- Google DeepMind y OpenAI han anunciado que sus modelos de inteligencia artificial lograron puntajes de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas para estudiantes de secundaria.
- Ambos modelos resolvieron cinco de los seis problemas, utilizando sistemas de propósito general capaces de razonar en lenguaje natural.
- La organización de la IMO certificó oficialmente el resultado de Google, mientras que OpenAI fue evaluada externamente por antiguos medallistas.
- El hito marca un importante avance en el uso de IA para tareas complejas de razonamiento matemático, con implicaciones en investigación científica.
El panorama de la inteligencia artificial en el ámbito académico acaba de experimentar un cambio significativo tras el anuncio de que los modelos de IA de Google DeepMind y OpenAI han alcanzado el puntaje necesario para la medalla de oro en la prestigiosa Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO). Este logro supone un avance notable en la capacidad de las máquinas para enfrentarse a problemas matemáticos al nivel de los mejores estudiantes de secundaria del mundo.
Ambas compañías, consideradas referentes en el desarrollo de sistemas de IA avanzados, han dado a conocer que sus modelos superaron cinco de las seis pruebas de la competición, obteniendo una calificación de 35 puntos sobre 42, lo que habitualmente garantiza el reconocimiento de ‘oro’ en el certamen. Este resultado se logró utilizando modelos de propósito general que procesan los enunciados empleando lenguaje natural, alejándose así de los anteriores métodos basados en traducción a lenguajes formales o cálculos sistematizados.
Participación y verificación en la IMO
La edición de la IMO en la que participaron estos modelos se llevó a cabo en Sunshine Coast, Queensland (Australia), con más de 630 estudiantes procedentes de 113 delegaciones. Un total de 67 concursantes humanos lograron la medalla de oro, cifra que sitúa la hazaña de la IA en un contexto de alta exigencia y competencia.
La validación de los resultados contó con la colaboración estrecha de Google con el comité organizador, que certificó oficialmente el desempeño de su IA y estableció los procedimientos para la publicación de los datos tras una revisión independiente. Por su parte, OpenAI realizó una autoevaluación, recurriendo a tres exmedallistas de la IMO para calificar sus resultados bajo las mismas reglas que los concursantes.
Nuevos modelos y métodos
La principal novedad de esta edición radica en el uso de modelos de razonamiento informal, como Gemini Deep Think de Google, que procesan y resuelven problemas directamente en lenguaje natural. Esta capacidad permite a la IA analizar diferentes vías de solución en paralelo, seleccionando la estrategia más adecuada en un tiempo similar al de los estudiantes: 4,5 horas por examen sin apoyo externo como calculadoras o internet.
Desde Google destacaron que su modelo pudo ejecutar los razonamientos de forma clara y detallada, mientras que OpenAI resaltó la posibilidad de realizar múltiples líneas de pensamiento simultáneamente mediante un cómputo intensivo, aunque reconocieron que estas versiones no estarán disponibles para el público en el corto plazo.
Debate y escepticismo sobre los resultados
Si bien el avance es innegable, la forma en que OpenAI comunicó sus resultados ha generado controversia. La organización de la IMO solicitó a las empresas participantes no divulgar sus datos antes de la revisión y la ceremonia de premiación, petición que Google respetó, pero que OpenAI no cumplió estrictamente.
Además, algunos expertos y miembros del comité han advertido sobre la falta de transparencia en relación con los recursos computacionales empleados y la posibilidad de intervención humana en algunos procesos. Sin embargo, la comunidad en general acepta la validez matemática de las soluciones presentadas por las IA.
Implicaciones para el futuro de la investigación matemática
El avance logrado por los modelos de Google y OpenAI refuerza la idea de que la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta clave para abordar problemas matemáticos aún sin resolver, así como en otros campos como la física. Investigadores como Junehyuk Jung de la Universidad de Brown opinan que estamos cerca de una colaboración más estrecha entre matemáticos y sistemas de IA que permitirá superar barreras científicas significativas, impulsando innovaciones en múltiples disciplinas.
Además de la competición principal, la IMO presentó este año el Premio de la Olimpiada Matemática de IA, valorado en 10 millones de dólares, con el objetivo de incentivar la creación de modelos abiertos de IA para las matemáticas. Este galardón fue otorgado a un equipo de Nvidia, demostrando el gran interés de la comunidad tecnológica en este tipo de retos y la creciente profesionalización del sector.
Limitaciones y futuro de la IA en matemáticas
Uno de los aspectos más destacados tras la competición es la gran diferencia entre los modelos de investigación y los accesibles al público. Aunque las IA de laboratorio han obtenido resultados sorprendentes, sus versiones abiertas aún no han conseguido ni siquiera una medalla de bronce en los exámenes de la IMO. Esto genera dudas sobre la escalabilidad y democratización de estas tecnologías, así como sobre el grado de madurez de los modelos comerciales actuales en comparación con sus homólogos experimentales.
El ritmo de progreso de las IA en matemáticas ha multiplicado las expectativas sobre su capacidad para resolver desafíos históricos. Sin embargo, tanto la comunidad matemática como la tecnológica recomiendan mantener una postura cautelosa, asegurando una evaluación rigurosa y transparente antes de aceptar resultados definitivos.
La edición más reciente de la Olimpiada Internacional de Matemáticas ha marcado un antes y un después para la inteligencia artificial, consolidando a Google y OpenAI como referentes en la aplicación de modelos de razonamiento avanzado. Aunque persisten dudas sobre la metodología y la disponibilidad pública de estas soluciones, el avance indica un camino prometedor hacia una colaboración cada vez más estrecha entre humanos y máquinas en la resolución de problemas complejos en matemáticas y otras disciplinas científicas.
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