e9n qu\u00e9 har\u00e1 la humanidad con una respuesta que puede llegar antes que su propia comprensi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

La demostraci\u00f3n puede ser producida por una m\u00e1quina. La tarea de verificarla, interpretarla y convertirla en conocimiento comprensible sigue siendo, por ahora, profundamente humana<\/strong>, puntualiza.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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